时间:2021-05-02
Prim 算法思想:
从任意一顶点 v0 开始选择其最近顶点 v1 构成树 T1,再连接与 T1 最近顶点 v2 构成树 T2, 如此重复直到所有顶点均在所构成树中为止。
最小生成树(MST):权值最小的生成树。
生成树和最小生成树的应用:要连通n个城市需要n-1条边线路。可以把边上的权值解释为线路的造价。则最小生成树表示使其造价最小的生成树。
构造网的最小生成树必须解决下面两个问题:
1、尽可能选取权值小的边,但不能构成回路;
2、选取n-1条恰当的边以连通n个顶点;
MST性质:假设G=(V,E)是一个连通网,U是顶点V的一个非空子集。若(u,v)是一条具有最小权值的边,其中u∈U,v∈V-U,则必存在一棵包含边(u,v)的最小生成树。
prim算法假设G=(V,E)是连通的,TE是G上最小生成树中边的集合。算法从U={u0}(u0∈V)、TE={}开始。重复执行下列操作:
在所有u∈U,v∈V-U的边(u,v)∈E中找一条权值最小的边(u0,v0)并入集合TE中,同时v0并入U,直到V=U为止。
此时,TE中必有n-1条边,T=(V,TE)为G的最小生成树。
Prim算法的核心:始终保持TE中的边集构成一棵生成树。
注意:prim算法适合稠密图,其时间复杂度为O(n^2),其时间复杂度与边得数目无关,而kruskal算法的时间复杂度为O(eloge)跟边的数目有关,适合稀疏图。
举个简单的例子来说明具体的实现方法:
G:图,用邻接矩阵表示
vcount:表示图的顶点个数
max_vertexes:图最大节点数
infinity:为无穷大
数组存储从0开始
由于最小生成树包含每个顶点,那么顶点的选中与否就可以直接用一个数组来标记used[max_vertexes];(我们这里直接使用程序代码中的变量定义,这样也易于理解);当选中一个数组的时候那么就标记,现在就有一个问题,怎么来选择最小权值边,注意这里最小权值边是有限制的,边的一个顶点一定在已选顶点中,另一个顶点当然就是在未选顶点集合中了。我最初的一个想法就是穷搜了,就是在一个集合中选择一个顶点,来查找到另一个集合中的最小值,这样虽然很易于理解,但是很明显效率不是很高,在严蔚敏的《数据结构》上提供了一种比较好的方法来解决:设置两个辅助数组lowcost[max_vertexes]和closeset[max_vertexes],lowcost[max_vertexes]数组记录从U到V-U具有最小代价的边。对于每个顶点v∈V-U,closedge[v], closeset[max_vertexes]记录了该边依附的在U中的顶点。
Prim 算法步骤:
T0 存放生成树的边,初值为空
输入加权图的带权邻接矩阵 C = (Cij)n×n (两点间无边相连则其大小为无穷)
为每个顶点 v 添加一属性 L(v) :表 v 到 T0 的最小直接距离
(1) T0←∅, V1={v0}, C(T0)=0
(2) 对任意v ∈ V,L(v)←C(v, v0)
(3) If V==V1 then stop else goto next.
(4) 在 V-V1 中找点 u 使 L(u) =min{ L(v) | v ∈ (V − V1 )},记 V1 中与 u 相邻点为 w.
(5) T0←T0∪{(u, w)}, C(T0) ←C(T0)+C(u, w), V1←V1∪{u}
(6) 对任意v ∈ (V − V1 ) if C(v, u)<L(v) then L(v) = C(v, u) else L(v)不变。
(7) Go to 3.
C++实现示例
prim.txt中的内容:
程序代码:
测试的结果如下:
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