Kruskal算法实现最小生成树MST（java）

Kruskal算法用于生成图的最小生成树MST，不多说下面直接进入主题！

一、实现Kruskal算法需要会的数据结构知识

1、最小堆：包括最小堆的初始化、插入和删除操作
最小堆的作用：每次从边的集合中选出权重最小的边，将其加入到MST中（当然此边当和MST中的元素构成环时不满足）

2、等价类（并查集）
并查集的作用：便是判断加入到MST中的边是否会构成环

3、EdgeNode类
在Kruskal算法中，图是加权图，为了更好地对边进行操作，我们需要定义一个EdgeNode类来对图中的加权边进行操作

只有弄明白上面的数据结构知识，下面才能够比较看得明白！

二、Kruskal算法实现的具体思路

首先给出伪代码：

其实Kruskal算法的思想很简单，是典型的贪婪算法

1、首先我们利用并查集的思想将图中的所有顶点初始化成一棵树，每个顶点对象包含两个域：parent域和root域

2、按照每条边权重的大小对所有未加入MST中的边进行排序，利用最小堆！算法复杂度小！

3、每次选出权重最小的边加入到MST中，利用并查集的思想，判断两个顶点是否在一个树中，也就是是否会构成环！

4、当所有的边操作完后便形成了我们需要的最小生成树MST

三、Kruskal算法java具体实现源码

1、EdgeNode类

public class EdgeNode {int weight;int u,v;
}

2、Kruskal算法实现类

import java.util.ArrayList;
import java.util.Scanner;
/*** <pre>* 使用kruskal算法生成图的MST* 其中：* 1>.图的顶点存在了数组中，存在是int* 2>.图的带权边使用了EdgeNode对象，存在了数组中* 3>.边按照权重进行排序利用最小堆进行排序，每次取出最小堆的根节点，便是权最小的边* 4>.每次向MST中添加边肯定添加最小权的边，唯一条件便是不构成环* 5>.上述不构成环是利用等价类<并查集>实现的* 6>.并查集实现：树！每个顶点两个域：parent域&root域!find-union!重量规则！</pre>* @author King**/
public class Kruskal {boolean[] root;int[] parent;int currentSize=0;int maxSize=0;EdgeNode[] minHeap=new EdgeNode[20];/*** 初始化每个顶点为一个类* @param verNum 顶点的数量*/public void initialize(int verNum){root=new boolean[verNum+1];parent=new int[verNum+1];for(int vertex=1;vertex<=verNum;vertex++){parent[vertex]=1;root[vertex]=true;}}/*** 寻找某个顶点元素所在的类* @param vertex 顶点* @return 返回的是顶点所在的类*/public int find(int vertex){while(!root[vertex]){vertex=parent[vertex];}return vertex;}/*** 利用重量规则将两个根节点为i,j的类合并* @param i 根节点为i* @param j 根节点为j*/public void union(int i,int j){if(parent[i]<parent[j]){parent[j]+=parent[i];root[i]=false;parent[i]=j;}else{parent[i]+=parent[j];root[j]=false;parent[j]=i;}}/*** 通过weight构建以EdgeNode为节点的最小堆* @param edgeNode为带权的边集*/public void createMinHeap(EdgeNode[] edgeNode){currentSize=edgeNode.length;maxSize=minHeap.length;if(currentSize>=maxSize){maxSize*=2;minHeap=new EdgeNode[maxSize];}for(int i=0;i<currentSize;i++)minHeap[i+1]=edgeNode[i];int y,c;for(int i=currentSize/2;i>=1;i--){EdgeNode node=minHeap[i];y=node.weight;c=2*i;while(c<currentSize){if(c<=currentSize && minHeap[c].weight>minHeap[c+1].weight)c++;if(minHeap[c].weight>=y)break;minHeap[c/2]=minHeap[c];c=c*2;}minHeap[c/2]=node;}}/*** 最小堆删除两种思路，一种和前面一样，就是一直跟踪放在根节点的那个最后一个节点最终插入的位置* 另一种思路便是每一次完成完整的交换然后下一一层在进行同样处理*/public EdgeNode deleteMinHeap(){if(currentSize<1)System.out.println("堆已经为空！无法执行删除");EdgeNode node=minHeap[1];minHeap[1]=minHeap[currentSize];currentSize-=1;int c=2,j=1;EdgeNode node1=minHeap[currentSize+1];while(c<=currentSize){if(c<currentSize && minHeap[c].weight>minHeap[c+1].weight)c++;if(node1.weight<=minHeap[c].weight)break;minHeap[j]=minHeap[c];j=c;c=c*2;}minHeap[j]=node1;return node;}/*** 根据图的顶点集合带权边集生成MST* @param verArray 顶点集* @param edgeNode 带权边集*/public void minSpanningTree(int[] verArray,EdgeNode[] edgeNode){ArrayList<EdgeNode> nodeList=new ArrayList<EdgeNode>();initialize(verArray.length);createMinHeap(edgeNode);for(int i=1;i<=currentSize;i++){System.out.println(minHeap[i].u+" "+minHeap[i].v+" "+minHeap[i].weight);}for(int i=0;i<edgeNode.length;i++){EdgeNode node=deleteMinHeap();int jRoot=find(node.u);int kRoot=find(node.v);if(jRoot!=kRoot){nodeList.add(node);union(jRoot,kRoot);}}System.out.println("使用Kruskal算法得到图的最小生成树为：");for(int i=0;i<nodeList.size();i++){System.out.println(nodeList.get(i).u+" "+nodeList.get(i).v+" "+nodeList.get(i).weight);}}public static void main(String[] args) {System.out.println("请输出图的顶点数和边数：");@SuppressWarnings("resource")Scanner scan=new Scanner(System.in);int verNum=scan.nextInt();int edgeNum=scan.nextInt();int[] verArray=new int[verNum];System.out.println("请依次输入顶点：");for(int i=0;i<verNum;i++){int vertex=scan.nextInt();verArray[i]=vertex;}EdgeNode[] edgeNode=new EdgeNode[edgeNum];System.out.println("请依次输入边的顶点和权重：");for(int i=0;i<edgeNum;i++){int u=scan.nextInt();int v=scan.nextInt();int weight=scan.nextInt();EdgeNode node=new EdgeNode();node.u=u;node.v=v;node.weight=weight;edgeNode[i]=node;}Kruskal kruskal=new Kruskal();kruskal.minSpanningTree(verArray,edgeNode);}
}

测试所用的加权无向图如下所示：

测试输入数据格式截图（部分）：

测试结果为：

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