最小生成树总结(prim、并查集和kruskal) C++实现
<span style="font-family: 微软雅黑; widows: auto; background-color: inherit;">摘要:</span>
最小生成树的概念
prim算法
普里姆算法(Prim算法),图论中的一种算法,可在加权连通图里搜索最小生成树。
prim算法实现源码
template<class T,class edgeType>
void Graph<T,edgeType>::prim() {VertexNodeType *nodeTmp = m_vertexNodeSet.front();if (!nodeTmp) {//cout<<"No Node exist in this Graph."<<endl;return ;}nodeTmp->setDis(0);nodeTmp->setKnown();#ifdef _DEBUG_cout<<"Node's key = "<<nodeTmp->getVertex()->getKey();cout<<",Distence = "<<nodeTmp->getVertex()->getDis()<<endl;
#endif// For_each node.for (; ;) {edgeType* edgeTmp = nodeTmp->getAdj();// For_each adj node.while (edgeTmp) {T * Vtmp = edgeTmp->getDes();
#ifdef _DEBUG_cout<<"Node("<<Vtmp->getKey()<<") "<<endl;;
#endifif (Vtmp->isknown()) {edgeTmp = nodeTmp->getNext();continue;}// Update dis.if (edgeTmp->getWeight() < Vtmp->getDis()) {Vtmp->setDis((int)edgeTmp->getWeight());}edgeTmp = nodeTmp->getNext();}// Find the node which has min dis.nodeTmp = findMindis();if (!nodeTmp) {break;}nodeTmp->setKnown();
#ifdef _DEBUG_cout<<"Node's key = "<<nodeTmp->getVertex()->getKey();cout<<",Distence = "<<nodeTmp->getVertex()->getDis()<<endl;
#endif}return ;
}
并查集
在一些有N个元素的集合应用问题中,我们通常是在开始时让每个元素构成一个单元素的集合,然后按一定顺序将属于同一组的元素所在的集合合并,其间要反复查找一个元素在哪个集合中。这一类问题近几年来反复出现在信息学的国际国内赛题中,其特点是看似并不复杂,但数据量极大,若用正常的数据结构来描述的话,往往在空间上过大,计算机无法承受;即使在空间上勉强通过,运行的时间复杂度也极高,根本就不可能在比赛规定的运行时间(1~3秒)内计算出试题需要的结果,只能用并查集来描述。(百度百科)
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <map>
#include <iostream>using namespace std;/* 实现一个并查集,可以用于判断网络连通性或者kruskal算法 */
template <class T>
class UnionFind {int m_size;std::map<T, int> m_hashMap;int *m_id;void initUnionFind(T *array) {for (int i = 0; i < m_size; i++) {m_hashMap.insert(std::pair<T, int>(array[i],i));m_id[i] = i;}};int find(T p) {int r = m_hashMap[p];while (m_id[r] != r)r = m_id[r];return r;}
public:UnionFind(T *array,int size) : m_size(size) {m_id = (int*)malloc(sizeof(int)*size);if (!m_id) {cout<<"OOM"<<endl; exit(-1);}initUnionFind(array);};~UnionFind() { if (m_id) { free(m_id); m_id = NULL; } };// 合并元素p和元素q所在的集合.void unionT(T p, T q) {int pId = find(p);int qId = find(q);if (pId == qId) { return ;}for (int i = 0; i < m_size; i++) {if (m_id[i] == pId) {m_id[i] = qId;}}};bool isConnected(T p, T q) {return find(p) == find(q);};};
求加权连通图的最小生成树的算法。kruskal算法总共选择n- 1条边,(共n个点)所使用的贪婪准则是:从剩下的边中选择一条不会产生环路的具有最小耗费的边加入已选择的边的集合中。注意到所选取的边若产生环路则不可能形成一棵生成树。kruskal算法分e 步,其中e 是网络中边的数目。按耗费递增的顺序来考虑这e 条边,每次考虑一条边。当考虑某条边时,若将其加入到已选边的集合中会出现环路,则将其抛弃,否则,将它选入。(百度百科)
template<class T,class edgeType>
void Graph<T,edgeType>::kruskal() {// Initlist<edgeType*> edgeSet;// 这里用优先队列效率更高sortEdge(edgeSet);list<edgeType*> treeEdgeSet;//最小生成树边集int vertexArraySize = m_vertexNodeSet.size();T *vertexArray = (T*)malloc(sizeof(T*)*vertexArraySize);typename std::list<VertexNodeType*>::iterator iter;int i = 0;for (iter = m_vertexNodeSet.begin(); iter != m_vertexNodeSet.end(); ++iter) {vertexArray[i] = iter->getVertex();i++;}UnionFind<T*> vertexUnion(vertexArray,vertexArraySize);typename std::list<edgeType*>::iterator it;for (it = edgeSet.begin(); it != edgeSet.end(); ++it) {// Find Min dis edge.edgeType *edgeMin = it->front();it->pop_front();// Is the ori node and des node in same set?T *ori = edgeMin->getOri();T *des = edgeMin->getOri();// If in same set,Ignore.If not,combain the set and add this edge.if (vertexUnion.isConnected(ori, des)) {continue;} else {vertexUnion.unionT(ori, des);treeEdgeSet->push_back(edgeMin);}}#ifdef _DEBUG_typename std::list<edgeType*>::iterator itera;for (itera = treeEdgeSet.begin(); itera != treeEdgeSet.end(); itera++) {cout<<itera->getWeight()<<endl;}
#endif// Free vertexArray.if (vertexArray) {free(vertexArray);vertexArray = NULL;}return ;
}
#ifndef ___00_alg_tests__minimal_spanning_tree__
#define ___00_alg_tests__minimal_spanning_tree__#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <list>
#include <vector>#include "union_find.h"#define _DEBUG_
#ifdef _DEBUG_
#include <iostream>
using namespace std;#endif#define MAX_DISTENCE 0xfffffff// Vertex value
template<class T,class keyType = long>
class Vertex {
public:typedef T valueType;Vertex(keyType key, T value) : m_key(key), m_value(value) {m_dis = MAX_DISTENCE;m_known = false;m_isVisited = false;};~Vertex(){};int getDis() { return m_dis;};void setDis(int dis) { m_dis = dis; return ;};bool isknown() { return m_known;};keyType getKey() { return m_key;};void init() { m_known = false; m_isVisited = false;};void setKnown() { m_known = true; return ;};bool isVisited() { return m_isVisited;};void setVisited() { m_isVisited = true; return ;};
private:keyType m_key; /* 顶点关键字. */valueType m_value; /* 顶点值. */int m_dis; /* 距离. */bool m_known; /* 是否已被遍历(prim算法). */bool m_isVisited; /* 标识是否被访问过(DFS算法). */
};// Edge
template<class T,class weightType = int>
class Edge {
public:typedef T nodeType;Edge(T *ori, T *des, weightType weight) : \m_ori(ori), m_des(des), m_weight(weight) { };~Edge() { };T *getOri() { return m_ori;};T *getDes() { return m_des;};weightType getWeight() { return m_weight;}bool operator< (const Edge<T,weightType> *M) const {return m_weight < M->getWeight();};
private:nodeType *m_ori; /* 边的起始点. */nodeType *m_des; /* 边的终止点. */weightType m_weight; /* 边的权值. */
};template<class T, class edgeType>
class VertexNode {
public:typedef T nodeType;VertexNode(T *node) : m_vertex(node) { m_iter = m_adj.begin();};~VertexNode() { };/* 清除算法对顶点的副作用. */void init() { if (m_vertex){ m_vertex->init(); } return ;};/* 添加边到图. */void addEdge(edgeType *edge) { m_adj.push_back(edge);};/* 获取顶点的临接边. */edgeType *getAdj() { m_iter = m_adj.begin();return *m_iter;};/* 获取该顶点的下一条临接边 .*/edgeType *getNext() { m_iter++; return (m_iter != m_adj.end()) ? *m_iter : NULL;};/* 获取顶点元素. */T *getVertex() { return m_vertex;};/* 标识此顶点是否被访问过(prim算法). */bool isKnown() { return (m_vertex) ? m_vertex->isknown() : false;};/* 设置此顶点已经被访问过(prim算法). */void setKnown() { if (m_vertex) {m_vertex->setKnown();} return ;};/* 获取距离--prim算法*/int getDis() { if (m_vertex) { return m_vertex->getDis();} exit(-1);}/* 设置距离. */void setDis(int dis) { if (m_vertex) { m_vertex->setDis(dis);} return ;};/* 标识此顶点是否被访问过(dfs算法). */bool isVisited() { return (m_vertex) ? m_vertex->isVisited() : false ;};/* 设置此顶点已经被访问过(dfs算法). */void setVisited() { if (m_vertex) {m_vertex->setVisited();} return ;};private:nodeType *m_vertex; /* 顶点元素 */std::list<edgeType*> m_adj; /* 顶点的邻接表. */typename std::list<edgeType*>::iterator m_iter; /* 用于遍历邻接点. */
};template<class T,class edgeType>
class Graph {
public:Graph(){};~Graph(){};typedef VertexNode<T,edgeType> VertexNodeType;/* 清除算法对图的副作用. */void init();/* Prim算法. */void prim();/* 深度优先遍历. */void dfs(VertexNodeType* src);/* 向图中增加一个顶点. */void addNode(VertexNode<T,edgeType> *node) { m_vertexNodeSet.push_back(node);};void kruskal();
private:/* 顶点集. */std::list<VertexNodeType*> m_vertexNodeSet;/* 找到最短的边集--用于prim算法 */VertexNodeType* findMindis();void sortEdge(list<edgeType*> &edgeSet);
};template<class T,class edgeType>
void Graph<T,edgeType>::init() {typename std::list<VertexNodeType*>::iterator it;for (it = m_vertexNodeSet.begin(); it != m_vertexNodeSet.end(); ++it) {it->init();}return ;
}template<class T,class edgeType>
VertexNode<T,edgeType>* Graph<T,edgeType>::findMindis() {int min = MAX_DISTENCE;VertexNodeType* minDisNode = NULL;// for_each node.typename std::list<VertexNodeType*>::iterator iter;for (iter = m_vertexNodeSet.begin(); \iter != m_vertexNodeSet.end(); ++iter) {VertexNodeType* tmp = *iter;if (tmp->isKnown()) {continue;}if (min > tmp->getDis()){min = tmp->getDis();minDisNode = tmp;}}return minDisNode;
}template<class T,class edgeType>
void Graph<T,edgeType>::prim() {VertexNodeType *nodeTmp = m_vertexNodeSet.front();if (!nodeTmp) {//cout<<"No Node exist in this Graph."<<endl;return ;}nodeTmp->setDis(0);nodeTmp->setKnown();#ifdef _DEBUG_cout<<"Node's key = "<<nodeTmp->getVertex()->getKey();cout<<",Distence = "<<nodeTmp->getVertex()->getDis()<<endl;
#endif// For_each node.for (; ;) {edgeType* edgeTmp = nodeTmp->getAdj();// For_each adj node.while (edgeTmp) {T * Vtmp = edgeTmp->getDes();
#ifdef _DEBUG_cout<<"Node("<<Vtmp->getKey()<<") "<<endl;;
#endifif (Vtmp->isknown()) {edgeTmp = nodeTmp->getNext();continue;}// Update dis.if (edgeTmp->getWeight() < Vtmp->getDis()) {Vtmp->setDis((int)edgeTmp->getWeight());}edgeTmp = nodeTmp->getNext();}// Find the node which has min dis.nodeTmp = findMindis();if (!nodeTmp) {break;}nodeTmp->setKnown();
#ifdef _DEBUG_cout<<"Node's key = "<<nodeTmp->getVertex()->getKey();cout<<",Distence = "<<nodeTmp->getVertex()->getDis()<<endl;
#endif}return ;
}template<class T,class edgeType>
void Graph<T,edgeType>::sortEdge(list<edgeType*> &edgeSet) {typename std::list<VertexNodeType*>::iterator it;for (it = m_vertexNodeSet.begin(); it != m_vertexNodeSet.end(); ++it) {edgeType *edgeTmp = it->getAdj();while (edgeTmp) {edgeSet->push_back(edgeTmp);edgeTmp = it->getNext();}}sort(edgeSet.begin(), edgeSet.end(), less<edgeType>());return ;
}template<class T,class edgeType>
void Graph<T,edgeType>::kruskal() {// Initlist<edgeType*> edgeSet;// 这里用优先队列效率更高sortEdge(edgeSet);list<edgeType*> treeEdgeSet;//最小生成树边集int vertexArraySize = m_vertexNodeSet.size();T *vertexArray = (T*)malloc(sizeof(T*)*vertexArraySize);typename std::list<VertexNodeType*>::iterator iter;int i = 0;for (iter = m_vertexNodeSet.begin(); iter != m_vertexNodeSet.end(); ++iter) {vertexArray[i] = iter->getVertex();i++;}UnionFind<T*> vertexUnion(vertexArray,vertexArraySize);typename std::list<edgeType*>::iterator it;for (it = edgeSet.begin(); it != edgeSet.end(); ++it) {// Find Min dis edge.edgeType *edgeMin = it->front();it->pop_front();// Is the ori node and des node in same set?T *ori = edgeMin->getOri();T *des = edgeMin->getOri();// If in same set,Ignore.If not,combain the set and add this edge.if (vertexUnion.isConnected(ori, des)) {continue;} else {vertexUnion.unionT(ori, des);treeEdgeSet->push_back(edgeMin);}}#ifdef _DEBUG_typename std::list<edgeType*>::iterator itera;for (itera = treeEdgeSet.begin(); itera != treeEdgeSet.end(); itera++) {cout<<itera->getWeight()<<endl;}
#endif// Free vertexArray.if (vertexArray) {free(vertexArray);vertexArray = NULL;}return ;
}/* 深度优先遍历. */
template<class T,class edgeType>
void Graph<T,edgeType>::dfs(VertexNodeType *src) {// Set node Visited.VertexNodeType *V = src;V->setVisited();// For each W adj to V.edgeType *edgeTmp = V->getAdj();while (edgeTmp) {T *Vtmp = edgeTmp->getDes();if (!Vtmp->isKnown()) {dfs(Vtmp);}edgeTmp = V->getNext();}return ;
}int testGraphPrim();
int testGraphKruskal();#endif /* defined(___00_alg_tests__minimal_spanning_tree__) */
单元测试程序源码:
#include <string>#include "union_find.h"int testUnionFind() {long array[100];for (int i = 0; i < 100; ++i) {array[i] = i;}UnionFind<long> U(array,100);U.unionT(99, 5);U.unionT(88, 8);U.unionT(8, 99);if (U.isConnected(88, 5)) {cout<<"88 and 5 is connected."<<endl;} else {cout<<"88 and 5 is connected."<<endl;}return 0;
}#ifdef _DEBUG_UNION_FIND_
int main(int argc, char const *argv[]) {testUnionFind();return 0;
}
#endif
测试prim算法
#include <iostream>#include "minimal_spanning_tree.h"using namespace std;#define WeightV0ToV1 1typedef Vertex<int,long> Vertex_t;
typedef Edge<Vertex<int,long>,int> Edge_t;
typedef VertexNode< Vertex_t,Edge_t > VertexNode_t;#define _DEBUG_MINIMALS_TREE_
#ifdef _DEBUG_MINIMALS_TREE_int testGraphPrim() {
#define InitEdge(ori,des,weight) new Edge_t(V[(ori)], V[(des)], (weight))// Init vertexs.Vertex_t *V[7];VertexNode_t *VN[7];for (int i = 0; i < 7; i++) {V[i] = new Vertex_t((long)i,i);VN[i] = new VertexNode_t(V[i]);}// Init edges.Edge_t *E[24];E[0] = InitEdge(0,1,2);/* V0-->V1 */E[1] = InitEdge(1,0,2);/* V1-->V0 */E[2] = InitEdge(0,3,1);/* V0-->V3 */E[3] = InitEdge(3,0,1);/* V3-->V0 */E[4] = InitEdge(1,3,3);/* V1-->V3 */E[5] = InitEdge(3,1,3);/* V3-->V1 */E[6] = InitEdge(1,4,10);/* V1-->V4 */E[7] = InitEdge(4,1,10);/* V4-->V1 */E[8] = InitEdge(2,0,4);/* V2-->V0 */E[9] = InitEdge(0,2,4);/* V0-->V2 */E[10] = InitEdge(2,5,5);/* V2-->V5 */E[11] = InitEdge(5,2,5);/* V5-->V2 */E[12] = InitEdge(3,2,2);/* V3-->V2 */E[13] = InitEdge(2,3,2);/* V2-->V3 */E[14] = InitEdge(3,4,7);/* V3-->V4 */E[15] = InitEdge(4,3,7);/* V4-->V3 */E[16] = InitEdge(3,5,8);/* V3-->V5 */E[17] = InitEdge(5,3,8);/* V5-->V3 */E[18] = InitEdge(3,6,4);/* V3-->V6 */E[19] = InitEdge(6,3,4);/* V6-->V3 */E[20] = InitEdge(4,6,6);/* V4-->V6 */E[21] = InitEdge(6,4,6);/* V6-->V4 */E[22] = InitEdge(6,5,1);/* V6-->V5 */E[23] = InitEdge(5,6,1);/* V5-->V6 */// Init Vertex Node./* Vertex Node 0 */VN[0]->addEdge(E[0]);VN[0]->addEdge(E[2]);VN[0]->addEdge(E[9]);/* Vertex Node 1 */VN[1]->addEdge(E[1]);VN[1]->addEdge(E[4]);VN[1]->addEdge(E[6]);/* Vertex Node 2 */VN[2]->addEdge(E[8]);VN[2]->addEdge(E[10]);VN[2]->addEdge(E[13]);/* Vertex Node 3 */VN[3]->addEdge(E[3]);VN[3]->addEdge(E[5]);VN[3]->addEdge(E[12]);VN[3]->addEdge(E[14]);VN[3]->addEdge(E[16]);VN[3]->addEdge(E[18]);/* Vertex Node 4 */VN[4]->addEdge(E[7]);VN[4]->addEdge(E[15]);VN[4]->addEdge(E[20]);/* Vertex Node 5 */VN[5]->addEdge(E[11]);VN[5]->addEdge(E[17]);VN[5]->addEdge(E[23]);/* Vertex Node 6 */VN[6]->addEdge(E[19]);VN[6]->addEdge(E[21]);VN[6]->addEdge(E[22]);// Init G.Graph<Vertex_t, Edge_t> G;for (int i = 0; i < 7; i++) {G.addNode(VN[i]);}// Run alg prim()G.prim();return 0;
}
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