最小生成树假设你是电信的实施工程师 , 需要为一个镇的九个村庄架设通信网络做设计 , 村庄位置大致如图 , 其中V0~V8是村庄 , 之间连线代表可达距离 , 数字代表里程数 。领导要求你用最小成本完成这次任务 , 如何做?
显然这是一个带权值的图 , 即是网结构 。所谓最小成本 , 就是n个顶点 , 用n-1条边把一个连通图连接起来 , 并使得权值和最小 。
定义一个连通图的生成树是一个极小连通子图 , 它含有图中全部顶点 , 但只有足以构成一个树的n-1条边——我们把构造连通网的最小代价生成树称为最小生成树(Minimum Cost Spanning Tree)
我想在讲算法之前我们先做一下思考 , 我们如何找到该条路径?
- 我们是否可以从某一点开始寻找呢?
- 我们从哪一个地点作为起始点呢?
- 我们找到第一个点以后如何找最小权值的边呢?
我想先从概念下手:
首先 , 因为一个连通图含有图中全部顶点 , 所以我们可以从任意顶点出发(开始寻找) , 最终结果应该是一致的 。但是为了方便讲述我还是想从V0开始出发(此时我们站在V0) 。
起始点找到了 , 那么如何找起始点到第一个顶点的边呢?
逆着想一下 , 与V0邻接有且仅有两条边(V0,V1),(V0,V5) , 我们必须要选一条(因为我们必须要到达V0) , 所以我们干脆在V0的两条边上选一条到达V0 。
我们站在V0巡视了一下两条边 , 然后选择了(V0,V1)(此处有判断) 。
然后我们记录一下V0我们已经走过 , 走过的路标记为红色 。
【prim算法生成最小生成树 最小生成树prim算法流程图】第二步
但是接下来我们该如何走呢?
其实我也很迷茫 , 既然不知道 , 那就选当前能走的路的最近的一条吧 。
现在我们有两种选择 , 第一种从V0出发 , 第二种从V1出发 , 分别产生的可能性如下(绿色):
选一条最短的
接下来看V5和V1能到达哪里?然后继续寻找…直到最后一个顶点被连通(从0-n的循环)
其实这就是普里姆算法的核心思路 , 既然思路知道了 , 我们对比算法来讲解吧 。
普里姆(Prim)算法在讲之前我们先选一种图的存储结构吧 , 这里我们用图的邻接矩阵存储结构来讲解 。
- 39-47行就是上面讲述的寻找我们当前顶点邻接的最小权值边 , (用之前的例子讲:第一次循环是顶点V0所有的边 , 第二次循环除去边(V0,V1)以后顶点V0和V1所有的边 , 以此类推)
- 而51-58行则是更新当前所有可能的边的最小权值 。
- 算法比较晦涩的是adjvex[MAXVEX]和lowcost[MAXVEX]的理解 , 一旦理解这两个数组的含义 , 这个算法也就没难点了 。
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