43-Kruskal 算法
作者：互联网
1. Kruskal 算法
- Prim 算法是从 [顶点] 的角度来刻画生成树的，Kruskal 算法则是从 [边] 的角度来进行刻画的
- 基本思想
- 按照权值从小到大的顺序选择 n-1 条边，并保证这 n-1 条边不构成回路
- 具体做法
- 首先构造一个只含 n 个顶点的森林，然后依权值从小到大从连通网中选择边加入到森林中，并使森林中不产生回路，直至森林变成一棵树为止
2. 看一眼Kruskal的整个过程
- 将边 <E,F> 加入 R 中：边 <E,F> 的权值最小，因此将它加入到最小生成树结果R中
- 将边 <C,D>加入 R 中：上一步操作之后，边 <C,D> 的权值最小，因此将它加入到最小生成树结果 R 中
- 将边 <D,E> 加入 R 中：上一步操作之后，边 <D,E> 的权值最小，因此将它加入到最小生成树结果 R 中
- 将边 <B,F> 加入 R 中：上一步操作之后，边 <C,E> 的权值最小，但 <C,E> 会和已有的边构成回路；因此，跳过边 <C,E>。同理，跳过边 <C,F>。将边 <B,F> 加入到最小生成树结果 R 中
- 将边 <E,G> 加入 R 中：上一步操作之后，边 <E,G> 的权值最小，因此将它加入到最小生成树结果R中
- 将边 <A,B> 加入 R 中：上一步操作之后，边 <F,G> 的权值最小，但 <F,G> 会和已有的边构成回路；因此，跳过边 <F,G>。同理，跳过边 <B,C>。将边 <A,B> 加入到最小生成树结果 R 中
此时，最小生成树构造完成！它包括的边依次是：<E,F> <C,D> <D,E> <B,F> <E,G> <A,B>
3. 俩问题
a. 按权值给边排序
- 采用排序算法，我这里就无脑bubble了
- 还得给 '边' 整个数据结构(EdgeData)
- '边' 这头的顶点 - v1
- '边' 另一头的顶点 - v2
- '边' 的权值 - weight
b. 判断是否构成回路
树的双亲表示法
大概说下什么是 [并查集]
- 上面和判断构成回路有啥关系？
- 交并集 是 一个用 双亲表示法 所表示的 森林
- 可以利用这个结构来查找某一个顶点的双亲，进而找到根结点。这样，我们就能判断某两个顶点是否同源，在图中的表现就是加上这条边后会不会构成回路
- {并查集} 以 顶点 为基准，有几个顶点，就有几项
- 这里适用与顶点编号连续的情况；这样在 {并查集} 中，数组的下标就对应顶点的编号，数组的值就是这个顶点所在的双亲。这就是树的双亲表示法。高效率地利用数组下标
- 【BTW】下面提到的 "根" 和 "终点" 是一码事
4. 算法步骤
- 将 边(EdgeData)构成的数组 按照权值，从小到大排序
- 对 { 并查集ends[] } 进行初始化，即把每一个位置中的值初始化为其对应下标
- 选取 EdgeData[] 的第1项，查询该边所对应的顶点在 ends 中是否同源，同源则进行5，不同源则进行4
- 若不同源，则把该边加入生成树，并修改 ends[v1的根] = v2的根
- 若同源，则跳过，继续遍历EdgeData[]
- 重复4~5，直到存储结构中所有的项被遍历
5. 代码实现
public class KruskalCase {
private int edgeNum;
private char[] vertexs;
private int[][] weightEdges;
private EdgeData[] MST;
// 使用 INF 表示 两个顶点不能连通
private static final int INF = Integer.MAX_VALUE;
public static void main(String[] args) {
char[] vertexs = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};
// 0 表示自连; * 表示连通; INF 表示不连通
int weightEdges[][] = {
/*A*//*B*//*C*//*D*//*E*//*F*//*G*/
/*A*/ { 0, 12, INF, INF, INF, 16, 14},
/*B*/ { 12, 0, 10, INF, INF, 7, INF},
/*C*/ { INF, 10, 0, 3, 5, 6, INF},
/*D*/ { INF, INF, 3, 0, 4, INF, INF},
/*E*/ { INF, INF, 5, 4, 0, 2, 8},
/*F*/ { 16, 7, 6, INF, 2, 0, 9},
/*G*/ { 14, INF, INF, INF, 8, 9, 0}
};
KruskalCase kc = new KruskalCase(vertexs, weightEdges);
kc.printMatrix();
kc.kruskal();
kc.printMST();
}
// 构造器 (copy)
public KruskalCase(char[] vertexs, int[][] weightEdges) {
// 初始化 顶点
int vLen = vertexs.length;
this.vertexs = new char[vLen];
// 初始化 MST
MST = new EdgeData[vLen-1];
for(int i = 0; i < vertexs.length; i++)
this.vertexs[i] = vertexs[i];
// 初始化 matrix
this.weightEdges = new int[vLen][vLen];
for(int i = 0; i < vLen; i++)
for(int j = 0; j < vLen; j++)
this.weightEdges[i][j] = weightEdges[i][j];
// 统计 edge 数目
for(int i = 0; i < vLen; i++)
for(int j = i + 1; j < vLen; j++)
if(weightEdges[i][j] != INF)
edgeNum ++;
}
public void kruskal() {
// 表示最后结果数组的索引
int index = 0;
// 用于保存 <已有~最小生成树> 中每个顶点在MST的双亲
int[] ends = new int[edgeNum];
for(int i = 0; i < ends.length; i++)
ends[i] = i;
// 获取 图 中所有的边的集合
EdgeData[] edges = getEdges();
sortEdges(edges);
// 将 edge 添加到 MST
for(int i = 0; i < edgeNum; i++) {
// a. 获取 edge-i 的一头
int v1 = getPosition(edges[i].start);
// b. 获取 edge-i 的另一头
int v2 = getPosition(edges[i].end);
// c. 获取 v1 在 <已有~最小生成树> 中的终点
int m = getEnd(ends, v1);
// d. 获取 v2 在 <已有~最小生成树> 中的终点
int n = getEnd(ends, v2);
// e. 判断准备加入的 edge 是否构成 回路
if(m != n) { // 不构成回路
ends[m] = n; // 将 v1 在 <已有~最小生成树> 中的终点 更新为 v2 的终点
MST[index++] = edges[i];
}
// 边数够了就没必要再继续下去了, 反正之后的边也肯定会构成回路
if(index == MST.length) break;
}
}
public void printMST() {
System.out.println("最小生成树: ");
for(int i = 0; i < MST.length; i++)
System.out.println(MST[i]);
}
public void printMatrix() {
System.out.println("matrix: ");
for(int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
for(int j = 0; j < vertexs.length; j++)
System.out.printf("%12d\t", weightEdges[i][j]);
System.out.println();
}
}
/**
* 根据 顶点v的数据值 找到其对应的索引
* @param v 顶点的数据值
* @return 找不到返回 -1
*/
private int getPosition(char v) {
for(int i = 0; i < vertexs.length; i++)
if(vertexs[i] == v)
return i;
return -1;
}
private void sortEdges(EdgeData[] edges) {
EdgeData temp;
for(int i = 0; i < edgeNum - 1; i++)
for(int j = 0; j < edgeNum - 1 - i; j++)
if(edges[j].weight > edges[j+1].weight) {
temp = edges[j];
edges[j] = edges[j+1];
edges[j+1] = temp;
}
}
private EdgeData[] getEdges() {
EdgeData[] edges = new EdgeData[edgeNum];
int index = 0;
for(int i = 0; i < vertexs.length; i++)
// 关于主对角线对称
for(int j = i + 1; j < vertexs.length; j++)
if(weightEdges[i][j] != INF)
edges[index++] = new EdgeData(vertexs[i], vertexs[j], weightEdges[i][j]);
return edges;
}
/**
* 获取索引为 i 的顶点的终点(是终点!!!不是双亲!!!)
* @param i
* @param ends 记录了各个顶点对应的双亲!(该数组是逐步形成的)
* @return 索引为i的顶点 对应的 终点的索引
*/
private int getEnd(int[] ends, int i) {
// 如果ends[v] = v, 则它就是根; 否则就让v = ends[v], 向上寻找, 直到其相等
while(ends[i] != i)
i = ends[i];
return i;
}
}
class EdgeData {
// 边的两头上的点
char start;
char end;
// 边的权重
int weight;
public EdgeData(char start, char end, int weight) {
super();
this.start = start;
this.end = end;
this.weight = weight;
}
@Override
public String toString() {
return "[" + start + ", " + weight + ", " + end + "]";
}
}6. review
a. 判断构成回路
b. 如果不构成回路，ends[m] = n
标签：ends,int,Kruskal,43,++,算法,INF,vertexs,EdgeData 来源： https://www.cnblogs.com/liujiaqi1101/p/12489961.html