Prim算法解释

MST(Minimum Spanning Tree,最小生成树)问题有两种通用的解法,Prim算法就是其中之一,它是从点的方面考虑构建一颗MST,大致思想是:设图G顶点集合为U,首先任意选择图G中的一点作为起始点a,将该点加入集合V,再从集合U-V中找到另一点b使得点b到V中任意一点的权值最小,此时将b点也加入集合V;以此类推,现在的集合V={a,b},再从集合U-V中找到另一点c使得点c到V中任意一点的权值最小,此时将c点加入集合V,直至所有顶点全部被加入V,此时就构建出了一颗MST。因为有N个顶点,所以该MST就有N-1条边,每一次向集合V中加入一个点,就意味着找到一条MST的边。

用图示和代码说明:

初始状态:

设置2个数据结构:

lowcost[i]:表示以i为终点的边的最小权值,当lowcost[i]=0说明以i为终点的边的最小权值=0,也就是表示i点加入了MST

mst[i]:表示对应lowcost[i]的起点,即说明边<mst[i],i>是MST的一条边,当mst[i]=0表示起点i加入MST

我们假设V1是起始点,进行初始化(*代表无限大,即无通路):

lowcost[2]=6,lowcost[3]=1,lowcost[4]=5,lowcost[5]=*,lowcost[6]=*

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mst[2]=1,mst[3]=1,mst[4]=1,mst[5]=1,mst[6]=1,(所有点默认起点是V1)

明显看出,以V3为终点的边的权值最小=1,所以边<mst[3],3>=1加入MST

此时,因为点V3的加入,需要更新lowcost数组和mst数组:

lowcost[2]=5,lowcost[3]=0,lowcost[4]=5,lowcost[5]=6,lowcost[6]=4

mst[2]=3,mst[3]=0,mst[4]=1,mst[5]=3,mst[6]=3

明显看出,以V6为终点的边的权值最小=4,所以边<mst[6],6>=4加入MST

此时,因为点V6的加入,需要更新lowcost数组和mst数组:

lowcost[2]=5,lowcost[3]=0lowcost[4]=2,lowcost[5]=6,lowcost[6]=0

mst[2]=3,mst[3]=0,mst[4]=6,mst[5]=3,mst[6]=0

明显看出,以V4为终点的边的权值最小=2,所以边<mst[4],4>=4加入MST

此时,因为点V4的加入,需要更新lowcost数组和mst数组:

lowcost[2]=5lowcost[3]=0,lowcost[4]=0,lowcost[5]=6,lowcost[6]=0

mst[2]=3,mst[3]=0,mst[4]=0,mst[5]=3,mst[6]=0

明显看出,以V2为终点的边的权值最小=5,所以边<mst[2],2>=5加入MST

此时,因为点V2的加入,需要更新lowcost数组和mst数组:

lowcost[2]=0,lowcost[3]=0,lowcost[4]=0lowcost[5]=3lowcost[6]=0

mst[2]=0,mst[3]=0,mst[4]=0,mst[5]=2,mst[6]=0

很明显,以V5为终点的边的权值最小=3,所以边<mst[5],5>=3加入MST

lowcost[2]=0,lowcost[3]=0,lowcost[4]=0,lowcost[5]=0,lowcost[6]=0

mst[2]=0,mst[3]=0,mst[4]=0,mst[5]=0,mst[6]=0

至此,MST构建成功,如图所示:

根据上面的过程,可以容易的写出具体实现代码如下

#include<iostream>

using namespace std;

#define MAX 100

#define MAXCOST 0x7fffffff


int graph[MAX][MAX];


int prim(int graph[][MAX], int n)

{

	int lowcost[MAX];//i-max的距离 
	
	int mst[MAX];//表示i的起点是谁 
	
	int i, j, min, minid, sum = 0;
	
	for (i = 2; i <= n; i++)
	
	{
		
		lowcost[i] = graph[1][i];
		
		mst[i] = 1;
	
	}//默认起点是1 
	
	mst[1] = 0;
	
	for (i = 2; i <= n; i++)
	
	{
	
		min = MAXCOST;
		
		minid = 0;
		
		for (j = 2; j <= n; j++)
		
		{
			
				if (lowcost[j] < min && lowcost[j] != 0)
				
				{
				
				min = lowcost[j];
				
				minid = j;
		
				}
	
		}//找出距离1最近的点 

		cout << "V" << mst[minid] << "-V" << minid << "=" << min << endl;
		
		sum += min;
		
		lowcost[minid] = 0;

		for (j = 2; j <= n; j++)
		
		{
		
			if (graph[minid][j] < lowcost[j])
			
			{
			
				lowcost[j] = graph[minid][j];
				
				mst[j] = minid;
			
			}
		
		}//相当于利用mind作为新的起点来更新lowcost[]; 

	}

	return sum;

}


int main()

{

	int i, j, k, m, n;
	
	int x, y, cost;
	
	cin >> m >> n;//m=顶点的个数,n=边的个数
	
	//初始化图G
	
	for (i = 1; i <= m; i++)
	
	{
	
		for (j = 1; j <= m; j++)
		
		{
		
			graph[i][j] = MAXCOST;
		
		}
	
	}
	
	//构建图G
	
	for (k = 1; k <= n; k++)
	
	{
	
		cin >> i >> j >> cost;
		
		graph[i][j] = cost;
		
		graph[j][i] = cost;
		
	}
	
	//求解最小生成树
	
	cost = prim(graph, m);
	
	//输出最小权值和
	
	cout << "最小权值和=" << cost << endl;
	
	return 0;

}


Input:

6 10
1 2 6
1 3 1
1 4 5
2 3 5
2 5 3
3 4 5
3 5 6
3 6 4
4 6 2
5 6 6


Output:

V1-V3=1
V3-V6=4
V6-V4=2
V3-V2=5
V2-V5=3
最小权值和=15

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