)主要内容: 利用kruskal算法求一个图的最小生成树,设计Kruskal算法求解邻接矩阵 存储结构下图的最小生成树的函数,并以下图为例设计一个主函数进行测试, 要求输出最小生成树的各顶点及各边的权值
时间: 2024-12-21 15:30:40 浏览: 52
要利用Kruskal算法求解一个图的最小生成树,首先需要理解其基本原理。Kruskal算法的基本步骤如下:
1. **排序边**:按边的权重(权值通常表示为边的长度)从小到大对所有边进行排序。
2. **初始化集合**:对于每个顶点,创建一个独立的集合,表示它是自己的“岛屿”。
3. **选择并加入**:遍历排序后的边。如果这条边连接两个不同的集合,说明它不会形成环,因此将其添加到最小生成树中并将这两个集合合并。
4. **重复**:直到所有顶点都在同一个集合中,即形成了最小生成树。
针对邻接矩阵存储结构,可以按照以下步骤编写`MiniSpanTree_KRUSKAL`函数:
```c
void MiniSpanTree_KRUSKAL(ALGraph G) {
// 假设G.mEdges是一个二维数组,存储了邻接矩阵的边及其权重
vector<pair<int, int>> edges; // 边的权值对
for (int i = 0; i < G.numVertices; i++) {
for (int j = i + 1; j < G.numVertices; j++) {
if (G.mEdges[i][j] != INF) { // 如果边存在且非无穷大
edges.push_back({i, j, G.mEdges[i][j]}); // 存储顶点和权值
}
}
}
sort(edges.begin(), edges.end()); // 按权值升序排列
set<int> components; // 存储顶点所在的集合
for (auto& edge : edges) {
int u = edge.first;
int v = edge.second;
int weight = edge.third;
if (find(components.begin(), components.end(), u) != components.end() &&
find(components.begin(), components.end(), v) != components.end()) continue; // 若u和v已在一个集合中,则跳过
// 合并集合
components.insert(u);
components.insert(v);
// 添加边到最小生成树
printf("Edge: (%d, %d) with weight: %d\n", u, v, weight);
}
}
```
为了以特定图作为输入测试这个函数,你需要提供一个`ALGraph`类实例,其中包含邻接矩阵和顶点数。主函数可能如下所示:
```c
int main() {
ALGraph G; // 初始化你的图
// ... 设置图的邻接矩阵...
MiniSpanTree_KRUSKAL(G);
return 0;
}
```
运行上述代码时,将会输出最小生成树中各顶点和对应边的权值。请注意,这里的示例代码假设`ALGraph`类已经实现了邻接矩阵和其他必要的属性和方法。实际应用中,你需要根据具体的设计实现这些部分。
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