通过鸿蒙next运用ts语言,给定一个地图,包括若干城市及城市间道路的距离,用Prim算法或Kruskal算法建立最小生成树,求出最小生成树的代价。 要求:采用邻接矩阵表示图;能够建立图、保存图文件、读取图文件;显示最小生成树,应包括道路两端城市名,道路长度以及最小生成树的代价。
时间: 2025-06-16 08:53:50 浏览: 11
在鸿蒙Next环境中,利用TypeScript(TS)处理这个问题需要以下几个步骤:
1. **图的数据结构**:首先,你需要定义一个邻接矩阵表示图。例如,可以创建一个二维数组,其中每个元素代表两个城市之间的距离:
```typescript
interface City {
name: string;
}
type DistanceMatrix = { [city1: string]: { [city2: string]: number } };
```
2. **读取和保存图文件**:使用File API或第三方库(如fs模块,如果运行在Node.js环境)来读取CSV或其他文本格式的文件,解析成邻接矩阵,并将结果存储在`DistanceMatrix`中。同样,可以使用FS模块将计算出的结果保存回文件。
3. ** Prim或Kruskal算法**:
- **Prim算法**:从任意一个城市开始,每次选择与当前生成树连接成本最低的新城市,直到所有城市都被包含。
```typescript
function primAlgorithm(distanceMatrix: DistanceMatrix, startCity: string): { tree: { [key: string]: string[] }, cost: number } {
// 实现prim算法的具体步骤...
}
```
- **Kruskal算法**:将所有城市视为独立集合,每次选取两城市间的最短路径连接在一起,直到形成连通图。
```typescript
function kruskalAlgorithm(distanceMatrix: DistanceMatrix): { tree: { [key: string]: string[] }, cost: number } {
// 实现kruskal算法的具体步骤...
}
```
4. **显示最小生成树**:创建一个函数来遍历最小生成树,并打印每条道路的信息(起始城市、终点城市、距离和总成本):
```typescript
function displayMST(tree: { [key: string]: string[] }, cost: number) {
console.log(`最小生成树信息:`);
for (const path of Object.entries(tree)) {
console.log(`${path[0]} -> ${path[1][0]}, 距离: ${distanceMatrix[path[0]][path[1][0]]}, 总成本: ${cost}`);
}
}
```
5. **整体流程**:结合以上步骤,构建一个主函数,接受文件路径作为输入,读取数据,计算最小生成树,然后展示结果。
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