Java实现最小生成树MST的两种解法
作者:爱编程的MG
最小生成树(MST)指在连通图的所有生成树中,所有边的权值和最小的生成树。本文介绍了求最小生成树的两种方法:Prim算法和Kruskal算法,需要的可以参考一下
一、prim算法
时间复杂度较之kruskal较高
通俗的解释就是:
(1)从哪个点开始生成最小生成树都一样,最后的权值都是相同的
(2)从哪个点开始,先标记这个点是访问过的,用visited数组表示所有节点的访问情况
(3)访问节点开始都每个没访问结点的距离选取形成的边的权值最小值
综合以上三点就是我们prim算法写代码实现的重要思路
代码实现:
package Prim; import java.util.Arrays; public class PrimAlgorithm { public static void main(String[] args) { //测试看看图是否创建ok char[] data = new char[]{'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'}; int verxs = data.length; //邻接矩阵的关系使用二维数组表示,10000这个大数,表示两个点不联通 int[][] weight = new int[][]{ {10000, 5, 7, 10000, 10000, 10000, 2}, {5, 10000, 10000, 9, 10000, 10000, 3}, {7, 10000, 10000, 10000, 8, 10000, 10000}, {10000, 9, 10000, 10000, 10000, 4, 10000}, {10000, 10000, 8, 10000, 10000, 5, 4}, {10000, 10000, 10000, 4, 5, 10000, 6}, {2, 3, 10000, 10000, 4, 6, 10000},}; MGraph mGraph = new MGraph(verxs); MinTree minTree = new MinTree(); minTree.createGraph(mGraph, verxs, data, weight); minTree.showGraph(mGraph); minTree.Prim(mGraph, 0); } } class MinTree { /** * 创造图 * @param graph 图对象 * @param verxs 图节点个数 * @param data 图每个顶点的数据值 * @param weight 图的边(邻接矩阵) */ public void createGraph(MGraph graph, int verxs, char[] data, int[][] weight) { int i, j; for (i = 0; i < verxs; i++) { graph.data[i] = data[i]; for (j = 0; j < verxs; j++) { graph.weight[i][j] = weight[i][j]; } } } // 显示图的邻接矩阵 public void showGraph(MGraph graph) { for (int[] link : graph.weight) { System.out.println(Arrays.toString(link)); } } /** * 编写prim算法 * * @param graph 图对象 * @param v 从哪个节点开始生成最小生成树 */ public void Prim(MGraph graph, int v) { //定义一个数组,判断节点是不是被访问过了 int[] visited = new int[graph.verxs]; //v这个点已经被访问了,从这个点开始访问 visited[v] = 1; //找到节点下标 int h1 = -1; int h2 = -1; int minWeight = 10000;//定义初始值为最大值,只要出现小的就会替换 int sum = 0; // 从1开始循环,相当于就是生成graph.verx - 1条边 for (int k = 1; k < graph.verxs; k++) { for (int i = 0; i < graph.verxs; i++) {//遍历已经访问过的点 if (visited[i] == 1){ for (int j = 0; j < graph.verxs; j++) {//遍历没有访问过的点 //在未访问点中寻找所有与访问过的点相连的边中权值最小值 if (visited[i] == 1 && visited[j] == 0 && graph.weight[i][j] < minWeight) { minWeight = graph.weight[i][j]; h1 = i; h2 = j; } } } } sum += minWeight; // 求最小生成熟的总权值 //此时已经找到一条边是最小了 System.out.println("边<" + graph.data[h1] + "," + graph.data[h2] + "> 权值:" + minWeight); //然后标记点 visited[h2] = 1; //将权值重新变成最大值 minWeight = 10000; } System.out.println("最小生成树的权值是:" + sum); } } // 图 class MGraph { int verxs; // 表示图节点个数 char[] data; // 表示节点数据 int[][] weight; // 表示边 public MGraph(int verxs) { this.verxs = verxs; data = new char[verxs]; weight = new int[verxs][verxs]; } }
二、kruskal算法
时间复杂度低一些,但是代码量会大一些
对克鲁斯卡尔算法的通俗解释:
(1)对每条边的权值进行排序
(2)按照从小到大依次选取边构成最小生成树,但是要注意是否构成回路,树的概念是不能生成回路
(3)此处用的方法比较巧妙使用了getEnd方法来判断两者终点是不是一样,用ends数组保存最小生成树中每个顶点的终点
代码实现:
package Kruskal; import java.util.Arrays; public class KruskalCase { private int edgeNum; //边的个数 private char[] vertexs; //顶点数组 private int[][] matrix; //邻接矩阵 //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'}; //克鲁斯卡尔算法的邻接矩阵 int matrix[][] = { /*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}}; //大家可以在去测试其它的邻接矩阵,结果都可以得到最小生成树. //创建KruskalCase 对象实例 KruskalCase kruskalCase = new KruskalCase(vertexs, matrix); //输出构建的 kruskalCase.print(); kruskalCase.kruskal(); } //构造器 public KruskalCase(char[] vertexs, int[][] matrix) { //初始化顶点数和边的个数 int vlen = vertexs.length; //初始化顶点, 复制拷贝的方式 this.vertexs = new char[vlen]; for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) { this.vertexs[i] = vertexs[i]; } //初始化边, 使用的是复制拷贝的方式 this.matrix = new int[vlen][vlen]; for (int i = 0; i < vlen; i++) { for (int j = 0; j < vlen; j++) { this.matrix[i][j] = matrix[i][j]; } } //统计边的条数 for (int i = 0; i < vlen; i++) { for (int j = i + 1; j < vlen; j++) { if (this.matrix[i][j] != INF) { edgeNum++; } } } } public void kruskal() { int index = 0; //表示最后结果数组的索引 int[] ends = new int[edgeNum]; //用于保存"已有最小生成树" 中的每个顶点在最小生成树中的终点 //创建结果数组, 保存最后的最小生成树 EData[] rets = new EData[edgeNum]; //获取图中 所有的边的集合 , 一共有12边 EData[] edges = getEdges(); System.out.println("图的边的集合=" + Arrays.toString(edges) + " 共" + edges.length); //12 //按照边的权值大小进行排序(从小到大) sortEdges(edges); //遍历edges 数组,将边添加到最小生成树中时,判断是准备加入的边否形成了回路,如果没有,就加入 rets, 否则不能加入 for (int i = 0; i < edgeNum; i++) { //获取到第i条边的第一个顶点(起点) int p1 = getPosition(edges[i].start); //p1=4 //获取到第i条边的第2个顶点 int p2 = getPosition(edges[i].end); //p2 = 5 //获取p1这个顶点在已有最小生成树中的终点 int m = getEnd(ends, p1); //m = 4 //获取p2这个顶点在已有最小生成树中的终点 int n = getEnd(ends, p2); // n = 5 //是否构成回路 if (m != n) { //没有构成回路 ends[m] = n; // 设置m 在"已有最小生成树"中的终点 <E,F> [0,0,0,0,5,0,0,0,0,0,0,0] rets[index++] = edges[i]; //有一条边加入到rets数组 } } //<E,F> <C,D> <D,E> <B,F> <E,G> <A,B>。 //统计并打印 "最小生成树", 输出 rets System.out.println("最小生成树为"); for (int i = 0; i < index; i++) { System.out.println(rets[i]); } } //打印邻接矩阵 public void print() { System.out.println("邻接矩阵为: \n"); for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) { for (int j = 0; j < vertexs.length; j++) { System.out.printf("%12d", matrix[i][j]); } System.out.println();//换行 } } /** * 功能:对边进行排序处理, 冒泡排序 * * @param edges 边的集合 */ private void sortEdges(EData[] edges) { for (int i = 0; i < edges.length - 1; i++) { for (int j = 0; j < edges.length - 1 - i; j++) { if (edges[j].weight > edges[j + 1].weight) {//交换 EData tmp = edges[j]; edges[j] = edges[j + 1]; edges[j + 1] = tmp; } } } } /** * @param ch 顶点的值,比如'A','B' * @return 返回ch顶点对应的下标,如果找不到,返回-1 */ private int getPosition(char ch) { for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) { if (vertexs[i] == ch) {//找到 return i; } } //找不到,返回-1 return -1; } /** * 功能: 获取图中边,放到EData[] 数组中,后面我们需要遍历该数组 * 是通过matrix 邻接矩阵来获取 * EData[] 形式 [['A','B', 12], ['B','F',7], .....] * * @return */ private EData[] getEdges() { int index = 0; EData[] edges = new EData[edgeNum]; for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) { for (int j = i + 1; j < vertexs.length; j++) { if (matrix[i][j] != INF) { edges[index++] = new EData(vertexs[i], vertexs[j], matrix[i][j]); } } } return edges; } /** * 功能: 获取下标为i的顶点的终点(), 用于后面判断两个顶点的终点是否相同 * * @param ends : 数组就是记录了各个顶点对应的终点是哪个,ends 数组是在遍历过程中,逐步形成 * @param i : 表示传入的顶点对应的下标 * @return 返回的就是 下标为i的这个顶点对应的终点的下标, 一会回头还有来理解 */ private int getEnd(int[] ends, int i) { // i = 4 [0,0,0,0,5,0,0,0,0,0,0,0] while (ends[i] != 0) { i = ends[i]; } return i; } } //创建一个类EData ,它的对象实例就表示一条边 class EData { char start; //边的一个点 char end; //边的另外一个点 int weight; //边的权值 //构造器 public EData(char start, char end, int weight) { this.start = start; this.end = end; this.weight = weight; } //重写toString, 便于输出边信息 @Override public String toString() { return "EData [<" + start + ", " + end + ">= " + weight + "]"; } }
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