【Java数据结构与算法】克鲁斯卡尔算法
克鲁斯卡尔(Kruskal)算法基本介绍
应用场景
公交站问题
- 某城市新增7个站点(A,B,C,D,E,F,G),现在需要修路把7个站点连通。
- 各个站点的距离用边线表示(权),例如A-B距离12公里。
- 问:如何修路保证各个站点都能连通,并且修建公路总里程最短?
基本介绍
- 克鲁斯卡尔(Sruskal)算法,是用来求加权连通图的最小生成树的算法。
- 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,然后按照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,直到森林变成一棵树为止。
在含有n个顶点的连通图中选择n-1条边,构成一棵极小连通子图,并使该连通子图中n-1条边上权值之和达到最小,则称其为连通网的最小生成树。
例如,对于如上图所示的连通网可以有多棵权值总和不相同的生成树。
步骤图解
操作步骤:
- 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>。
算法分析
根据前面介绍的克鲁斯卡尔算法的基本思想和做法,我们能够了解到,克鲁斯卡尔算法重点需要解决以下两个问题:
- 对图的所有边按照权值大小进行排序。
- 将边添加到最小生成树中时,怎么判断是否形成了回路。
解决办法:
- 问题1采用排序算法即可;
- 问题2处理方式为:记录顶点在"最小生成树"中的终点,顶点的终点是"在最小生成树中与它连通的最大顶点"。然后每次需要将一条添加到最小生成树时,判断该边的两个顶点的终点是否重合,重合的话会构成回路。
如何判断是否构成回路
在将<E,F> <C,D> <D,E>加入到最小生成树R中之后,这几条边的顶点就都有了终点:
- C的终点是F。
- D的终点是F。
- E的终点是F。
- F的终点是F。
关于终点的说明:
- 就是将所有顶点按照从小到大的顺序排列好之后,某个顶点的终点就是"与它连通的最大顶点"。
- 虽然<C,E>是权值最小的边。但是C和E的终点都是F,即它们的终点相同;因此,将<C,E>加入最小生成树的话,会形成回路;这就是判断回路的方式。
- 也就是说,我们加入的边的两个顶点不能都指向同一个终点,否则将构成回路。
Kruskal算法解决公交问题-构建图
代码
1 | package com.algorithm.kruskal; |
运行结果
1 | 邻接矩阵为: |
Kruskal算法解决公交问题-统计边
代码
1 | package com.algorithm.kruskal; |
运行结果
1 | 未排序:[EData{<A,B>=12}, EData{<A,F>=16}, EData{<A,G>=14}, EData{<B,C>=10}, EData{<B,F>=7}, EData{<C,D>=3}, EData{<C,E>=5}, EData{<C,F>=6}, EData{<D,E>=4}, EData{<E,F>=2}, EData{<E,G>=8}, EData{<F,G>=9}] |
Kruskal算法解决公交问题-算法实现
代码
1 | package com.algorithm.kruskal; |
运行结果
1 | 最小生成树: |
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