举例无向网的prim算法

Prim算法是一种用于解决最小生成树问题的贪心算法。以下是针对一个无向网的Prim算法的示例：

1. 选择一个起始顶点，将其加入生成树中。
2. 从非生成树顶点中选取一条边，且该边的权值最小，将其与生成树中的顶点相连。
3. 重复第二步，直到生成树中包含了所有的顶点。

具体实现上，可以使用一个优先队列来存储非生成树顶点到生成树顶点的边。每次从队列中选择权值最小的边，将其加入到生成树中，并将以该边连接的非生成树顶点加入到队列中。重复这个过程，直到生成树中包含了所有的顶点。最终得到的就是该无向网的最小生成树。

相关问题

c语音编写代码 要求：（1）使用邻接矩阵建无向网，对图实现广度、深度遍历；使用普里姆算法求最小生成树。 （2）使用邻接表建图，对图实现广度、深度遍历；使用克鲁斯卡尔算法求最小生成树。 举例说明输入来正确运行程序

好的，以下是C语言实现图的遍历和最小生成树的代码：

1. 使用邻接矩阵建无向网，对图实现广度、深度遍历；使用普里姆算法求最小生成树。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdbool.h>
#include <limits.h>

#define MAX_VERTEX_NUM 20
#define INF INT_MAX

typedef struct {
    int vertex[MAX_VERTEX_NUM]; // 顶点
    int edge[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM]; // 邻接矩阵
    int vertexNum, edgeNum; // 顶点数和边数
} Graph;

// 初始化图
void initGraph(Graph *graph) {
    int i, j;
    graph->vertexNum = 0;
    graph->edgeNum = 0;
    for (i = 0; i < MAX_VERTEX_NUM; i++) {
        graph->vertex[i] = 0;
        for (j = 0; j < MAX_VERTEX_NUM; j++) {
            graph->edge[i][j] = INF;
        }
    }
}

// 添加顶点
void addVertex(Graph *graph, int v) {
    graph->vertex[graph->vertexNum++] = v;
}

// 添加边
void addEdge(Graph *graph, int v1, int v2, int weight) {
    graph->edge[v1][v2] = graph->edge[v2][v1] = weight;
    graph->edgeNum++;
}

// 深度优先遍历
void dfs(Graph *graph, int v, bool visited[]) {
    visited[v] = true;
    printf("%d ", graph->vertex[v]);
    int i;
    for (i = 0; i < graph->vertexNum; i++) {
        if (graph->edge[v][i] != INF && !visited[i]) {
            dfs(graph, i, visited);
        }
    }
}

// 广度优先遍历
void bfs(Graph *graph, int v, bool visited[]) {
    int queue[MAX_VERTEX_NUM];
    int rear = 0, front = 0;
    visited[v] = true;
    queue[rear++] = v;
    while (rear != front) {
        int v = queue[front++];
        printf("%d ", graph->vertex[v]);
        int i;
        for (i = 0; i < graph->vertexNum; i++) {
            if (graph->edge[v][i] != INF && !visited[i]) {
                visited[i] = true;
                queue[rear++] = i;
            }
        }
    }
}

// 普里姆算法求最小生成树
void prim(Graph *graph) {
    int lowcost[MAX_VERTEX_NUM];
    int closest[MAX_VERTEX_NUM];
    bool visited[MAX_VERTEX_NUM] = {false};
    int i, j, k, min, sum = 0;
    visited[0] = true;
    for (i = 1; i < graph->vertexNum; i++) {
        lowcost[i] = graph->edge[0][i];
        closest[i] = 0;
    }
    for (i = 1; i < graph->vertexNum; i++) {
        min = INF;
        for (j = 1; j < graph->vertexNum; j++) {
            if (!visited[j] && lowcost[j] < min) {
                min = lowcost[j];
                k = j;
            }
        }
        printf("(%d, %d) %d\n", closest[k], k, min);
        visited[k] = true;
        sum += min;
        for (j = 1; j < graph->vertexNum; j++) {
            if (!visited[j] && graph->edge[k][j] < lowcost[j]) {
                lowcost[j] = graph->edge[k][j];
                closest[j] = k;
            }
        }
    }
    printf("最小生成树的权值：%d\n", sum);
}

int main() {
    Graph graph;
    initGraph(&graph);
    int i;
    for (i = 1; i <= 6; i++) {
        addVertex(&graph, i);
    }
    addEdge(&graph, 1, 2, 6);
    addEdge(&graph, 1, 3, 1);
    addEdge(&graph, 1, 4, 5);
    addEdge(&graph, 2, 3, 5);
    addEdge(&graph, 2, 5, 3);
    addEdge(&graph, 3, 4, 5);
    addEdge(&graph, 3, 5, 6);
    addEdge(&graph, 3, 6, 4);
    addEdge(&graph, 4, 6, 2);
    addEdge(&graph, 5, 6, 6);

    printf("邻接矩阵：\n");
    for (i = 0; i < graph.vertexNum; i++) {
        int j;
        for (j = 0; j < graph.vertexNum; j++) {
            if (graph.edge[i][j] == INF) {
                printf("INF ");
            } else {
                printf("%d ", graph.edge[i][j]);
            }
        }
        printf("\n");
    }

    printf("深度优先遍历：");
    bool visited[MAX_VERTEX_NUM] = {false};
    dfs(&graph, 0, visited);
    printf("\n");

    printf("广度优先遍历：");
    for (i = 0; i < graph.vertexNum; i++) {
        visited[i] = false;
    }
    bfs(&graph, 0, visited);
    printf("\n");

    printf("最小生成树：\n");
    prim(&graph);

    return 0;
}

在上述代码中，我们定义了一个结构体`Graph`来表示图，其中包括顶点和邻接矩阵。程序首先初始化图，然后添加顶点和边。接着，我们实现了深度优先遍历和广度优先遍历，以及普里姆算法求最小生成树。

2. 使用邻接表建图，对图实现广度、深度遍历；使用克鲁斯卡尔算法求最小生成树。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdbool.h>
#include <limits.h>

#define MAX_VERTEX_NUM 20
#define INF INT_MAX

typedef struct EdgeNode {
    int adjvex; // 邻接点下标
    int weight; // 边权值
    struct EdgeNode *next; // 下一个邻接点
} EdgeNode;

typedef struct VertexNode {
    int data; // 顶点信息
    EdgeNode *firstEdge; // 第一个邻接点
} VertexNode;

typedef struct {
    VertexNode vertex[MAX_VERTEX_NUM];
    int vertexNum, edgeNum; // 顶点数和边数
} Graph;

// 初始化图
void initGraph(Graph *graph) {
    int i;
    graph->vertexNum = 0;
    graph->edgeNum = 0;
    for (i = 0; i < MAX_VERTEX_NUM; i++) {
        graph->

（1）创建一个无向网（用邻接矩阵或邻接表存储）； （2）判断网的连通性； （3）若是连通网，求其最小生成树； （4）给定源点，求其到其他顶点的最短路径。

好的，我明白了。这是一个关于图论的问题，需要用到一些算法。我来一步一步回答你的问题。

1. 创建无向网

首先，我们可以用邻接矩阵或邻接表来存储无向网。邻接矩阵是一个二维数组，其中的元素表示两个顶点之间的边的权重。如果两个顶点之间没有边，则权重为无穷大。邻接表则是一个数组，每个数组元素指向一个链表，链表中存储了与该顶点相邻的顶点和边的权重。

这里我用邻接矩阵来举例。假设我们要创建一个有4个顶点，5条边的无向网。那么可以这样表示：

A B C D
A 0 1 3 ∞
B 1 0 2 4
C 3 2 0 5
D ∞ 4 5 0

其中，∞表示两个顶点之间没有边。

2. 判断连通性

判断无向网的连通性可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）算法。我们可以从任意一个顶点开始遍历整个图，如果遍历到的所有顶点都能被访问到，则说明这个图是连通的。

这里我用DFS来举例。假设我们要判断上面的图是否连通。我们可以从顶点A开始进行DFS遍历。如果遍历到的所有顶点都能被访问到，则说明这个图是连通的。

A -> B -> C -> D

遍历到的所有顶点都能被访问到，因此这个图是连通的。

3. 求最小生成树

如果无向网是连通的，我们可以使用Prim算法或Kruskal算法来求其最小生成树。以Prim算法为例，步骤如下：

- 任选一个顶点作为起点，将其加入已访问的集合。
- 遍历已访问的集合中的所有顶点，找到与其相邻的未访问的顶点中，权重最小的一条边，将其加入最小生成树，并将该顶点加入已访问的集合。
- 重复步骤2，直到所有顶点都被访问过。

以上面的图为例，使用Prim算法可以得到以下最小生成树：

A -> B -> C -> D

其中，每个箭头表示一条边。

4. 求最短路径

如果给定了源点，我们可以使用Dijkstra算法或Bellman-Ford算法来求其到其他顶点的最短路径。以Dijkstra算法为例，步骤如下：

- 将源点的最短路径设为0，将其他顶点的最短路径设为无穷大。
- 从所有未访问的顶点中，选择当前最短路径的顶点，将其加入已访问的集合。
- 遍历与该顶点相邻的所有未访问的顶点，计算它们的最短路径，并更新最短路径。
- 重复步骤2和3，直到所有顶点都被访问过。

以上面的图为例，如果源点为A，使用Dijkstra算法可以得到以下最短路径：

A -> B -> C -> D
1 2 4 9

其中，每个箭头表示一条边，下面的数字表示经过该路径的总权重。