Kruskal算法生成最小代价生成树cyuyan
时间: 2023-05-13 09:04:59 浏览: 80
Kruskal算法是一种用于生成最小代价生成树的贪心算法,它的基本思想是将所有边按照权值从小到大排序,然后依次加入生成树中,如果加入某条边会形成环,则不加入该边,直到生成树中有n-1条边为止。以下是Kruskal算法的伪代码:
1. 将所有边按照权值从小到大排序
2. 初始化生成树为空
3. for each 边e in 排序后的边集:
4. if e 不在生成树中且加入e后不会形成环:
5. 将e加入生成树中
6. 输出生成树
如果您有任何关于Kruskal算法的问题,欢迎随时问我。
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Kruskal算法生成最小代价生成树c语言
Kruskal算法生成最小代价生成树的C语言实现如下:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define MAX_EDGE_NUM 100
#define MAX_VERTEX_NUM 100
typedef struct {
int u, v, w;
} Edge;
int cmp(const void* a, const void* b) {
return ((Edge*)a)->w - ((Edge*)b)->w;
}
int find(int* parent, int i) {
if (parent[i] == i) {
return i;
}
return parent[i] = find(parent, parent[i]);
}
void union_set(int* parent, int* rank, int x, int y) {
int px = find(parent, x);
int py = find(parent, y);
if (rank[px] < rank[py]) {
parent[px] = py;
} else if (rank[px] > rank[py]) {
parent[py] = px;
} else {
parent[px] = py;
rank[py]++;
}
}
void kruskal(Edge* edges, int n, int m) {
int parent[MAX_VERTEX_NUM], rank[MAX_VERTEX_NUM];
for (int i = 0; i < n; i++) {
parent[i] = i;
rank[i] = 0;
}
qsort(edges, m, sizeof(Edge), cmp);
int cnt = 0;
for (int i = 0; i < m; i++) {
int u = edges[i].u;
int v = edges[i].v;
int w = edges[i].w;
if (find(parent, u) != find(parent, v)) {
printf("%d %d %d\n", u, v, w);
union_set(parent, rank, u, v);
cnt++;
if (cnt == n - 1) {
break;
}
}
}
}
int main() {
int n, m;
scanf("%d %d", &n, &m);
Edge edges[MAX_EDGE_NUM];
for (int i = 0; i < m; i++) {
scanf("%d %d %d", &edges[i].u, &edges[i].v, &edges[i].w);
}
kruskal(edges, n, m);
return 0;
}
```
注意:这段代码并不是最优解,仅供参考。
kruskal算法求最小生成树c语言
### 回答1:
Kruskal算法是一种用于求解最小生成树的算法,它的基本思想是将所有边按照权值从小到大排序,然后依次加入到生成树中,如果加入某条边会形成环,则不加入该边,直到生成树中包含所有节点为止。
具体实现时,可以使用并查集来判断是否形成环,同时使用一个数组来记录每个节点所在的连通块,以便在加入边时更新连通块信息。
以下是Kruskal算法的C语言实现代码:
```
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define MAX_EDGE_NUM 100
#define MAX_VERTEX_NUM 100
typedef struct {
int u, v, w;
} Edge;
int cmp(const void *a, const void *b) {
return ((Edge *)a)->w - ((Edge *)b)->w;
}
int find(int *parent, int x) {
if (parent[x] != x) {
parent[x] = find(parent, parent[x]);
}
return parent[x];
}
void union_set(int *parent, int *rank, int x, int y) {
int px = find(parent, x);
int py = find(parent, y);
if (px != py) {
if (rank[px] < rank[py]) {
parent[px] = py;
} else if (rank[px] > rank[py]) {
parent[py] = px;
} else {
parent[px] = py;
rank[py]++;
}
}
}
void kruskal(Edge *edges, int n, int m) {
int parent[MAX_VERTEX_NUM], rank[MAX_VERTEX_NUM];
for (int i = ; i < n; i++) {
parent[i] = i;
rank[i] = ;
}
qsort(edges, m, sizeof(Edge), cmp);
int cnt = ;
for (int i = ; i < m; i++) {
int u = edges[i].u, v = edges[i].v, w = edges[i].w;
if (find(parent, u) != find(parent, v)) {
union_set(parent, rank, u, v);
printf("%d %d %d\n", u, v, w);
cnt++;
if (cnt == n - 1) {
break;
}
}
}
}
int main() {
int n, m;
Edge edges[MAX_EDGE_NUM];
scanf("%d%d", &n, &m);
for (int i = ; i < m; i++) {
scanf("%d%d%d", &edges[i].u, &edges[i].v, &edges[i].w);
}
kruskal(edges, n, m);
return ;
}
```
### 回答2:
Kruskal算法是求解最小生成树的常用算法之一,通常用于处理较大的图。在使用Kruskal算法求解最小生成树时,需要将图中的边按照权值递增的顺序排列,然后从小到大依次选取一条边,直至构成一棵生成树。
在使用C语言实现Kruskal算法时,需要定义一些数据结构和函数。
首先,需要定义一个结构体表示边,包括起点、终点和权值:
struct Edge {
int u, v, w;
};
接着,需要定义一个并查集,用于快速判断两个节点是否在同一个连通块中:
int fa[MAXN]; //父节点
int find(int x) {
if (fa[x] == x) return x;
return fa[x] = find(fa[x]);
}
void unite(int x, int y) {
fa[find(x)] = find(y);
}
最后,实现Kruskal算法的主函数。该函数的基本思路是首先将图中的所有边按照权值排序,然后依次选取每一条边并判断是否会形成环,如果不会,则将边加入生成树,否则舍弃。
int kruskal() {
sort(edge, edge + m, cmp); //将边按照权值排序
int cnt = 0; //加入生成树的边数
int ans = 0; //生成树的总权值
for (int i = 0; i < m; i++) {
int u = edge[i].u;
int v = edge[i].v;
int w = edge[i].w;
if (find(u) != find(v)) { //如果不会形成环,则加入生成树
unite(u, v);
cnt++;
ans += w;
if (cnt == n - 1) break; //如果已经选取了n-1条边,则生成树已经构成
}
}
return ans;
}
以上便是使用C语言实现Kruskal算法求最小生成树的基本思路和代码实现。需要注意的是,在实际应用中,应该将算法进行封装,使其可以方便地调用和使用。
### 回答3:
Kruskal算法是用于求解最小生成树的一种贪心算法。在使用Kruskal算法中,我们首先需要对图中的边按照权值从小到大进行排序,然后循环遍历每一条边,如果该边连接的两个顶点不在同一个连通分量中,则将该边添加到最小生成树中。
下面,我们将使用C语言来实现Kruskal算法求解最小生成树。我们首先需要定义一个结构体来存储边的信息,包括边的起点、终点和权值:
```
struct edge {
int u, v; // 边的起点和终点
int w; // 边的权值
};
```
接下来,我们需要实现一个函数,用于比较两条边的权值大小:
```
int cmp(const void *a, const void *b) {
return ((struct edge *)a)->w - ((struct edge *)b)->w;
}
```
然后,我们需要实现一个函数,用于查找顶点所在的连通分量的根节点:
```
int find(int x, int parent[]) {
if (parent[x] == x) {
return x;
}
return parent[x] = find(parent[x], parent);
}
```
最后,我们可以实现Kruskal算法的主函数:
```
void kruskal(struct edge edges[], int n, int m) {
int i, j, cnt;
int parent[1001]; // 记录每个顶点所在的连通分量的根节点
struct edge e;
for (i = 1; i <= n; i++) {
parent[i] = i; // 初始化每个顶点所在的连通分量的根节点为自身
}
qsort(edges, m, sizeof(struct edge), cmp); // 对边按照权值从小到大进行排序
cnt = 0; // 记录已添加的边的数量
for (i = 0; i < m; i++) {
e = edges[i];
if (find(e.u, parent) != find(e.v, parent)) { // 如果该边连接的两个顶点不在同一个连通分量中
parent[find(e.u, parent)] = find(e.v, parent); // 合并连通分量
cnt++;
// TODO: 将该边添加到最小生成树中
if (cnt == n - 1) { // 如果已经添加了n-1条边,说明已经构成最小生成树,退出循环
break;
}
}
}
}
```
在上述代码中,我们使用了一个计数器cnt来记录已经添加的边的数量,同时用一个数组parent来记录每个顶点所在的连通分量的根节点。在循环遍历每一条边的过程中,我们使用了find函数来查找每个顶点所在的连通分量的根节点。如果该边连接的两个顶点不在同一个连通分量中,则将它们合并成一个连通分量,并将该边添加到最小生成树中。
最后,我们需要在TODO注释所在的位置实现代码,将该边添加到最小生成树中。具体实现方式可以使用一个数组来记录最小生成树中已经添加的边,或者使用类似于Prim算法中的堆来动态维护最小生成树。
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