最小生成树的两种方法（Kruskal算法和Prim算法）

关于图的几个概念定义：

连通图：在无向图中，若任意两个顶点vivi与vjvj都有路径相通，则称该无向图为连通图。
强连通图：在有向图中，若任意两个顶点vivi与vjvj都有路径相通，则称该有向图为强连通图。
连通网：在连通图中，若图的边具有一定的意义，每一条边都对应着一个数，称为权；权代表着连接连个顶点的代价，称这种连通图叫做连通网。
生成树：一个连通图的生成树是指一个连通子图，它含有图中全部n个顶点，但只有足以构成一棵树的n-1条边。一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边，如果生成树中再添加一条边，则必定成环。
最小生成树：在连通网的所有生成树中，所有边的代价和最小的生成树，称为最小生成树。

下面介绍两种求最小生成树算法

1.Kruskal算法

此算法可以称为“加边法”，初始最小生成树边数为0，每迭代一次就选择一条满足条件的最小代价边，加入到最小生成树的边集合里。
1. 把图中的所有边按代价从小到大排序；
2. 把图中的n个顶点看成独立的n棵树组成的森林；
3. 按权值从小到大选择边，所选的边连接的两个顶点ui,viui,vi,应属于两颗不同的树，则成为最小生成树的一条边，并将这两颗树合并作为一颗树。
4. 重复(3),直到所有顶点都在一颗树内或者有n-1条边为止。

这里写图片描述

2.Prim算法

此算法可以称为“加点法”，每次迭代选择代价最小的边对应的点，加入到最小生成树中。算法从某一个顶点s开始，逐渐长大覆盖整个连通网的所有顶点。

图的所有顶点集合为VV；初始令集合u={s},v=V−uu={s},v=V−u;
在两个集合u,vu,v能够组成的边中，选择一条代价最小的边(u0,v0)(u0,v0)，加入到最小生成树中，并把v0v0并入到集合u中。
重复上述步骤，直到最小生成树有n-1条边或者n个顶点为止。

由于不断向集合u中加点，所以最小代价边必须同步更新；需要建立一个辅助数组closedge,用来维护集合v中每个顶点与集合u中最小代价边信息，：

struct
{char vertexData   //表示u中顶点信息UINT lowestcost   //最小代价
}closedge[vexCounts]

这里写图片描述

3.完整代码

/************************************************************************
CSDN 勿在浮沙筑高台 http://blog.csdn.net/luoshixian099算法导论--最小生成树（Prim、Kruskal）2016年7月14日
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#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <algorithm>
using namespace std;
#define INFINITE 0xFFFFFFFF   
#define VertexData unsigned int  //顶点数据
#define UINT  unsigned int
#define vexCounts 6  //顶点数量
char vextex[] = { 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F' };
struct node 
{VertexData data;unsigned int lowestcost;
}closedge[vexCounts]; //Prim算法中的辅助信息
typedef struct 
{VertexData u;VertexData v;unsigned int cost;  //边的代价
}Arc;  //原始图的边信息
void AdjMatrix(unsigned int adjMat[][vexCounts])  //邻接矩阵表示法
{for (int i = 0; i < vexCounts; i++)   //初始化邻接矩阵for (int j = 0; j < vexCounts; j++){adjMat[i][j] = INFINITE;}adjMat[0][1] = 6; adjMat[0][2] = 1; adjMat[0][3] = 5;adjMat[1][0] = 6; adjMat[1][2] = 5; adjMat[1][4] = 3;adjMat[2][0] = 1; adjMat[2][1] = 5; adjMat[2][3] = 5; adjMat[2][4] = 6; adjMat[2][5] = 4;adjMat[3][0] = 5; adjMat[3][2] = 5; adjMat[3][5] = 2;adjMat[4][1] = 3; adjMat[4][2] = 6; adjMat[4][5] = 6;adjMat[5][2] = 4; adjMat[5][3] = 2; adjMat[5][4] = 6;
}
int Minmum(struct node * closedge)  //返回最小代价边
{unsigned int min = INFINITE;int index = -1;for (int i = 0; i < vexCounts;i++){if (closedge[i].lowestcost < min && closedge[i].lowestcost !=0){min = closedge[i].lowestcost;index = i;}}return index;
}
void MiniSpanTree_Prim(unsigned int adjMat[][vexCounts], VertexData s)
{for (int i = 0; i < vexCounts;i++){closedge[i].lowestcost = INFINITE;}      closedge[s].data = s;      //从顶点s开始closedge[s].lowestcost = 0;for (int i = 0; i < vexCounts;i++)  //初始化辅助数组{if (i != s){closedge[i].data = s;closedge[i].lowestcost = adjMat[s][i];}}for (int e = 1; e <= vexCounts -1; e++)  //n-1条边时退出{int k = Minmum(closedge);  //选择最小代价边cout << vextex[closedge[k].data] << "--" << vextex[k] << endl;//加入到最小生成树closedge[k].lowestcost = 0; //代价置为0for (int i = 0; i < vexCounts;i++)  //更新v中顶点最小代价边信息{if ( adjMat[k][i] < closedge[i].lowestcost){closedge[i].data = k;closedge[i].lowestcost = adjMat[k][i];}}}
}
void ReadArc(unsigned int  adjMat[][vexCounts],vector<Arc> &vertexArc) //保存图的边代价信息
{Arc * temp = NULL;for (unsigned int i = 0; i < vexCounts;i++){for (unsigned int j = 0; j < i; j++){if (adjMat[i][j]!=INFINITE){temp = new Arc;temp->u = i;temp->v = j;temp->cost = adjMat[i][j];vertexArc.push_back(*temp);}}}
}
bool compare(Arc  A, Arc  B)
{return A.cost < B.cost ? true : false;
}
bool FindTree(VertexData u, VertexData v,vector<vector<VertexData> > &Tree)
{unsigned int index_u = INFINITE;unsigned int index_v = INFINITE;for (unsigned int i = 0; i < Tree.size();i++)  //检查u,v分别属于哪颗树{if (find(Tree[i].begin(), Tree[i].end(), u) != Tree[i].end())index_u = i;if (find(Tree[i].begin(), Tree[i].end(), v) != Tree[i].end())index_v = i;}if (index_u != index_v)   //u,v不在一颗树上，合并两颗树{for (unsigned int i = 0; i < Tree[index_v].size();i++){Tree[index_u].push_back(Tree[index_v][i]);}Tree[index_v].clear();return true;}return false;
}
void MiniSpanTree_Kruskal(unsigned int adjMat[][vexCounts])
{vector<Arc> vertexArc;ReadArc(adjMat, vertexArc);//读取边信息sort(vertexArc.begin(), vertexArc.end(), compare);//边按从小到大排序vector<vector<VertexData> > Tree(vexCounts); //6棵独立树for (unsigned int i = 0; i < vexCounts; i++){Tree[i].push_back(i);  //初始化6棵独立树的信息}for (unsigned int i = 0; i < vertexArc.size(); i++)//依次从小到大取最小代价边{VertexData u = vertexArc[i].u;  VertexData v = vertexArc[i].v;if (FindTree(u, v, Tree))//检查此边的两个顶点是否在一颗树内{cout << vextex[u] << "---" << vextex[v] << endl;//把此边加入到最小生成树中}   }
}int main()
{unsigned int  adjMat[vexCounts][vexCounts] = { 0 };AdjMatrix(adjMat);   //邻接矩阵cout << "Prim :" << endl;MiniSpanTree_Prim(adjMat,0); //Prim算法，从顶点0开始.cout << "-------------" << endl << "Kruskal:" << endl;MiniSpanTree_Kruskal(adjMat);//Kruskal算法return 0;
}