数据结构–最小生成树详解[通俗易懂]

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Jetbrains全家桶1年46，售后保障稳定

前言
A wise man changes his mind,a fool never.
Name:Willam
Time:2017/3/1

1、什么是最小生成树

现在假设有一个很实际的问题：我们要在n个城市中建立一个通信网络，则连通这n个城市需要布置n-1一条通信线路，这个时候我们需要考虑如何在成本最低的情况下建立这个通信网？
于是我们就可以引入连通图来解决我们遇到的问题，n个城市就是图上的n个顶点，然后，边表示两个城市的通信线路，每条边上的权重就是我们搭建这条线路所需要的成本，所以现在我们有n个顶点的连通网可以建立不同的生成树，每一颗生成树都可以作为一个通信网，当我们构造这个连通网所花的成本最小时，搭建该连通网的生成树，就称为最小生成树。

构造最小生成树有很多算法，但是他们都是利用了最小生成树的同一种性质：MST性质（假设N=(V,{E})是一个连通网，U是顶点集V的一个非空子集，如果（u，v）是一条具有最小权值的边，其中u属于U，v属于V-U，则必定存在一颗包含边（u，v）的最小生成树），下面就介绍两种使用MST性质生成最小生成树的算法：普里姆算法和克鲁斯卡尔算法。

2、普里姆算法—Prim算法

算法思路：
首先就是从图中的一个起点a开始，把a加入U集合，然后，寻找从与a有关联的边中，权重最小的那条边并且该边的终点b在顶点集合：（V-U）中，我们也把b加入到集合U中，并且输出边（a，b）的信息，这样我们的集合U就有：{a,b}，然后，我们寻找与a关联和b关联的边中，权重最小的那条边并且该边的终点在集合：（V-U）中，我们把c加入到集合U中，并且输出对应的那条边的信息，这样我们的集合U就有：{a,b,c}这三个元素了，一次类推，直到所有顶点都加入到了集合U。

下面我们对下面这幅图求其最小生成树：

假设我们从顶点v1开始，所以我们可以发现（v1,v3）边的权重最小，所以第一个输出的边就是：v1—v3=1:

然后，我们要从v1和v3作为起点的边中寻找权重最小的边，首先了（v1,v3）已经访问过了，所以我们从其他边中寻找，发现(v3,v6)这条边最小，所以输出边就是：v3—-v6=4

然后，我们要从v1、v3、v6这三个点相关联的边中寻找一条权重最小的边，我们可以发现边(v6,v4)权重最小，所以输出边就是：v6—-v4=2.

然后，我们就从v1、v3、v6、v4这四个顶点相关联的边中寻找权重最小的边，发现边（v3，v2）的权重最小，所以输出边：v3—–v2=5

然后，我们就从v1、v3、v6、v4，v2这2五个顶点相关联的边中寻找权重最小的边，发现边（v2，v5）的权重最小，所以输出边：v2—–v5=3

最后，我们发现六个点都已经加入到集合U了，我们的最小生成树建立完成。

3、普里姆算法—代码实现

（1）采用的是邻接矩阵的方式存储图，代码如下

#include<iostream>
#include<string>
#include<vector>
using  namespace std;
//首先是使用邻接矩阵完成Prim算法
struct Graph {
int vexnum;  //顶点个数
int edge;   //边的条数
int ** arc; //邻接矩阵
string *information; //记录每个顶点名称
};
//创建图
void createGraph(Graph & g) {
cout << "请输入顶点数：输入边的条数" << endl;
cin >> g.vexnum;
cin >> g.edge;  //输入边的条数
g.information = new string[g.vexnum];
g.arc = new int*[g.vexnum];
int i = 0;
//开辟空间的同时，进行名称的初始化
for (i = 0; i < g.vexnum; i++) {
g.arc[i] = new int[g.vexnum];
g.information[i]="v"+ std::to_string(i+1);//对每个顶点进行命名
for (int k = 0; k < g.vexnum; k++) {
g.arc[i][k] = INT_MAX;          //初始化我们的邻接矩阵
}
}
cout << "请输入每条边之间的顶点编号(顶点编号从1开始),以及该边的权重：" << endl;
for (i = 0; i < g.edge; i++) {
int start;
int end;
cin >> start;   //输入每条边的起点
cin >> end;     //输入每条边的终点
int weight;
cin >> weight;
g.arc[start-1][end-1]=weight;//无向图的边是相反的
g.arc[end-1][start-1] = weight;
}
}
//打印图
void print(Graph g) {
int i;
for (i = 0; i < g.vexnum; i++) {
//cout << g.information[i] << " ";
for (int j = 0; j < g.vexnum; j++) {
if (g.arc[i][j] == INT_MAX)
cout << "∞" << " ";
else
cout << g.arc[i][j] << " ";
}
cout << endl;
}
}
//作为记录边的信息，这些边都是达到end的所有边中，权重最小的那个
struct Assis_array {
int start; //边的终点
int end;  //边的起点
int weight;  //边的权重
};
//进行prim算法实现，使用的邻接矩阵的方法实现。
void Prim(Graph g,int begin) {
//close_edge这个数组记录到达某个顶点的各个边中的权重最大的那个边
Assis_array *close_edge=new Assis_array[g.vexnum];
int j;
//进行close_edge的初始化，更加开始起点进行初始化
for (j = 0; j < g.vexnum; j++) {
if (j != begin - 1) {
close_edge[j].start = begin-1;
close_edge[j].end = j;
close_edge[j].weight = g.arc[begin - 1][j];
}
}
//把起点的close_edge中的值设置为-1，代表已经加入到集合U了
close_edge[begin - 1].weight = -1;
//访问剩下的顶点，并加入依次加入到集合U
for (j = 1; j < g.vexnum; j++) {
int min = INT_MAX;
int k;
int index;
//寻找数组close_edge中权重最小的那个边
for (k = 0; k < g.vexnum; k++) {
if (close_edge[k].weight != -1) {  
if (close_edge[k].weight < min) {
min = close_edge[k].weight;
index = k;
}
}
}
//将权重最小的那条边的终点也加入到集合U
close_edge[index].weight = -1;
//输出对应的边的信息
cout << g.information[close_edge[index].start] 
<< "-----" 
<< g.information[close_edge[index].end]
<< "="
<<g.arc[close_edge[index].start][close_edge[index].end]
<<endl;
//更新我们的close_edge数组。
for (k = 0; k < g.vexnum; k++) {
if (g.arc[close_edge[index].end][k] <close_edge[k].weight) {
close_edge[k].weight = g.arc[close_edge[index].end][k];
close_edge[k].start = close_edge[index].end;
close_edge[k].end = k;
}
}
}
}
int main()
{
Graph g;
createGraph(g);//基本都是无向网图，所以我们只实现了无向网图
print(g);
Prim(g, 1);
system("pause");
return 0;
}

Jetbrains全家桶1年46，售后保障稳定

输入：

6 10
1 2 6
1 3 1
1 4 5
2 3 5
2 5 3
3 5 6
3 6 4
4 3 5
4 6 2
5 6 6

输出：

时间复杂度的分析：
其中我们建立邻接矩阵需要的时间复杂度为：O(n*n),然后，我们Prim函数中生成最小生成树的时间复杂度为：O(n*n).

（2）采用的是邻接表的方式存储图，代码如下

#include<iostream>
#include<string>
using  namespace std;
//表结点
struct ArcNode {
int adjvex;      //某条边指向的那个顶点的位置（一般是数组的下标）。
ArcNode * next;  //指向下一个表结点
int weight;      //边的权重
};
//头结点
struct Vnode {
ArcNode * firstarc;  //第一个和该顶点依附的边 的信息
string data;       //记录该顶点的信息。
};
struct Graph_List {
int vexnum;     //顶点个数
int edge;       //边的条数
Vnode * node;  //顶点表
};
//创建图，是一个重载函数
void createGraph(Graph_List &g) {
cout << "请输入顶点数：输入顶点边的个数：" << endl;
cin >> g.vexnum;
cin >> g.edge;
g.node = new Vnode[g.vexnum];
int i;
for (i = 0; i < g.vexnum; i++) {
g.node[i].data = "v" + std::to_string(i + 1);  //对每个顶点进行命名
g.node[i].firstarc = NULL;//初始化每个顶点的依附表结点
}
cout << "请输入每条边之间的顶点编号(顶点编号从1开始),以及该边的权重：" << endl;
for (i = 0; i < g.edge; i++) {
int start;
int end;
cin >> start;   //输入每条边的起点
cin >> end;     //输入每条边的终点
int weight;
cin >> weight;
ArcNode * next = new ArcNode;
next->adjvex = end - 1;
next->next = NULL;
next->weight = weight;
//如果第一个依附的边为空
if (g.node[start - 1].firstarc == NULL) {
g.node[start - 1].firstarc = next;
}
else {
ArcNode * temp; //临时表结点
temp = g.node[start - 1].firstarc;
while (temp->next) {
//找到表结点中start-1这个结点的链表的最后一个顶点
temp = temp->next;
}
temp->next = next;  //在该链表的尾部插入一个结点
}
//因为无向图边是双向的
ArcNode * next_2 = new ArcNode;
next_2->adjvex = start - 1;
next_2->weight = weight;
next_2->next = NULL;
//如果第一个依附的边为空
if (g.node[end - 1].firstarc == NULL) {
g.node[end - 1].firstarc = next_2;
}
else {
ArcNode * temp; //临时表结点
temp = g.node[end - 1].firstarc;
while (temp->next) {
//找到表结点中start-1这个结点的链表的最后一个顶点
temp = temp->next;
}
temp->next = next_2;  //在该链表的尾部插入一个结点
}
}
}
void print(Graph_List g) {
cout<<"图的邻接表："<<endl;
for (int i = 0; i < g.vexnum; i++) {
cout << g.node[i].data << " ";
ArcNode * next;
next = g.node[i].firstarc;
while (next) {
cout << "("<< g.node[i].data <<","<<g.node[next->adjvex].data<<")="<<next->weight << " ";
next = next->next;
}
cout << "^" << endl;
}
}
作为记录边的信息，这些边都是达到end的所有边中，权重最小的那个
struct Assis_array {
int start; //边的终点
int end;  //边的起点
int weight;  //边的权重
};
void Prim(Graph_List g, int begin) {
cout << "图的最小生成树：" << endl;
//close_edge这个数组记录到达某个顶点的各个边中的权重最大的那个边
Assis_array *close_edge=new Assis_array[g.vexnum];
int j;
for (j = 0; j < g.vexnum; j++) {
close_edge[j].weight = INT_MAX;
}
ArcNode * arc = g.node[begin - 1].firstarc;
while (arc) {
close_edge[arc->adjvex].end = arc->adjvex;
close_edge[arc->adjvex].start = begin - 1;
close_edge[arc->adjvex].weight = arc->weight;
arc = arc->next;
}
//把起点的close_edge中的值设置为-1，代表已经加入到集合U了
close_edge[begin - 1].weight = -1;
//访问剩下的顶点，并加入依次加入到集合U
for (j = 1; j < g.vexnum; j++) {
int min = INT_MAX;
int k;
int index;
//寻找数组close_edge中权重最小的那个边
for (k = 0; k < g.vexnum; k++) {
if (close_edge[k].weight != -1) {
if (close_edge[k].weight < min) {
min = close_edge[k].weight;
index = k;
}
}
}
//输出对应的边的信息
cout << g.node[close_edge[index].start].data
<< "-----"
<< g.node[close_edge[index].end].data
<< "="
<< close_edge[index].weight
<<endl;
//将权重最小的那条边的终点也加入到集合U
close_edge[index].weight = -1;
//更新我们的close_edge数组。 
ArcNode * temp = g.node[close_edge[index].end].firstarc;
while (temp) {
if (close_edge[temp->adjvex].weight > temp->weight) {
close_edge[temp->adjvex].weight = temp->weight;
close_edge[temp->adjvex].start = index;
close_edge[temp->adjvex].end = temp->adjvex;
}
temp = temp->next;
}
}
}
int main()
{
Graph_List g;
createGraph(g);
print(g);
Prim(g, 1);
system("pause");
return 0;

输入：

6 10
1 2 6
1 3 1
1 4 5
2 3 5
2 5 3
3 5 6
3 6 4
4 3 5
4 6 2
5 6 6

输出：

时间复杂分析：
在建立图的时候的时间复杂为：O(n+e),在执行Prim算法的时间复杂还是：O(n*n)，总体来说还是邻接表的效率会比较高，因为虽然Prim算法的时间复杂度相同，但是邻接矩阵的那个常系数是比邻接表大的。

另外，Prim算法的时间复杂度都是和边无关的，都是O(n*n)，所以它适合用于边稠密的网建立最小生成树。但是了，我们即将介绍的克鲁斯卡算法恰恰相反，它的时间复杂度为：O(eloge)，其中e为边的条数，因此它相对Prim算法而言，更适用于边稀疏的网。

4、克鲁斯卡算法

算法思路：
（1）将图中的所有边都去掉。
（2）将边按权值从小到大的顺序添加到图中，保证添加的过程中不会形成环
（3）重复上一步直到连接所有顶点，此时就生成了最小生成树。这是一种贪心策略。

这里同样我们给出一个和Prim算法讲解中同样的例子，模拟克鲁斯卡算法生成最小生成树的详细的过程：

首先完整的图如下图：

然后，我们需要从这些边中找出权重最小的那条边，可以发现边（v1，v3）这条边的权重是最小的，所以我们输出边：v1—-v3=1

然后，我们需要在剩余的边中，再次寻找一条权重最小的边，可以发现边（v4，v6）这条边的权重最小，所以输出边：v4—v6=2

然后，我们再次从剩余边中寻找权重最小的边，发现边（v2，v5）的权重最小，所以可以输出边：v2—-v5=3，

然后，我们使用同样的方式找出了权重最小的边：（v3，v6），所以我们输出边：v3—-v6=4

好了，现在我们还需要找出最后一条边就可以构造出一颗最小生成树，但是这个时候我们有三个选择：（v1,V4），（v2，v3），（v3，v4）,这三条边的权重都是5，首先我们如果选（v1，v4）的话，得到的图如下：

我们发现，这肯定是不符合我们算法要求的，因为它出现了一个环，所以我们再使用第二个（v2，v3）试试，得到图形如下：

我们发现，这个图中没有环出现，而且把所有的顶点都加入到了这颗树上了，所以（v2，v3）就是我们所需要的边，所以最后一个输出的边就是：v2—-v3=5

OK，到这里，我们已经把克鲁斯卡算法过了一遍，下面我们就用具体的代码实现它：

5、克鲁斯卡算法的代码实现

/************************************************************/
/* 程序作者：Willam */
/* 程序完成时间：2017/3/3 */
/* 有任何问题请联系：2930526477@qq.com */
/************************************************************/
//@尽量写出完美的程序
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<string>
using namespace std;
//检验输入边数和顶点数的值是否有效，可以自己推算为啥：
//顶点数和边数的关系是：((Vexnum*(Vexnum - 1)) / 2) < edge
bool check(int Vexnum,int edge) {
if (Vexnum <= 0 || edge <= 0 || ((Vexnum*(Vexnum - 1)) / 2) < edge)
return false;
return true;
}
//判断我们每次输入的的边的信息是否合法
//顶点从1开始编号
bool check_edge(int Vexnum, int start ,int end, int weight) {
if (start<1 || end<1 || start>Vexnum || end>Vexnum || weight < 0) {
return false;
}
return true;
}
//边集结构，用于保存每条边的信息
typedef struct edge_tag {
bool visit; //判断这条边是否加入到了最小生成树中
int start;   //该边的起点
int end;   //该边的终点
int weight; //该边的权重
}Edge;
//创建一个图，但是图是使用边集结构来保存
void createGraph(Edge * &e,int Vexnum, int edge) {
e = new Edge[edge];//为每条边集开辟空间
int start = 0;
int end = 0;
int weight = 0;
int i = 0;
cout << "输入每条边的起点、终点和权重：" << endl;
while (i != edge)
{
cin >> start >> end >> weight;
while (!check_edge(Vexnum, start, end, weight)) {
cout << "输入的值不合法，请重新输入每条边的起点、终点和权重：" << endl;
cin >> start >> end >> weight;
}
e[i].start = start;
e[i].end = end;
e[i].weight = weight;
e[i].visit = false; //每条边都还没被初始化
++i;
}
}
//我们需要对边集进行排序，排序是按照每条边的权重，从小到大排序。
int cmp(const void*  first, const void * second) {
return ((Edge *)first)->weight - ((Edge *)second)->weight;
}
//好了，我们现在需要做的是通过一定的方式来判断
//如果我们把当前的边加入到生成树中是否会有环出现。
//通过我们之前学习树的知识，我们可以知道如果很多棵树就组成一个森林，而且
//如果同一颗树的两个结点在连上一条边，那么就会出现环，
//所以我们就通过这个方式来判断加入了一个新的边后，是否会产生环，
//开始我们让我们的图的每个顶点都是一颗独立的树，通过不断的组合，把这个森林变
//成来源于同一颗顶点的树
//如果不理解，画个图就明白了，
//首先是找根节点的函数,
//其中parent代表顶点所在子树的根结点
//child代表每个顶点孩子结点的个数
int find_root(int child, int * parent) {
//此时已经找到了该顶点所在树的根节点了
if (parent[child] == child) {
return child;
}
//往前递归，寻找它父亲的所在子树的根结点
parent[child] = find_root(parent[child], parent);
return parent[child];
}
//合并两个子树
bool union_tree(Edge  e, int * parent, int * child) {
//先找出改边所在子树的根节点
int root1;
int root2;
//记住我们顶点从1开始的，所以要减1
root1 = find_root(e.start-1, parent);
root2 = find_root(e.end-1, parent);
//只有两个顶点不在同一颗子树上，才可以把两棵树并未一颗树
if (root1 != root2) {
//小树合并到大树中，看他们的孩子个数
if (child[root1] > child[root2]) {
parent[root2] = root1;
//大树的孩子数量是小树的孩子数量加上
//大树的孩子数量在加上小树根节点自己
child[root1] += child[root2] + 1;
}
else {
parent[root1] = root2;
child[root2] += child[root1] + 1;
}
return true;
}
return false;
}
//克鲁斯卡算法的实现
void Kruskal() {
int Vexnum = 0;
int edge = 0;
cout << "请输入图的顶点数和边数：" << endl;
cin >> Vexnum >> edge;
while (!check(Vexnum, edge)) {
cout << "你输入的图的顶点数和边数不合法，请重新输入：" << endl;
cin >> Vexnum >> edge;
}
//声明一个边集数组
Edge * edge_tag;
//输入每条边的信息
createGraph(edge_tag, Vexnum, edge);
int * parent = new int[Vexnum]; //记录每个顶点所在子树的根节点下标
int * child = new int[Vexnum]; //记录每个顶点为根节点时，其有的孩子节点的个数
int i;
for (i = 0; i < Vexnum; i++) {
parent[i] = i;
child[i] = 0;
}
//对边集数组进行排序，按照权重从小到达排序
qsort(edge_tag, edge, sizeof(Edge), cmp);
int count_vex; //记录输出的边的条数
count_vex = i = 0;
while (i != edge) {
//如果两颗树可以组合在一起，说明该边是生成树的一条边
if (union_tree(edge_tag[i], parent, child)) {
cout << ("v" + std::to_string(edge_tag[i].start))
<< "-----"
<< ("v" + std::to_string(edge_tag[i].end))
<<"="
<< edge_tag[i].weight
<< endl;
edge_tag[i].visit = true;
++count_vex; //生成树的边加1
}
//这里表示所有的边都已经加入成功
if (count_vex == Vexnum - 1) {
break;
}
++i;
}
if (count_vex != Vexnum - 1) {
cout << "此图为非连通图！无法构成最小生成树。" << endl;
}
delete [] edge_tag;
delete [] parent;
delete [] child;
}
int main() {
Kruskal();
system("pause");
return 0;
}

输入：

6 10
1 2 6
1 3 1
1 4 5
2 3 5
2 5 3
3 5 6
3 6 4
4 3 5
4 6 2
5 6 6

输出：

输入：

7 9
1 2 20
1 5 1
2 3 6
2 4 4
3 7 2
4 6 12
4 7 8
5 6 15
6 7 10

输出：