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在生成樹的過程中,把已經(jīng)在生成樹中的節(jié)點(diǎn)看作一個(gè)集合,把剩下的節(jié)點(diǎn)看作另外一個(gè)集合,從連接兩個(gè)集合的邊中選擇一條權(quán)值最小的邊即可。
首先任選一個(gè)節(jié)點(diǎn),例如節(jié)點(diǎn)1,把它放在集合 U 中,U={1},那么剩下的節(jié)點(diǎn)為 V-U={2,3,4,5,6,7},集合 V 是圖的所有節(jié)點(diǎn)集合。
現(xiàn)在只需要看看連接兩個(gè)集合(U 和 V-U)的邊中,哪一條邊的權(quán)值最小,把權(quán)值最小的邊關(guān)聯(lián)的節(jié)點(diǎn)加入集合 U 中。從上圖可以看出,連接兩個(gè)集合的 3 條邊中,1-2 邊的權(quán)值最小,選中它,把節(jié)點(diǎn) 2 加入集合 U 中,U={1,2},V - U={3,4,5,6},如下圖所示。
再?gòu)倪B接兩個(gè)集合(U 和 V-U)的邊中選擇一條權(quán)最小的邊。從上圖看出,在連接兩個(gè)集合的4條邊中,節(jié)點(diǎn)2到節(jié)點(diǎn)7的邊權(quán)值最小,選中這條邊,把節(jié)點(diǎn)7加入集合U={1,2,7}中,V-U={3,4,5,6}。
如此下去,直到 U=V 結(jié)束,選中的邊和所有的節(jié)點(diǎn)組成的圖就是最小生成樹。這就是 Prim 算法。
直觀地看圖,很容易找出集合 U 到 集合 U-V 的邊中哪條邊的權(quán)值是最小的,但在程序中窮舉這些邊,再找最小值,則時(shí)間復(fù)雜度太高??梢酝ㄟ^設(shè)置數(shù)組巧妙解決這個(gè)問題,closet[j] 表示集合 V-U 中的節(jié)點(diǎn) j 到集合 U 中的最鄰近點(diǎn),lowcost[j] 表示集合 V-U 中節(jié)點(diǎn) j 到集合 U 中最鄰近點(diǎn)的邊值,即邊(j,closest[j]) 的權(quán)值。
例如在上圖中,節(jié)點(diǎn) 7 到集合 U 中的最鄰近點(diǎn)是2,cloeest[7]=2。節(jié)點(diǎn) 7 到最鄰近點(diǎn)2 的邊值為1,即邊(2,7)的權(quán)值,記為 lowcost[7]=1,如下圖所示。
所以只需在集合 V - U 中找到 lowcost[] 只最小的節(jié)點(diǎn)即可。
1.初始化
令集合 U={u0},u0 屬于 V,并初始化數(shù)組 closest[]、lowcost[]和s[]。
2.在集合 V-U 中找 lowcost 值最小的節(jié)點(diǎn)t,即 lowcost[t]=min{lowcost[j]},j 屬于 V-U,滿足該公式的節(jié)點(diǎn) t 就是集合 V-U 中連接 U 的最鄰近點(diǎn)。
3.將節(jié)點(diǎn) t 加入集合 U 中。
4.如果集合 V - U 為空,則算法結(jié)束,否則轉(zhuǎn)向步驟 5。
5.對(duì)集合 V-U 中的所有節(jié)點(diǎn) j 都更新其 lowcost[] 和 closest[]。if(C[t][j] 按照上面步驟,最終可以得到一棵權(quán)值之和最小的生成樹。 圖 G=(V,E)是一個(gè)無(wú)向連通帶權(quán)圖,如下圖所示。 1 初始化。假設(shè) u0=1,令集合 U={1},集合 V-U={2,3,4,5,6,7},s[1]=true,初始化數(shù)組 closest[]:除了節(jié)點(diǎn)1,其余節(jié)點(diǎn)均為1,表示集合 V-U 中的節(jié)點(diǎn)到集合 U 的最鄰近點(diǎn)均為1.lowcost[]:節(jié)點(diǎn)1到集合 V-U 中節(jié)點(diǎn)的邊值。closest[] 和 lowcost[] 如下圖所示。 初始化后的圖為: 2 找 lowcost 最小的節(jié)點(diǎn),對(duì)應(yīng)的 t=2,選中的邊和節(jié)點(diǎn)如下圖。 3 加入集合U中。將節(jié)點(diǎn) t 加入集合 U 中,U={1,2},同時(shí)更新 V-U={3,4,5,6,7} 4 更新。對(duì) t 在集合 V-U 中的每一個(gè)鄰接點(diǎn) j,都可以借助 t 更新。節(jié)點(diǎn) 2 的鄰接點(diǎn)是節(jié)點(diǎn) 3 和節(jié)點(diǎn)7。 C[2][3]=20 C[2][7]=1 更新后的 closest[] 和 lowcost[] 如下圖所示。 更新后的集合如下圖所示: 5 找 lowcost 最小的節(jié)點(diǎn),對(duì)應(yīng)的 t=7,選中的邊和節(jié)點(diǎn)如下圖。 6 加入集合U中。將節(jié)點(diǎn) t 加入集合 U 中,U={1,2,7},同時(shí)更新 V-U={3,4,5,6} 7 更新。對(duì) t 在集合 V-U 中的每一個(gè)鄰接點(diǎn) j,都可以借助 t 更新。節(jié)點(diǎn) 7 的鄰接點(diǎn)是節(jié)點(diǎn) 3、4、5、6。 C[7][3]=4 C[7][4]=4 C[7][5]=4 C[7][6]=4 更新后的 closest[] 和 lowcost[] 如下圖所示。 更新后的集合如下圖所示: 8 找 lowcost 最小的節(jié)點(diǎn),對(duì)應(yīng)的 t=3,選中的邊和節(jié)點(diǎn)如下圖。 9 加入集合U中。將節(jié)點(diǎn) t 加入集合 U 中,U={1,2,3,7},同時(shí)更新 V-U={4,5,6} 10 更新。對(duì) t 在集合 V-U 中的每一個(gè)鄰接點(diǎn) j,都可以借助 t 更新。節(jié)點(diǎn) 3 的鄰接點(diǎn)是節(jié)點(diǎn) 4。 C[3][4]=15>lowcost[4]=9,不更新 closest[] 和 lowcost[] 數(shù)組不改變。 更新后的集合如下圖所示: 11 找 lowcost 最小的節(jié)點(diǎn),對(duì)應(yīng)的 t=4,選中的邊和節(jié)點(diǎn)如下圖。 12 加入集合U中。將節(jié)點(diǎn) t 加入集合 U 中,U={1,2,3,4,7},同時(shí)更新 V-U={5,6} 13 更新。對(duì) t 在集合 V-U 中的每一個(gè)鄰接點(diǎn) j,都可以借助 t 更新。節(jié)點(diǎn) 4 的鄰接點(diǎn)是節(jié)點(diǎn) 5。 C[4][5]=3 更新后的 closest[] 和 lowcost[] 如下圖所示。 更新后的集合如下圖所示: 14 找 lowcost 最小的節(jié)點(diǎn),對(duì)應(yīng)的 t=5,選中的邊和節(jié)點(diǎn)如下圖。 15 加入集合U中。將節(jié)點(diǎn) t 加入集合 U 中,U={1,2,3,4,5,7},同時(shí)更新 V-U={6} 16 更新。對(duì) t 在集合 V-U 中的每一個(gè)鄰接點(diǎn) j,都可以借助 t 更新。節(jié)點(diǎn) 5 的鄰接點(diǎn)是節(jié)點(diǎn) 6。 C[5][6]=17 更新后的集合如下圖所示: 17 找 lowcost 最小的節(jié)點(diǎn),對(duì)應(yīng)的 t=6,選中的邊和節(jié)點(diǎn)如下圖。 18 加入集合U中。將節(jié)點(diǎn) t 加入集合 U 中,U={1,2,3,4,5,6,7},同時(shí)更新 V-U={} 19 更新。對(duì) t 在集合 V-U 中的每一個(gè)鄰接點(diǎn) j,都可以借助 t 更新。節(jié)點(diǎn) 6 在集合 V-U 中無(wú)鄰接點(diǎn)。不用更新 closest[] 和 lowcost[] 。 20 得到的最小生成樹如下。最小生成樹的權(quán)值之和為 57. 關(guān)于“Java中Prime算法的原理與實(shí)現(xiàn)方法是什么”這篇文章的內(nèi)容就介紹到這里,感謝各位的閱讀!相信大家對(duì)“Java中Prime算法的原理與實(shí)現(xiàn)方法是什么”知識(shí)都有一定的了解,大家如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí),歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。4.圖解
Prime 算法實(shí)現(xiàn)
1.構(gòu)建后的圖
2.代碼
package graph.prim;
import java.util.Scanner;
public class Prim {
static final int INF = 0x3f3f3f3f;
static final int N = 100;
// 如果s[i]=true,說明頂點(diǎn)i已加入U(xiǎn)
static boolean s[] = new boolean[N];
static int c[][] = new int[N][N];
static int closest[] = new int[N];
static int lowcost[] = new int[N];
static void Prim(int n) {
// 初始時(shí),集合中 U 只有一個(gè)元素,即頂點(diǎn) 1
s[1] = true;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
if (i != 1) {
lowcost[i] = c[1][i];
closest[i] = 1;
s[i] = false;
} else
lowcost[i] = 0;
}
for (int i = 1; i < n; i++) {
int temp = INF;
int t = 1;
// 在集合中 V-u 中尋找距離集合U最近的頂點(diǎn)t
for (int j = 1; j <= n; j++) {
if (!s[j] && lowcost[j] < temp) {
t = j;
temp = lowcost[j];
}
}
if (t == 1)
break; // 找不到 t,跳出循環(huán)
s[t] = true; // 否則,t 加入集合U
for (int j = 1; j <= n; j++) { // 更新 lowcost 和 closest
if (!s[j] && c[t][j] < lowcost[j]) {
lowcost[j] = c[t][j];
closest[j] = t;
}
}
}
}
public static void main(String[] args) {
int n, m, u, v, w;
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
n = scanner.nextInt();
m = scanner.nextInt();
int sumcost = 0;
for (int i = 1; i <= n; i++)
for (int j = 1; j <= n; j++)
c[i][j] = INF;
for (int i = 1; i <= m; i++) {
u = scanner.nextInt();
v = scanner.nextInt();
w = scanner.nextInt();
c[u][v] = c[v][u] = w;
}
Prim(n);
System.out.println("數(shù)組lowcost:");
for (int i = 1; i <= n; i++)
System.out.print(lowcost[i] + " ");
System.out.println();
for (int i = 1; i <= n; i++)
sumcost += lowcost[i];
System.out.println("最小的花費(fèi):" + sumcost);
}
}
3.測(cè)試
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