如何使用java实现图的最小生成树算法
概念介绍:
最小生成树(Minimum Spanning Tree, MST)是指在一个带权有向图或无向图中,找到一棵树,使得其包含图中的所有顶点且权值之和最小。最小生成树算法有多种,其中最经典的两种算法分别是Prim算法和Kruskal算法。
Prim算法:
Prim算法是一种基于点的贪婪算法,它从一个顶点开始,然后逐渐扩展,直到生成整棵最小生成树。下面是使用java实现Prim算法的示例代码:
import java.util.Arrays; public class PrimAlgorithm { // 表示无穷大 private static final int INF = Integer.MAX_VALUE; public static void primMST(int[][] graph) { int vertices = graph.length; // 创建一个数组用来保存最小生成树的顶点 int[] parent = new int[vertices]; // 创建一个数组用来保存每个顶点与最小生成树的最小权值 int[] key = new int[vertices]; // 创建一个数组用来标记顶点是否已经加入最小生成树 boolean[] mstSet = new boolean[vertices]; // 初始化key数组和mstSet数组的值 Arrays.fill(key, INF); Arrays.fill(mstSet, false); //将第一个顶点加入最小生成树 key[0] = 0; parent[0] = -1; for (int count = 0; count < vertices - 1; count++) { // 选择key值最小的顶点 int minKey = getMinKey(key, mstSet); mstSet[minKey] = true; // 更新与该顶点相邻的顶点的key值 for (int v = 0; v < vertices; v++) { if (graph[minKey][v] != 0 && !mstSet[v] && graph[minKey][v] < key[v]) { parent[v] = minKey; key[v] = graph[minKey][v]; } } } // 输出最小生成树 printMST(parent, graph); } // 获得key值最小的顶点 private static int getMinKey(int[] key, boolean[] mstSet) { int minKey = INF, minIndex = -1; for (int v = 0; v < key.length; v++) { if (!mstSet[v] && key[v] < minKey) { minKey = key[v]; minIndex = v; } } return minIndex; } // 输出最小生成树 private static void printMST(int[] parent, int[][] graph) { System.out.println("Edge Weight"); for (int i = 1; i < graph.length; i++) { System.out.println(parent[i] + " - " + i + " " + graph[i][parent[i]]); } } public static void main(String[] args) { int[][] graph = {{0, 2, 0, 6, 0}, {2, 0, 3, 8, 5}, {0, 3, 0, 0, 7}, {6, 8, 0, 0, 9}, {0, 5, 7, 9, 0}}; primMST(graph); } }
Kruskal算法:
Kruskal算法是一种基于边的贪婪算法,它按照权值从小到大的顺序选择边,并且只选择不会产生环的边,直到生成整棵最小生成树。下面是使用java实现Kruskal算法的示例代码:
import java.util.*; class Edge implements Comparable<Edge> { int src, dest, weight; public int compareTo(Edge compareEdge) { return this.weight - compareEdge.weight; } } class KruskalAlgorithm { public List<Edge> kruskalMST(List<Edge> edges, int vertices) { List<Edge> result = new ArrayList<>(); Collections.sort(edges); int[] parent = new int[vertices]; for (int i = 0; i < vertices; i++) { parent[i] = i; } int count = 0, i = 0; while (count < vertices - 1) { Edge currentEdge = edges.get(i); int x = find(parent, currentEdge.src); int y = find(parent, currentEdge.dest); if (x != y) { result.add(currentEdge); union(parent, x, y); count++; } i++; } return result; } private int find(int[] parent, int vertex) { if (parent[vertex] != vertex) { parent[vertex] = find(parent, parent[vertex]); } return parent[vertex]; } private void union(int[] parent, int x, int y) { int xSet = find(parent, x); int ySet = find(parent, y); parent[xSet] = ySet; } public static void main(String[] args) { int vertices = 4; List<Edge> edges = new ArrayList<>(); edges.add(new Edge(0, 1, 10)); edges.add(new Edge(0, 2, 6)); edges.add(new Edge(0, 3, 5)); edges.add(new Edge(1, 3, 15)); edges.add(new Edge(2, 3, 4)); KruskalAlgorithm kruskal = new KruskalAlgorithm(); List<Edge> result = kruskal.kruskalMST(edges, vertices); System.out.println("Edge Weight"); for (Edge edge : result) { System.out.println(edge.src + " - " + edge.dest + " " + edge.weight); } } }
以上是使用java实现Prim算法和Kruskal算法的示例代码,它们都是实现图的最小生成树算法的经典方法。通过学习和理解这些代码,可以更好地理解和掌握如何使用java实现图的最小生成树算法。