一步一步写算法(之克鲁斯卡尔算法 上)

简介: 原文: 一步一步写算法(之克鲁斯卡尔算法 上) 【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。  联系信箱:feixiaoxing @163.com】     克鲁斯卡尔算法是计算最小生成树的一种算法。
原文: 一步一步写算法(之克鲁斯卡尔算法 上)

【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。  联系信箱:feixiaoxing @163.com】


    克鲁斯卡尔算法是计算最小生成树的一种算法。和prim算法()按照节点进行查找的方法不一样,克鲁斯卡尔算法是按照具体的线段进行的。现在我们假设一个图有m个节点,n条边。首先,我们需要把m个节点看成m个独立的生成树,并且把n条边按照从小到大的数据进行排列。在n条边中,我们依次取出其中的每一条边,如果发现边的两个节点分别位于两棵树上,那么把两棵树合并成为一颗树;如果树的两个节点位于同一棵树上,那么忽略这条边,继续运行。等到所有的边都遍历结束之后,如果所有的生成树可以合并成一条生成树,那么它就是我们需要寻找的最小生成树,反之则没有最小生成树。

    上面的算法可能听上去有些费解,我们可以用一个示例说明一下,

/*
*          9
*    D -----------
*  3 |           |
*    |      6    |
*    A  -------  B 
*    |           |
*    |   7       | 5
*    -------C----
**/
    现在有这么4个点。其中 A-D 为3, A-C为7,A-B为6,B-D为9,B-C为5,下面就开始计算,我们首先默认所有的点都是单独的最小生成树,

/*
*          
*    D 
*         
*    A           B 
*         
*          C
**/
    第一步,按照从小到大的顺序,我们加入最小的边A-D,

/*
*          
*    D 
*  3 |      
*    |      
*    A           B 
*
*
*           C
**/
    然后,我们发现下面最小的边是B-C,
/*
*          
*    D 
*  3 |      
*    |      
*    A           B 
*                |
*                | 5
*           C----
**/
    接着,我们发现最小的边是A-B,因为点A和点B位于不同的最小生成树上面,所以继续合并,

/*          
*    D 
*  3 |      
*    |     6 
*    A---------- B 
*                |
*                | 5
*           C----
**/
    接下来,我们还会遍历A-C,B-D,但是我们发现此时边的节点都已经遍历过了,所以均忽略,最小生成树的结构就是上面的内容。

    那么最小生成树的数据结构是什么,应该怎么定义,不知道朋友们还记得否?我们曾经在prim算法中讨论过,

/* 直连边 */
typedef struct _DIR_LINE
{
	int start;
	int end;
	int weight;
	struct _DIR_LINE* next;
}DIR_LINE;

/* 最小生成树 */
typedef struct _MINI_GENERATE_TREE
{
	int node_num;
	int line_num;
	int* pNode;
	DIR_LINE* pLine;
}MINI_GENERATE_TREE;

/* 节点边信息 */
typedef struct _LINE
{
	int end;
	int weight;
	struct _LINE* next;
}LINE;

/*节点信息*/
typedef struct _VECTEX
{
	int start;
	int number;
	LINE* neighbor;
	struct _VECTEX* next;
}VECTEX;

/* 图信息 */
typedef struct _GRAPH
{
	int count;
	VECTEX* head;
}GRAPH;


【未完,待续】

目录
相关文章
|
9月前
|
监控 算法
转:克鲁斯卡尔算法在文档管理软件中应用使其更加高效
克鲁斯卡尔算法是一种用于解决最小生成树问题的贪心算法。在文档管理软件中,可以将网络节点之间的连接关系抽象为一张图,然后使用克鲁斯卡尔算法来寻找最小生成树,即最小的连接所有节点的路径。
68 0
|
10月前
|
存储 算法 搜索推荐
克鲁斯卡尔算法
克鲁斯卡尔算法
|
10月前
|
存储 算法 数据可视化
转:电子文档管理系统中应用克鲁斯卡尔算法有什么作用
克鲁斯卡尔算法是一种求解最小生成树问题的算法,其在电子文档管理系统中可以用于优化文档的管理和存储。
50 0
|
算法 C++
蓝桥杯(聪明的猴子)克鲁斯卡尔算法最小生成树
蓝桥杯(聪明的猴子)克鲁斯卡尔算法最小生成树
70 0
|
存储 算法 数据可视化
转:克鲁斯卡尔算法在电子文档管理系统中的应用
克鲁斯卡尔算法能够找到连接所有节点的最小生成树,从而找到最优解。在电子文档管理系统中,这意味着可以通过算法找到最佳的文档组织方式,提高文档检索的效率和精度。
289 0
|
5天前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于二维CS-SCHT变换和LABS方法的水印嵌入和提取算法matlab仿真
该内容包括一个算法的运行展示和详细步骤,使用了MATLAB2022a。算法涉及水印嵌入和提取,利用LAB色彩空间可能用于隐藏水印。水印通过二维CS-SCHT变换、低频系数处理和特定解码策略来提取。代码段展示了水印置乱、图像处理(如噪声、旋转、剪切等攻击)以及水印的逆置乱和提取过程。最后,计算并保存了比特率,用于评估水印的稳健性。
|
2天前
|
算法
m基于BP译码算法的LDPC编译码matlab误码率仿真,对比不同的码长
MATLAB 2022a仿真实现了LDPC码的性能分析,展示了不同码长对纠错能力的影响。短码长LDPC码收敛快但纠错能力有限,长码长则提供更强纠错能力但易陷入局部最优。核心代码通过循环进行误码率仿真,根据EsN0计算误比特率,并保存不同码长(12-768)的结果数据。
20 9
m基于BP译码算法的LDPC编译码matlab误码率仿真,对比不同的码长
|
3天前
|
算法
MATLAB|【免费】融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法SCSSA-CNN-BiLSTM双向长短期记忆网络预测模型
这段内容介绍了一个使用改进的麻雀搜索算法优化CNN-BiLSTM模型进行多输入单输出预测的程序。程序通过融合正余弦和柯西变异提升算法性能,主要优化学习率、正则化参数及BiLSTM的隐层神经元数量。它利用一段简单的风速数据进行演示,对比了改进算法与粒子群、灰狼算法的优化效果。代码包括数据导入、预处理和模型构建部分,并展示了优化前后的效果。建议使用高版本MATLAB运行。
|
5天前
|
算法 计算机视觉
基于高斯混合模型的视频背景提取和人员跟踪算法matlab仿真
该内容是关于使用MATLAB2013B实现基于高斯混合模型(GMM)的视频背景提取和人员跟踪算法。算法通过GMM建立背景模型,新帧与模型比较,提取前景并进行人员跟踪。文章附有程序代码示例,展示从读取视频到结果显示的流程。最后,结果保存在Result.mat文件中。
|
5天前
|
资源调度 算法 块存储
m基于遗传优化的LDPC码OMS译码算法最优偏移参数计算和误码率matlab仿真
MATLAB2022a仿真实现了遗传优化的LDPC码OSD译码算法,通过自动搜索最佳偏移参数ΔΔ以提升纠错性能。该算法结合了低密度奇偶校验码和有序统计译码理论,利用遗传算法进行全局优化,避免手动调整,提高译码效率。核心程序包括编码、调制、AWGN信道模拟及软输入软输出译码等步骤,通过仿真曲线展示了不同SNR下的误码率性能。
9 1