以下是使用C语言实现Prim算法生成最小生成树的代码:

#include

#include

#define V 5 // 图中顶点的个数

// 找到顶点集合中未访问的顶点中距离最小的顶点

int minDistance(int dist[], int visited[]) {

int min = INT_MAX, min_index;

for (int v = 0; v < V; v++) {

if (!visited[v] && dist[v] < min) {

min = dist[v];

min_index = v;

}

}

return min_index;

}

// 打印生成的最小生成树

void printMST(int parent[], int graph[V][V]) {

printf("Edge \tWeight\n");

for (int i = 1; i < V; i++)

printf("%d - %d \t%d \n", parent[i], i, graph[i][parent[i]]);

}

// 使用Prim算法生成最小生成树

void primMST(int graph[V][V]) {

int parent[V]; // 用于存储最小生成树中的父节点

int dist[V]; // 用于存储顶点到最小生成树的距离

int visited[V]; // 用于存储顶点是否已被访问

for (int i = 0; i < V; i++) {

dist[i] = INT_MAX;

visited[i] = 0;

}

dist[0] = 0; // 选定第一个顶点作为根节点

parent[0] = -1; // 根节点没有父节点

for (int count = 0; count < V-1; count++) { // 需要选择V-1个边

int u = minDistance(dist, visited); // 找到距离最小的顶点

visited[u] = 1; // 标记已访问

for (int v = 0; v < V; v++) {

if (graph[u][v] && !visited[v] && graph[u][v] < dist[v]) {

// 如果顶点未访问过且与u相邻的边的权重小于dist[v]

parent[v] = u; // 将u作为v的父节点

dist[v] = graph[u][v]; // 更新dist[v]

}

}

}

printMST(parent, graph); // 打印生成的最小生成树

}

int main() {

int graph[V][V] = {{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}};

// 以邻接矩阵的形式表示图

primMST(graph); // 生成最小生成树

return 0;

}

注释如下:

#include 和 `#include#define V 5 定义了图中顶点的个数为5。int minDistance(int dist[], int visited[]) 函数用于找到顶点集合中未访问的顶点中距离最小的顶点。输入参数 dist 用于存储顶点到最小生成树的距离,输入参数 visited 用于存储顶点是否已被访问。int min = INT_MAX, min_index; 定义 min 和 min_index 用于存储距离最小的顶点。for (int v = 0; v < V; v++) 循环遍历所有顶点。if (!visited[v] && dist[v] < min) 如果顶点未访问过且距离小于 min。min = dist[v]; min_index = v; 更新距离最小的顶点。return min_index; 返回距离最小的顶点。void printMST(int parent[], int graph[V][V]) 函数用于打印生成的最小生成树。输入参数 parent 用于存储最小生成树中的父节点,输入参数 graph 用于表示图。printf(“Edge \tWeight\n”); 打印表头。for (int i = 1; i < V; i++) 循环遍历所有顶点,从第二个顶点开始。printf(“%d - %d \t%d \n”, parent[i], i, graph[i][parent[i]]); 打印边的信息。void primMST(int graph[V][V]) 函数用于使用Prim算法生成最小生成树。输入参数 graph 用于表示图。int parent[V], dist[V], visited[V]; 定义 parent,dist 和 visited 数组用于存储最小生成树中的父节点、顶点到最小生成树的距离和顶点是否已被访问。for (int i = 0; i < V; i++) 初始化 dist 和 visited 数组。dist[0] = 0; parent[0] = -1; 选定第一个顶点作为根节点,根节点没有父节点。for (int count = 0; count < V-1; count++) 需要选择V-1个边。int u = minDistance(dist, visited); visited[u] = 1; 找到距离最小的顶点,并标记已访问。for (int v = 0; v < V; v++) 循环遍历所有顶点。if (graph[u][v] && !visited[v] && graph[u][v] < dist[v]) 如果顶点未访问过且与u相邻的边的权重小于dist[v]。parent[v] = u; dist[v] = graph[u][v]; 更新最小生成树中的父节点和顶点到最小生成树的距离。printMST(parent, graph); 打印最小生成树。int main() 主函数。int graph[V][V] = {{0, 2, 0, 6, 0}, 定义图。primMST(graph); 使用Prim算法生成最小生成树。

以上是Prim算法的C语言代码和相关讲解和注释,希望能对你有所帮助。

以下是Kruskal算法的C语言代码和注释:

#include

#include

#include

#define MAX_VERTEX_NUM 100 // 最大顶点数

#define MAX_EDGE_NUM 100 // 最大边数

// 边的结构体,包含起点、终点和边权重值

typedef struct {

int u, v; // 边的起点和终点

int weight; // 边的权重值

} Edge;

// 图的结构体,包含顶点数、边数和边的集合

typedef struct {

int vexnum, edgenum; // 图的顶点数和边数

Edge edges[MAX_EDGE_NUM]; // 图的边的集合

} Graph;

// 并查集的结构体

typedef struct {

int *parent; // 并查集的父节点数组

int size; // 并查集的大小

} UnionFind;

// 初始化并查集

void initUnionFind(UnionFind *uf, int size) {

uf->size = size;

uf->parent = (int *)malloc(sizeof(int) * size);

// 将每个节点的父节点初始化为自身

for (int i = 0; i < size; i++) {

uf->parent[i] = i;

}

}

// 查找节点的祖先节点

int find(UnionFind *uf, int x) {

if (uf->parent[x] == x) {

return x;

} else {

// 路径压缩

uf->parent[x] = find(uf, uf->parent[x]);

return uf->parent[x];

}

}

// 合并两个集合

void unionSet(UnionFind *uf, int x, int y) {

int x_root = find(uf, x);

int y_root = find(uf, y);

if (x_root != y_root) {

uf->parent[x_root] = y_root;

}

}

// 比较两个边的权重值,用于排序

int cmp(const void *a, const void *b) {

Edge *e1 = (Edge *)a;

Edge *e2 = (Edge *)b;

return e1->weight - e2->weight;

}

// Kruskal算法生成最小生成树

void kruskal(Graph *graph) {

UnionFind uf;

initUnionFind(&uf, graph->vexnum); // 初始化并查集

int count = 0;

Edge result[MAX_EDGE_NUM]; // 保存最小生成树的边集合

// 对边进行排序

qsort(graph->edges, graph->edgenum, sizeof(Edge), cmp);

// 依次选择每一条边,如果两个端点不在同一个集合中,则将它们合并,并将边加入最小生成树的边集合中

for (int i = 0; i < graph->edgenum; i++) {

Edge e = graph->edges[i];

if (find(&uf, e.u) != find(&uf, e.v)) {

unionSet(&uf, e.u, e.v);

result[count++] = e;

}

// 如果已经找到了n-1条边,就可以停止了

if (count == graph->vexnum - 1) {

break;

}

}

// 输出最小生成树的边集合

printf("The minimum spanning tree:\n");

for (int i = 0; i < count; i++) {

printf("(%d, %d): %d\n", result[i].u, result[i].v, result[i].weight);

}

}

int main() {

Graph graph;

printf("Please input the number of vertices and edges:\n");

scanf("%d%d", &graph.vexnum, &graph.edgenum);

// 读入每一条边的起点、终点和权重值

printf("Please input each edge's start vertex, end vertex and weight:\n");

for (int i = 0; i < graph.edgenum; i++) {

scanf("%d%d%d", &graph.edges[i].u, &graph.edges[i].v, &graph.edges[i].weight);

}

kruskal(&graph); // 生成最小生成树

return 0;

}

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