内容简介:推出一个新系列,《看图轻松理解数据结构和算法》,主要使用图片来描述常见的数据结构和算法,轻松阅读并理解掌握。本系列包括各种堆、各种队列、各种列表、各种树、各种图、各种排序等等几十篇的样子。最小生成树(Minimum Spanning Tree),简称MST,更详细点叫最小权重生成树,是一副连通加权无向图中一棵权值最小的生成树。对于图,在完全连通的情况下,则拥有生成树。而如果图不连通的话,则拥有多棵生成子树,构成生成森林。最小生成树正式的定义为:给定一个无向图 , 表示连接顶点a与顶点b的边,有 ,而 表示
推出一个新系列,《看图轻松理解数据结构和算法》,主要使用图片来描述常见的数据结构和算法,轻松阅读并理解掌握。本系列包括各种堆、各种队列、各种列表、各种树、各种图、各种 排序 等等几十篇的样子。
最小生成树
最小生成树(Minimum Spanning Tree),简称MST,更详细点叫最小权重生成树,是一副连通加权无向图中一棵权值最小的生成树。对于图,在完全连通的情况下,则拥有生成树。而如果图不连通的话,则拥有多棵生成子树,构成生成森林。
最小生成树正式的定义为:给定一个无向图 , 表示连接顶点a与顶点b的边,有 ,而 表示该边的权重,若存在T为E的子集(即 )且 (V, T) 为树,使得
的 最小,则此T为G的最小生成树。
利用最小生成树解决实际问题的例子有很多,比如某个镇有十几个小村庄,现要在这些村庄中构建一个通信网络,将每个村庄都连接起来,如何走线能最节省电缆?这就可以用最小生成树解决。
Prim算法
Prim(普里姆)算法是一种用于求解最小生成树的算法,通过此算法能搜索到图边集合中某个特定的子集,该子集构成的树能连通图的所有顶点,而且所有边的权重之和最小。该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克(Vojtěch Jarník)发现;并在1957年由美国计算机科学家罗伯特·普里姆(Robert C. Prim)独立发现;1959年,艾兹格·迪科斯彻再次发现了该算法。
Prim的主要思想是:从图中任意一个顶点开始,每次选择与当前顶点集距离最近的顶点,将对应的边加入到树中,直至所有顶点被处理完。
算法步骤
- 对于一个加权连通图,其顶点集合为V,边集合为E;
- 从集合V中任选一个顶点作为初始顶点,将该顶点标为已处理;
- 已处理的所有顶点可以看成是一个集合T,计算所有与集合T中相连接的顶点的距离,选择距离最短的顶点,将其标记为已处理,并记录最短距离的边;
- 不断计算已处理的顶点集合T和未处理的顶点的距离,每次选出距离最短的顶点标为已处理,同时记录最短距离的边,直至所有顶点都处理完。
- 最终,所有记录的最短距离的边构成的树,即是最小生成树。
Prim过程
假如我们现在有一个7个顶点的无向加权图,结构如下图,分别用0-6来表示图的每个顶点,每条边上的数字为对应的权重。
为了记录过程状态,引入如下表格,第一列“顶点”表示图的顶点,分别为0到6;第二列“处理标识”表示对应顶点是否已处理,未处理状态为F,已处理状态为T;第三列“权重”表示顶点到顶点的权重,初始值为INF;第四列“顶点”用于描述最小生成树,与第一列的“顶点”组合成最小生成树的边,初始值为-1。
现在我们随便选一个顶点3作为初始顶点,将该顶点标记为已处理T,并且权重置为0,因为自己对自己的权重为0。
此时已处理集合为{3},检测与顶点3相邻的顶点,先检查(3,1)边的权重,权重设为4,最小生成树另外一个顶点设为3,表示顶点1到顶点3的边。
继续检查(3,2)边的权重,权重设为4,最小生成树另外一个顶点设为3,表示顶点2到顶点3的边。
类似地,检查(3,4)边的权重,权重设为5,最小生成树另外一个顶点设为3。
检查(3,5)边的权重,权重设为1,最小生成树另外一个顶点设为3。
对于已处理集合为{3},相邻的所有顶点中,找出权重最小的边,即权重为1的边(3,5),将顶点5的处理标识设为T,并将其加入到已处理集合中,此时集合为{3,5}。
对于集合{3,5},检测与它们相邻的顶点,这里注意到因为顶点3上一轮已经检测过了,不必再针对顶点3进行权重检测了,但顶点5能更新之前的权重(可以这样想一下:顶点3到顶点2的权重如果为4,而顶点5到顶点2的权重为2,那么就取权重小的)。于是,检查(5,2)边的权重,权重设为2,最小生成树另外一个顶点设为5,表示顶点2到顶点5的边。
接着检测(5,3)边,因为3的处理标识为T,属于已处理集合内的元素,不必检测。
继续检测(5,6)边,权重设为3,最小生成树另外一个顶点设为5,表示顶点6到顶点5的边。
对于已处理集合为{3,5},相邻的所有顶点中(即除了处理状态为T的其他顶点),找出权重最小的边,
所以要找的边是权重为2的边(2,5),将顶点2的处理标识设为T,并将其加入到已处理集合中,此时集合为{2,3,5}。
对于集合{2,3,5},检测与它们相邻的顶点,其中顶点3和顶点5上一轮已经检测过了不必再针对它们进行权重检测了。于是检查(0,2)边的权重,权重设为5,最小生成树另外一个顶点设为2,表示顶点2到顶点0的边。
继续检测(1,2)边,权重设为1,最小生成树另外一个顶点设为2。
接着检测(2,3)边,因为3的处理标识为T,属于已处理集合内的元素,不必检测。
继续检测(4,2)边,此时权重为8,而上一轮检测的权重为5,8>5,所以不更新权重,最小生成树另外一个顶点也不更新。这种情况其实就是前面检测顶点3到顶点4的权重更小,也就是说顶点3到顶点4更近,对于集合{2,3,5}来说,到顶点4的权重应该取更小的5。
接着检测(2,5)边,因为5的处理标识为T,属于已处理集合内的元素,不必检测。
对于已处理集合为{2,,3,5},相邻的所有顶点中(即除了处理状态为T的其他顶点),找出权重最小的边,
所以要找的边是权重为1的边(2,1),将顶点1的处理标识设为T,并将其加入到已处理集合中,此时集合为{1,2,3,5}。
类似地,针对集合{1,2,3,5}进行检测,找到与该集合相连的最小权重的边,记录下对应的边和权重,然后将对应顶点加入到集合中。此轮找到的最小权重为3,对应的边为(0,1),则已处理集合变为{0,1,2,3,5}。
继续地,针对集合{0,1,2,3,5}进行检测。此轮找到的最小权重为3,对应的边为(5,6),则已处理集合变为{0,1,2,3,5,6}。
最后,针对集合{0,1,2,3,5,6}进行检测。此轮找到的最小权重为3,对应的边为(4,6),则已处理集合变为{0,1,2,3,4,5,6}。
此时,所有顶点都已经被处理完了,至此最小生成树的查找工作已经执行完毕。根据第一列的“顶点”和第四列的“顶点”,我们就能够描述出最小生成树了,结果如下。
-------------推荐阅读------------
我的开源项目汇总(机器&深度学习、NLP、网络IO、AIML、 mysql 协议、chatbot)
跟我交流,向我提问:
欢迎关注:
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:- 实战生成对抗网络(二):生成手写数字
- 实战生成对抗网络[2]:生成手写数字
- 020.Python生成器和生成器函数
- faker生成器生成虚拟数据的Python模块
- 利用代码生成工具生成基于ABP框架的代码
- 数据生成工具 ZenData 1.4 发布,内置国家、日期、时间格式,支持文章生成
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
Ruby on Rails Tutorial
Michael Hartl / Addison-Wesley Professional / 2012-8-6 / USD 44.99
"Ruby on Rails(TM) Tutorial by Michael Hartl has become a must-read for developers learning how to build Rails apps." -Peter Cooper, Editor of Ruby Inside Using Rails, developers can build web applica......一起来看看 《Ruby on Rails Tutorial》 这本书的介绍吧!