课程设计题目
求解建公路问题
课程设计目的
深入掌握 Prim 和 Kruskal算法在求解实际问题中的应用
问题描述
假设有 n 个村庄,编号从到,现在修建一些道路使任意两个村庄之间可以互相连通。所谓两个村庄 A 和B是连通的,指当且仅当A 和 B之间有一条道路或者存在一个村庄 C 使得 A 和C之间有一条道路并且C和B是连通的。有一些村庄之间已经存在一些道路,这里的工作是建造一些道路以使所有村庄都连通,并且所有道路的长度最小。
测试数据存放在 datal4.txt 文件中,第一行是整数n(3≦n≦100)它是村庄的数量然后是n 行,其中第行包含 个整数,而这n 个整数中的第个表示村庄与村庄j之间的距离(该距离应为[1,1000]的整数); 然后有一个整数 q(0≦q≦n(n+1)/2); 接下来有行,每行包含两个整数a 和b(1 ≦a ≦b≦n),这意味着已经建立了村庄 a 和村b 之间的道路。例如,data14.txt 的数据如下:
3
0 990 692
990 0 179
692 179 0
1
1 2
源程序
#include <iostream>
#include <cstring>
#include<vector>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define INF 0x3f3f3f3f
#define MAXV 105
int mat[MAXV][MAXV];
int U[MAXV];
int lowcost[MAXV];
int n;int Prim() //解法1:Prim算法求顶点1出发的最小生成树的权值和
{ memset(U,0,sizeof(U));memset(lowcost,0x3f,sizeof(lowcost));int ans=0; //存放结果lowcost[1]=0;for(int i=1;i<=n;i++){ int minc=INF,k=0;for(int j=1;j<=n;j++) //在(V-U)中找出离U最近的顶点kif(!U[j] && lowcost[j]<minc){ minc=lowcost[j];k=j;}ans+=minc; //累计最小生成树的边权U[k]=1; //标记k已经加入Ufor(int i=1;i<=n;i++) //调整if(U[i]==0 && lowcost[i]>mat[k][i])lowcost[i]=mat[k][i];}return ans;
}
//----并查集基本运算算法
int parent[MAXV]; //并查集存储结构
int rnk[MAXV]; //存储结点的秩
void Init(int n) //并查集初始化
{ for (int i=1;i<=n;i++) //顶点编号1到n { parent[i]=i;rnk[i]=0;}
}
int Find(int x) //并查集中查找x结点的根结点
{ if (x!=parent[x])parent[x]=Find(parent[x]); //路径压缩return parent[x];
}
void Union(int x,int y) //并查集中x和y的两个集合的合并
{ int rx=Find(x);int ry=Find(y);if (rx==ry) //x和y属于同一棵树的情况return;if (rnk[rx]<rnk[ry])parent[rx]=ry; //rx结点作为ry的孩子 else{ if (rnk[rx]==rnk[ry]) //秩相同,合并后rx的秩增1rnk[rx]++;parent[ry]=rx; //ry结点作为rx的孩子}
}
struct Edge //边向量元素类型
{ int u; //边的起始顶点int v; //边的终止顶点int w; //边的权值Edge(int u,int v,int w) //构造函数{ this->u=u;this->v=v;this->w=w;}bool operator<(const Edge &s) const //重载<运算符{return w<s.w; //用于按w递增排序}
};
int Kruskal() //解法2:改进的Kruskal算法求最小生成树的权值和
{ int ans=0;vector<Edge> E; //建立存放所有边的向量Efor (int i=1;i<=n;i++) //由图的邻接矩阵g产生边向量Efor (int j=1;j<=n;j++)if (i<j)E.push_back(Edge(i,j,mat[i][j]));sort(E.begin(),E.end()); //对E按权值递增排序Init(n); //并查集初始化int k=1; //k表示当前构造生成树的第几条边,初值为1int j=0; //E中边的下标,初值为0while (k<n) //生成的边数小于n时循环{ int u1=E[j].u;int v1=E[j].v; //取一条边的起始和终止顶点int sn1=Find(u1);int sn2=Find(v1); //分别得到两个顶点所属的集合编号if (sn1!=sn2) //两顶点属于不同的集合,该边是最小生成树的一条边{ ans+=E[j].w; //累计最小生成树的边权k++; //生成边数增1Union(sn1,sn2); //合并}j++; //扫描下一条边}return ans;
}
int main()
{freopen("data14.txt","r",stdin); //输入重定向 scanf("%d",&n);printf("村庄n=%d\n",n);for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=1;j<=n;j++)scanf("%d",&mat[i][j]);printf("邻接矩阵\n"); for(int i=1;i<=n;i++){for(int j=1;j<=n;j++)printf("%4d ",mat[i][j]);printf("\n");}int k;scanf("%d",&k);printf("已经建好如下%d条道路\n",k);for(int i=0;i<k;i++){ int a,b;scanf("%d%d",&a,&b);printf(" (%d,%d)\n",a,b);mat[a][b]=mat[b][a]=0;}printf("求解结果\n"); printf(" 解法1: %d\n",Prim());printf(" 解法2: %d\n",Kruskal());return 0;
}
数据及结果分析
求解建公路问题可以使用Prim算法和Kruskal算法。这两种算法都是基于贪心的思想,通过不断选择最小权重的边来构建最小生成树。
1. Prim算法:
- 数据结构:使用邻接矩阵或邻接表表示图。
- 算法设计:
1) 初始化一个空的最小生成树集合M,将起点加入M。
2) 从M中选取一条权值最小的边(u, v),将v加入M。
3) 更新与v相邻的未被加入M的顶点的权值,并选取权值最小的边(u, w),将w加入M。
4) 重复步骤2和3,直到M包含所有顶点。
2. Kruskal算法:
- 数据结构:使用邻接表表示图。
- 算法设计:
1) 将所有边按照权值从小到大排序。
2) 初始化一个空的最小生成树集合M。
3) 遍历排序后的边,对于每条边(u, v),如果u和v不在同一个连通分量中,则将边(u, v)加入M,并将u和v所在的连通分量合并。
4) 重复步骤3,直到M包含所有顶点。
在实际应用中,可以根据具体问题选择合适的算法。例如,如果图是稀疏的,可以使用邻接表表示图,从而减少存储空间和计算时间;如果需要快速找到最小生成树,可以使用Prim算法。