目录

预备知识：

最小生成树概念：

Kruskal算法：

代码实现如下：

测试：

Prime算法 ：

代码实现如下：

测试：

结语：

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预备知识：

连通图：在无向图中，若从顶点v1到顶点v2有路径，则称顶点v1与顶点v2是连通的。如果图中任意一 对顶点 都是连通的，则称此图为连通图。

生成树：一个连通图的生成树是指一个连通子图，它含有图中全部n个顶点，但只有足以构成一棵树的n-1条边。一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边，如果生成树中再添加一条边，则必定成环。

并查集：

由于本文章重点不在讲述并查集，故下面我简单描述并查集的作用，各种方法，源码如下。

并查集的作用：可以将一个数组中的元素分为多个小组的数据结构。

方法：

findRoot（x）：查找x的根。

union(int x1, int x2)：合并x1和x2。

isSameSet(int x1, int x2)：判断两个数字 是不是在同一个集合当中。

import java.util.Arrays;public class UnionFindSet {private int[] elem;//底层是数组public UnionFindSet(int n){this.elem = new int[n];Arrays.fill(elem,-1);//整体初始化为-1：代表根}/*** 查找x的根* @param x* @return*/public int findRoot(int x){if(x < 0){throw new IndexOutOfBoundsException("数据不合法");}while(elem[x] >= 0){x = elem[x];}return x;}/*** 合并x1和x2* @param x1* @param x2*/public void union(int x1,int x2){int index1 = findRoot(x1);int index2 = findRoot(x2);if(index1 == index2){//说明x1和x2的根是相同的，不需要进行合并return;}elem[index1] = elem[index1] + elem[index2];elem[index2] = index1;//将x2合并到x1}/*** 判断两个数字是不是在同一个集合当中* @param x1* @param x2* @return*/public boolean isSameSet(int x1,int x2){int index1 = findRoot(x1);int index2 = findRoot(x2);if(index1 == index2){return true;}else{return false;}} 
}

最小生成树概念：

连通图中的每一棵生成树，都是原图的一个极大无环子图，即：从其中删去任何一条边，生成树 就不在连通；反之，在其中引入任何一条新边，都会形成一条回路。

若连通图由n个顶点组成，则其生成树必含n个顶点和n-1条边。因此构造最小生成树的准则有三 条：

(1) 只能使用图中的边来构造最小生成树。

(2) 只能使用恰好n-1条边来连接图中的n个顶点。

(3) 选用的n-1条边不能构成回路。

构造最小生成树的方法：Kruskal算法和Prim算法。这两个算法都采用了逐步求解的贪心策略。

贪心算法：是指在问题求解时，总是做出当前看起来最好的选择。也就是说贪心算法做出的不是整体最优的选择，而是某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有的问题都能得到整体最优解。

Kruskal算法：

Kruskal算法采用全局贪心的策略，其步骤如下：

任给一个有n个顶点的连通网络N={V,E}。

（1）首先构造一个由这n个顶点组成、不含任何边的图G={V,NULL}，其中每个顶点自成一个连通分量。

（2）其次不断从E中取出权值最小的一条边(若有多条任取其一)，若该边的两个顶点来自不同的连通分量（若相同则不加因为会生成环），则将此边加入到G中。

（3）如此重复，直到所有顶点在同一个连通分量上为止。

核心：每次迭代时，选出一条具有最小权值，且两端点不在同一连通分量上的边，加入生成树。

 具体过程如下图所示：按照abc..的循序，箭头为当前要操作的位置（不一定能添加，黑色为可添加）。

  

代码实现如下：

先构造关于Edge的小根堆，由于是自定义类，故要自己实现一个比较器Comparator。

1. 定义优先级队列存储边构建小根堆 跟进权重进行比较。

2. 把矩阵当中的边全部入队列。

3. 定义并查集判断将来两条边是不是在一个集合（避免构成环）。

4. 由于篇幅有限matrix之类的前文实现过这里不在实现有需要的友友可以前往图的概念

static class Edge{public int srcIndex;public int destIndex;public int weight;public Edge(int srcIndex,int destIndex,int weight){this.srcIndex = srcIndex;this.destIndex = destIndex;this.weight = weight;}}public int kruskal(GraphByMatrix minTree){//1. 定义优先级队列 存储边 构建小根堆 跟进权重进行比较PriorityQueue<Edge> minHeap = new PriorityQueue<>(new Comparator<Edge>(){@Overridepublic int compare(Edge o1,Edge o2){return o1.weight - o2.weight;}});int n = matrix.length;//2. 把矩阵当中的边全部入队列for(int i = 0;i < n;i++){for(int j = 0;j < n;j++){//因为是无向图，所以只入一半就可以 i < j 即可if(i < j && matrix[i][j] != Integer.MAX_VALUE){Edge edge = new Edge(i,j,matrix[i][j]);minHeap.offer(edge);}}}//3、最后整个的权重int totalWeight = 0;int size= 0;//4.定义并查集 判断将来两条边 是不是在一个集合UnionFindSet ufs = new UnionFindSet(n);//5. 出优先级队列的n-1条边while(size < n-1 &&!minHeap.isEmpty()){Edge min  = minHeap.poll();int srcIndex = min.srcIndex;int destIndex = min.destIndex;//判断是不在在同一个集合当中,在一个集合 就不能添加if(!ufs.isSameSet(srcIndex,destIndex)){//打印选出的边System.out.println("选择的边: "+ arrayV[srcIndex] + "-> "+ arrayV[destIndex] + ":"+matrix[srcIndex][destIndex]);?minTree.addEdgeUseIndex(srcIndex,destIndex,min.weight);totalWeight += min.weight;//添加完成之后，说明 可以 合并到同一个集合ufs.union(srcIndex,destIndex);size++;}}//如果是 选出n-1条边，否则就说明不是连通图if(size == n-1){return totalWeight;}//不是连通图， 可能选不出n-1条边  假设一个图中，有其他的顶点独立着return -1;}private void addEdgeUseIndex(int srcIndex,int destIndex,int weight) {matrix[srcIndex][destIndex] = weight;//如果是无向图 那么相反的位置 也同样需要置为空if(!isDirect) {matrix[destIndex][srcIndex] = weight;}}

测试：

测试代码对应的图：

测试代码 ：

public static void main(String[] args) {testGraphMinTreeKruskal();}public static void testGraphMinTreeKruskal() {String str = "abcdefghi";char[] array =str.toCharArray();GraphByMatrix g = new GraphByMatrix(str.length(),false);g.initArrayV(array);g.addEdge('a', 'b', 4);g.addEdge('a', 'h', 8);//g.addEdge('a', 'h', 9);g.addEdge('b', 'c', 8);g.addEdge('b', 'h', 11);g.addEdge('c', 'i', 2);g.addEdge('c', 'f', 4);g.addEdge('c', 'd', 7);g.addEdge('d', 'f', 14);g.addEdge('d', 'e', 9);g.addEdge('e', 'f', 10);g.addEdge('f', 'g', 2);g.addEdge('g', 'h', 1);g.addEdge('g', 'i', 6);g.addEdge('h', 'i', 7);GraphByMatrix  kminTree = new GraphByMatrix(str.length(),false);System.out.println(g.kruskal(kminTree));kminTree.printGraph();}

效果：

显然正确💯

Prime算法 ：

Primel算法采用局部贪心的策略，其步骤如下：

按照字母顺序abc....看。

代码实现如下：

由于是局部贪心用两个Set，那么天然就不会有环，故prime可以不用并查集。

1. 先获取当前顶点的下标。

2. 定义一个X集合，把当前的起点下标存进去。

3. 定义一个Y集合，存储目标顶点的元素。

4. 除了刚刚的起点，其他的顶点需要放到Y。

5. 从X集合中的点到Y集合的点中，连接的边中找出最小值放到优先级队列。

6. 把当前顶点连接出去的所有的边放入队列。

7.把这次的目标点，添加到X集合，变成了起点记得把之前的目标点，从Y集合删除掉。

8.遍历刚刚添加的新起点destIndex，连接出去的所有边，再次添加到优先级队列。

public int prim(GraphByMatrix minTree,char chV){//1. 先获取当前顶点的下标int srcIndex = getIndexOfV(chV);int n = arrayV.length;//2. 定义一个X集合，把当前的起点下标存进去Set<Integer> setX = new HashSet<>();//3. 定义一个Y集合，存储目标顶点的元素Set<Integer> setY = new HashSet<>();setX.add(srcIndex);//4. 除了刚刚的起点，其他的顶点需要放到Y集合for(int i = 0;i < n;i++){if(i != srcIndex){setY.add(i);}}//5. 从X集合中的点到Y集合的点中，连接的边中找出最小值放到优先级队列PriorityQueue<Edge> minHeap = new PriorityQueue<>(new Comparator<Edge>(){@Overridepublic int compare(Edge o1,Edge o2){return o1.weight - o2.weight;}});//6. 把当前顶点连接出去的所有的边放入队列for(int i = 0;i < n;i++){if(matrix[srcIndex][i] != Integer.MAX_VALUE){minHeap.offer(new Edge(srcIndex,i,matrix[srcIndex][i]));}}int size = 0;int totalWeight = 0;while(size < n - 1 && !minHeap.isEmpty()){//7. 取出队列中的第一条边Edge min = minHeap.poll();int srcI = min.srcIndex;int destI = min.destIndex;//起始点本身就在X集合，所以这里只需要判断目标点即可if(setX.contains(destI)){//包含}else{//8. 直接将该边 放入最小生成树minTree.addEdgeUseIndex(srcI,destI,min.weight);//9. 每选一条边 就打印一条语句System.out.println("选择的边: "+ arrayV[srcI] + "-> "+ arrayV[destI] + ":"+matrix[srcI][destI]);size++;totalWeight += min.weight;//10.把这次的目标点，添加到X集合，变成了起点setX.add(destI);//11.记得把之前的目标点，从Y集合删除掉setY.remove(destI);//12. 遍历刚刚添加的新起点destIndex，连接出去的所有边，再次添加到优先级队列for(int i = 0;i < n;i++){// 13. !setX.contains(i) 判断目标点不能再X这个集合 例如: a->b 就包含了b->aif(matrix[destI][i] != Integer.MAX_VALUE && !setX.contains(i)){minHeap.offer(new Edge(destI,i,matrix[destI][i]));}}}}if(size == n-1){return totalWeight;}else{return -1;}}

测试：

测试对应的图：

测试代码 ：

public static void main(String[] args) {testGraphMinTreePrime();}public static void testGraphMinTreePrime() {String str = "abcdefghi";char[] array = str.toCharArray();GraphByMatrix g = new GraphByMatrix(str.length(), false);g.initArrayV(array);g.addEdge('a', 'b', 4);g.addEdge('a', 'h', 8);//g.addEdge('a', 'h', 9);g.addEdge('b', 'c', 8);g.addEdge('b', 'h', 11);g.addEdge('c', 'i', 2);g.addEdge('c', 'f', 4);g.addEdge('c', 'd', 7);g.addEdge('d', 'f', 14);g.addEdge('d', 'e', 9);g.addEdge('e', 'f', 10);g.addEdge('f', 'g', 2);g.addEdge('g', 'h', 1);g.addEdge('g', 'i', 6);g.addEdge('h', 'i', 7);GraphByMatrix primTree = new GraphByMatrix(str.length(), false);System.out.println(g.prim(primTree, 'a'));primTree.printGraph();}

效果：

结语：

其实写博客不仅仅是为了教大家，同时这也有利于我巩固自己的知识点，和一个学习的总结，由于作者水平有限，对文章有任何问题的还请指出，接受大家的批评，让我改进，如果大家有所收获的话还请不要吝啬你们的点赞收藏和关注，这可以激励我写出更加优秀的文章。