生成樹是連接所有頂點的有向無向圖子圖。圖中可以存在許多生成樹。每個圖上的最小生成樹(MST)的權重相同或小於所有其他生成樹。權重被分配給生成樹的邊,總和是分配給每個邊的權重。由於 V 是圖中的頂點數,因此最小生成樹的邊數為 (V - 1),其中 V 是邊數。
使用 Kruskal 演算法找出最小生成樹
所有邊應依權重非降序排列。
選擇最小的邊。如果未形成環,則包含該邊。
應執行步驟 2,直到生成樹具有 (V-1) 條邊。
在這種情況下,我們被告知要使用貪婪方法。貪心選項是選擇權重最小的邊。舉例來說:此圖的最小生成樹為 (9-1)= 8 條邊。
After sorting: Weight Src Dest 21 27 26 22 28 22 22 26 25 24 20 21 24 22 25 26 28 26 27 22 23 27 27 28 28 20 27 28 21 22 29 23 24 30 25 24 31 21 27 34 23 25
現在我們需要根據排序選取所有邊。
包含邊26-27->,因為沒有形成環
邊包括28-22->,因為沒有形成環路
包括邊緣26- 25->,因為沒有形成環路。
包括邊緣 20-21->,因為沒有形成環路
邊 22-25-> 被包含,因為沒有形成環路。
邊28-26-> 因環路形成而被丟棄
邊22-23-> > 包括,因為沒有形成環路
邊27-28- > 因環路形成而被丟棄
邊線20-27-> 包括,因為沒有形成環路
邊21-22->因形成環而被丟棄
#邊23-24->因未形成環而被包含
由於邊的數量為(V-1),所以演算法到此結束。
範例
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> struct Edge { int src, dest, weight; }; struct Graph { int V, E; struct Edge* edge; }; struct Graph* createGraph(int V, int E){ struct Graph* graph = (struct Graph*)(malloc(sizeof(struct Graph))); graph->V = V; graph->E = E; graph->edge = (struct Edge*)malloc(sizeof( struct Edge)*E); return graph; } struct subset { int parent; int rank; }; int find(struct subset subsets[], int i){ if (subsets[i].parent != i) subsets[i].parent = find(subsets, subsets[i].parent); return subsets[i].parent; } void Union(struct subset subsets[], int x, int y){ int xroot = find(subsets, x); int yroot = find(subsets, y); if (subsets[xroot].rank < subsets[yroot].rank) subsets[xroot].parent = yroot; else if (subsets[xroot].rank > subsets[yroot].rank) subsets[yroot].parent = xroot; else{ subsets[yroot].parent = xroot; subsets[xroot].rank++; } } int myComp(const void* a, const void* b){ struct Edge* a1 = (struct Edge*)a; struct Edge* b1 = (struct Edge*)b; return a1->weight > b1->weight; } void KruskalMST(struct Graph* graph){ int V = graph->V; struct Edge result[V]; int e = 0; int i = 0; qsort(graph->edge, graph->E, sizeof(graph->edge[0]), myComp); struct subset* subsets = (struct subset*)malloc(V * sizeof(struct subset)); for (int v = 0; v < V; ++v) { subsets[v].parent = v; subsets[v].rank = 0; } while (e < V - 1 && i < graph->E) { struct Edge next_edge = graph->edge[i++]; int x = find(subsets, next_edge.src); int y = find(subsets, next_edge.dest); if (x != y) { result[e++] = next_edge; Union(subsets, x, y); } } printf("Following are the edges in the constructed MST\n"); int minimumCost = 0; for (i = 0; i < e; ++i){ printf("%d -- %d == %d\n", result[i].src, result[i].dest, result[i].weight); minimumCost += result[i].weight; } printf("Minimum Cost Spanning tree : %d",minimumCost); return; } int main(){ /* Let us create the following weighted graph 30 0--------1 | \ | 26| 25\ |15 | \ | 22--------23 24 */ int V = 24; int E = 25; struct Graph* graph = createGraph(V, E); graph->edge[0].src = 20; graph->edge[0].dest = 21; graph->edge[0].weight = 30; graph->edge[1].src = 20; graph->edge[1].dest = 22; graph->edge[1].weight = 26; graph->edge[2].src = 20; graph->edge[2].dest = 23; graph->edge[2].weight = 25; graph->edge[3].src = 21; graph->edge[3].dest = 23; graph->edge[3].weight = 35; graph->edge[4].src = 22; graph->edge[4].dest = 23; graph->edge[4].weight = 24; KruskalMST(graph); return 0; }
輸出
Following are the edges in the constructed MST 22 -- 23 == 24 20 -- 23 == 25 20 -- 21 == 30 Minimum Cost Spanning tree : 79
結論
#本教學示範如何使用Kruskal 的最小生成樹演算法-貪心法和C 程式碼來解決此問題。我們也可以用java、python和其他語言來寫這段程式碼。它是根據克魯斯卡爾的概念建模的。該程式會尋找給定圖中的最短生成樹。我們希望本教學對您有所幫助。
以上是Kruskal的最小生成樹演算法-貪婪演算法在C++中的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

C#使用自動垃圾回收機制,而C 採用手動內存管理。 1.C#的垃圾回收器自動管理內存,減少內存洩漏風險,但可能導致性能下降。 2.C 提供靈活的內存控制,適合需要精細管理的應用,但需謹慎處理以避免內存洩漏。

C 在現代編程中仍然具有重要相關性。 1)高性能和硬件直接操作能力使其在遊戲開發、嵌入式系統和高性能計算等領域佔據首選地位。 2)豐富的編程範式和現代特性如智能指針和模板編程增強了其靈活性和效率,儘管學習曲線陡峭,但其強大功能使其在今天的編程生態中依然重要。

C 學習者和開發者可以從StackOverflow、Reddit的r/cpp社區、Coursera和edX的課程、GitHub上的開源項目、專業諮詢服務以及CppCon等會議中獲得資源和支持。 1.StackOverflow提供技術問題的解答;2.Reddit的r/cpp社區分享最新資訊;3.Coursera和edX提供正式的C 課程;4.GitHub上的開源項目如LLVM和Boost提陞技能;5.專業諮詢服務如JetBrains和Perforce提供技術支持;6.CppCon等會議有助於職業

C#適合需要高開發效率和跨平台支持的項目,而C 適用於需要高性能和底層控制的應用。 1)C#簡化開發,提供垃圾回收和豐富類庫,適合企業級應用。 2)C 允許直接內存操作,適用於遊戲開發和高性能計算。

C 持續使用的理由包括其高性能、廣泛應用和不斷演進的特性。 1)高效性能:通過直接操作內存和硬件,C 在系統編程和高性能計算中表現出色。 2)廣泛應用:在遊戲開發、嵌入式系統等領域大放異彩。 3)不斷演進:自1983年發布以來,C 持續增加新特性,保持其競爭力。

C 和XML的未來發展趨勢分別為:1)C 將通過C 20和C 23標準引入模塊、概念和協程等新特性,提升編程效率和安全性;2)XML將繼續在數據交換和配置文件中佔據重要地位,但會面臨JSON和YAML的挑戰,並朝著更簡潔和易解析的方向發展,如XMLSchema1.1和XPath3.1的改進。

現代C 設計模式利用C 11及以後的新特性實現,幫助構建更靈活、高效的軟件。 1)使用lambda表達式和std::function簡化觀察者模式。 2)通過移動語義和完美轉發優化性能。 3)智能指針確保類型安全和資源管理。

C 多線程和並發編程的核心概念包括線程的創建與管理、同步與互斥、條件變量、線程池、異步編程、常見錯誤與調試技巧以及性能優化與最佳實踐。 1)創建線程使用std::thread類,示例展示瞭如何創建並等待線程完成。 2)同步與互斥使用std::mutex和std::lock_guard保護共享資源,避免數據競爭。 3)條件變量通過std::condition_variable實現線程間的通信和同步。 4)線程池示例展示瞭如何使用ThreadPool類並行處理任務,提高效率。 5)異步編程使用std::as


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

SecLists
SecLists是最終安全測試人員的伙伴。它是一個包含各種類型清單的集合,這些清單在安全評估過程中經常使用,而且都在一個地方。 SecLists透過方便地提供安全測試人員可能需要的所有列表,幫助提高安全測試的效率和生產力。清單類型包括使用者名稱、密碼、URL、模糊測試有效載荷、敏感資料模式、Web shell等等。測試人員只需將此儲存庫拉到新的測試機上,他就可以存取所需的每種類型的清單。

Dreamweaver Mac版
視覺化網頁開發工具

PhpStorm Mac 版本
最新(2018.2.1 )專業的PHP整合開發工具