Java實(shí)現(xiàn)克魯斯卡爾算法的示例代碼
克魯斯卡爾算法
克魯斯卡爾算法是一種用于求解最小生成樹問題的貪心算法。最小生成樹是一個連通無向圖中生成樹中邊權(quán)值和最小的生成樹??唆斔箍査惴ò催厵?quán)值從小到大的順序依次選擇邊,當(dāng)所選的邊不會形成環(huán)時,將其加入到生成樹中。具體實(shí)現(xiàn)過程如下:
- 將所有邊按照邊權(quán)值從小到大排序。
- 依次選擇邊,如果選擇的邊的兩個端點(diǎn)不在同一個連通分量中,則將這條邊加入到最小生成樹中,并將兩個端點(diǎn)合并為同一個連通分量。
- 直到最小生成樹中包含了圖中的所有頂點(diǎn)為止。
算法的優(yōu)點(diǎn)在于只需要關(guān)注邊的權(quán)值,而與頂點(diǎn)的度數(shù)無關(guān),因此在稠密圖中也能表現(xiàn)出較好的性能。同時,克魯斯卡爾算法還具有較好的可擴(kuò)展性,可以很方便地處理帶權(quán)圖中的最小生成森林問題。
執(zhí)行流程
- 將所有的邊按照權(quán)值從小到大排序;
- 依次遍歷每條邊,如果這條邊連接的兩個節(jié)點(diǎn)不在同一個連通分量中,則將這條邊加入生成樹,并將這兩個節(jié)點(diǎn)合并為一個連通分量;
- 重復(fù)步驟 2 直到所有的節(jié)點(diǎn)都在同一個連通分量中,此時生成的樹即為最小生成樹。
在實(shí)現(xiàn)過程中,通常使用并查集來維護(hù)連通性,以提高效率。
代碼實(shí)現(xiàn)
import java.util.*; public class KruskalAlgorithm { // 定義邊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) class Edge implements Comparable<Edge> { int src, dest, weight; public int compareTo(Edge edge) { return this.weight - edge.weight; } } // 并查集數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) class Subset { int parent, rank; } int V, E; // V是頂點(diǎn)數(shù),E是邊數(shù) Edge edge[]; // 存儲邊的數(shù)組 // 構(gòu)造函數(shù),初始化邊和頂點(diǎn)數(shù) KruskalAlgorithm(int v, int e) { V = v; E = e; edge = new Edge[E]; for (int i = 0; i < e; ++i) edge[i] = new Edge(); } // 查找父節(jié)點(diǎn) int find(Subset subsets[], int i) { if (subsets[i].parent != i) subsets[i].parent = find(subsets, subsets[i].parent); return subsets[i].parent; } // 合并兩個子集 void union(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++; } } // 執(zhí)行克魯斯卡爾算法 void kruskal() { Edge result[] = new Edge[V]; // 存儲結(jié)果的數(shù)組 int e = 0; // 表示result數(shù)組中的下標(biāo) // 將邊按照權(quán)重從小到大排序 Arrays.sort(edge); // 創(chuàng)建V個子集 Subset subsets[] = new Subset[V]; for (int i = 0; i < V; ++i) subsets[i] = new Subset(); // 初始化每個子集的父節(jié)點(diǎn)和秩 for (int v = 0; v < V; ++v) { subsets[v].parent = v; subsets[v].rank = 0; } // 取E-1條邊 int i = 0; while (e < V - 1) { Edge next_edge = new Edge(); next_edge = edge[i++]; int x = find(subsets, next_edge.src); int y = find(subsets, next_edge.dest); // 如果兩個節(jié)點(diǎn)不在同一個集合中,合并它們 if (x != y) { result[e++] = next_edge; union(subsets, x, y); } } // 打印結(jié)果 System.out.println("Following are the edges in the constructed MST"); for (i = 0; i < e; ++i){ System.out.println(result[i].src + " - " + result[i" - " + result[i].weight); return; } // 定義一個輔助函數(shù),用于查找結(jié)點(diǎn)所在的集合 private int find(int parent[], int i) { if (parent[i] == -1) return i; return find(parent, parent[i]); } // 定義一個輔助函數(shù),用于合并兩個集合 private void union(int parent[], int x, int y) { int xset = find(parent, x); int yset = find(parent, y); parent[xset] = yset; } } }
函數(shù)使用Arrays類的sort方法,按照邊的權(quán)重從小到大對邊進(jìn)行排序。然后,函數(shù)依次遍歷排序后的邊,對于每條邊,使用find函數(shù)查找其src和dest所在的集合的根節(jié)點(diǎn)。如果根節(jié)點(diǎn)不同,則說明這兩個集合不連通,可以合并,并將邊加入最小生成樹的結(jié)果數(shù)組result中。最后,函數(shù)遍歷最小生成樹的結(jié)果數(shù)組result,并輸出每條邊的起點(diǎn)、終點(diǎn)和權(quán)重。
該實(shí)現(xiàn)中,使用了快速查找集合的方法,即使用并查集來實(shí)現(xiàn)。每個結(jié)點(diǎn)都有一個parent數(shù)組,其中parent[i]表示結(jié)點(diǎn)i的父節(jié)點(diǎn),如果parent[i] == -1,則說明結(jié)點(diǎn)i為根節(jié)點(diǎn)。在查找結(jié)點(diǎn)所在的集合時,如果當(dāng)前結(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)為-1,則說明該結(jié)點(diǎn)為根節(jié)點(diǎn),直接返回;否則,遞歸查找其父節(jié)點(diǎn)所在的集合。在合并兩個集合時,找到要合并的兩個集合的根節(jié)點(diǎn),將其中一個根節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)設(shè)為另一個根節(jié)點(diǎn)的索引,即將一個集合的根節(jié)點(diǎn)合并到另一個集合的根節(jié)點(diǎn)下。
這樣實(shí)現(xiàn)的克魯斯卡爾算法時間復(fù)雜度為O(ElogE),其中E表示圖中的邊數(shù),主要的時間開銷在于排序邊的過程??臻g復(fù)雜度為O(V+E),其中V表示圖中的頂點(diǎn)數(shù),主要的空間開銷在于存儲邊和parent數(shù)組。
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