最小生成树的Prim算法也是贪心算法的一大经典应用。Prim算法的特点是时刻维护一棵树,算法不断加边,加的过程始终是一棵树。
简述
Prim算法过程:
一条边一条边地加, 维护一棵树。
初始 E = {}空集合, V = {任意节点}
循环(n – 1)次,每次选择一条边(v1,v2), 满足:v1属于V , v2不属于V。且(v1,v2)权值最小。
E = E + (v1,v2)
V = V + v2
最终E中的边是一棵最小生成树, V包含了全部节点。
执行过程
以下图为例介绍Prim算法的执行过程。
Prim算法的过程从A开始 V = {A}, E = {}
选中边AF , V = {A, F}, E = {(A,F)}
选中边FB, V = {A, F, B}, E = {(A,F), (F,B)}
选中边BD, V = {A, B, F, D}, E = {(A,F), (F,B), (B,D)}
选中边DE, V = {A, B, F, D, E}, E = {(A,F), (F,B), (B,D), (D,E)}
选中边BC, V = {A, B, F, D, E, c}, E = {(A,F), (F,B), (B,D), (D,E), (B,C)}, 算法结束。
算法证明
Prim算法的证明:假设Prim算法得到一棵树P,有一棵最小生成树T。假设P和T不同,我们假设Prim算法进行到第(K – 1)步时选择的边都在T中,这时Prim算法的树是P’, 第K步时,Prim算法选择了一条边e = (u, v)不在T中。假设u在P’中,而v不在。
因为T是树,所以T中必然有一条u到v的路径,我们考虑这条路径上第一个点u在P’中,最后一个点v不在P’中,则路径上一定有一条边f = (x,y),x在P’中,而且y不在P’中。
我们考虑f和e的边权w(f)与w(e)的关系:
若w(f) > w(e),在T中用e换掉f (T中加上e去掉f),得到一个权值和更小的生成树,与T是最小生成树矛盾。
若w(f) < w(e), Prim算法在第K步时应该考虑加边f,而不是e,矛盾。
因此只有w(f) = w(e),我们在T中用e换掉f,这样Prim算法在前K步选择的边在T中了,有限步之后把T变成P,而树权值和不变, 从而Prim算法是正确的。
请仔细理解Prim算法——时刻维护一棵生成树。我们的证明构造性地证明了所有地最小生成树地边权(多重)集合都相同!
题目测试
最后,我们来提供输入输出数据,由你来写一段程序,实现这个算法,只有写出了正确的程序,才能继续后面的课程。
输入
第1行:2个数N,M中间用空格分隔,N为点的数量,M为边的数量。(2 <= N <= 1000, 1 <= M <= 50000)
第2 - M + 1行:每行3个数S E W,分别表示M条边的2个顶点及权值。(1 <= S, E <= N,1 <= W <= 10000)
输出
输出最小生成树的所有边的权值之和。
输入示例
9 14
1 2 4
2 3 8
3 4 7
4 5 9
5 6 10
6 7 2
7 8 1
8 9 7
2 8 11
3 9 2
7 9 6
3 6 4
4 6 14
1 8 8
输出示例
37
请选取你熟悉的语言,并在下面的代码框中完成你的程序,注意数据范围,最终结果会造成Int32溢出,这样会输出错误的答案。
不同语言如何处理输入输出,请查看下面的语言说明。
题目分析
声明一个结构类型储存“边”的信息。
struct Side
{
public int[] Endpoints;
public int Weight;
public Side(int endpoint1, int endpoint2, int weight)
{
Endpoints = new int[2] { endpoint1, endpoint2 };
Weight = weight;
}
}
首先读入总边数和总点数
var line1 = Console.ReadLine().Split(' ');
var n = Convert.ToInt32(line1[0]);
var m = Convert.ToInt32(line1[1]);
读入所有“边”,储存在数组中
var sides = new Side[m];
var points = new List<int>();
var totalWeight = 0L;
for (var i = 0; i < m; i++)
{
var line = Console.ReadLine().Split(' ');
sides[i] = new Side(Convert.ToInt32(line[0]), Convert.ToInt32(line[1]), Convert.ToInt32(line[2]));
}
将所有边按照权值排序
var orderSides = sides.OrderBy(s => s.Weight
加入起点
points.AddRange(orderSides[0].Endpoints);
totalWeight += orderSides[0].Weight;
orderSides.Rem
Prim:
按权值从小到大循环遍历数组里的边,如果发现某一个边的一个端点在端点数组里有,另一个端点在端点数组里没有,就把另一端点也加入,然后累加权值。直到端点数组内端点个数等于总端点数。
while (points.Count != n)
{
for (var i = 0; i < orderSides.Count; i++)
{
if ((!points.Contains(orderSides[i].Endpoints[0]) && !points.Contains(orderSides[i].Endpoints[1]))||(points.Contains(orderSides[i].Endpoints[0]) && points.Contains(orderSides[i].Endpoints[1]))) continue;
points.Add(points.Contains(orderSides[i].Endpoints[0]) ? orderSides[i].Endpoints[1] : orderSides[i].Endpoints[0]);
totalWeight += orderSides[i].Weight;
orderSides.RemoveAt(i);
break;
}
}
Accepted
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
public class Sum
{
struct Side
{
public int[] Endpoints;
public int Weight;
public Side(int endpoint1, int endpoint2, int weight)
{
Endpoints = new int[2] { endpoint1, endpoint2 };
Weight = weight;
}
}
public static void Main()
{
var line1 = Console.ReadLine().Split(' ');
var n = Convert.ToInt32(line1[0]);
var m = Convert.ToInt32(line1[1]);
var sides = new Side[m];
var points = new List<int>();
var totalWeight = 0L;
for (var i = 0; i < m; i++)
{
var line = Console.ReadLine().Split(' ');
sides[i] = new Side(Convert.ToInt32(line[0]), Convert.ToInt32(line[1]), Convert.ToInt32(line[2]));
}
var orderSides = sides.OrderBy(s => s.Weight).ToList();
points.AddRange(orderSides[0].Endpoints);
totalWeight += orderSides[0].Weight;
orderSides.RemoveAt(0);
while (points.Count != n)
{
for (var i = 0; i < orderSides.Count; i++)
{
if ((!points.Contains(orderSides[i].Endpoints[0]) && !points.Contains(orderSides[i].Endpoints[1]))||(points.Contains(orderSides[i].Endpoints[0]) && points.Contains(orderSides[i].Endpoints[1]))) continue;
points.Add(points.Contains(orderSides[i].Endpoints[0]) ? orderSides[i].Endpoints[1] : orderSides[i].Endpoints[0]);
totalWeight += orderSides[i].Weight;
orderSides.RemoveAt(i);
break;
}
}
Console.WriteLine(totalWeight);
}
}