摘要:很好解決,采用排序算法進(jìn)行排序即可。處理方式是記錄頂點(diǎn)在最小生成樹(shù)中的終點(diǎn),頂點(diǎn)的終點(diǎn)是在最小生成樹(shù)中與它連通的最大頂點(diǎn)。如何判斷回路將所有頂點(diǎn)按照從小到大的順序排列好之后,某個(gè)頂點(diǎn)的終點(diǎn)就是與它連通的最大頂點(diǎn)。
①對(duì)圖的所有邊按照權(quán)值大小進(jìn)行排序。
②將邊添加到最小生成樹(shù)中時(shí),怎么樣判斷是否形成了回路。
①很好解決,采用排序算法進(jìn)行排序即可。
②處理方式是:記錄頂點(diǎn)在"最小生成樹(shù)"中的終點(diǎn),頂點(diǎn)的終點(diǎn)是"在最小生成樹(shù)中與它連通的最大頂點(diǎn)"。然后每次需要將一條邊添加到最小生存樹(shù)時(shí)判斷該邊的兩個(gè)頂點(diǎn)的終點(diǎn)是否重合,重合的話則會(huì)構(gòu)成回路。
將所有頂點(diǎn)按照從小到大的順序排列好之后,某個(gè)頂點(diǎn)的終點(diǎn)就是"與它連通的最大頂點(diǎn)"。我們加入的邊的兩個(gè)頂點(diǎn)不能都指向同一個(gè)終點(diǎn),否則構(gòu)成回路。
具體是這個(gè)方法
/** * 返回傳入的點(diǎn)的終點(diǎn)的下標(biāo) * @param ends ends[i] = j i是傳入的點(diǎn)的下標(biāo),j是i的相鄰點(diǎn)的下標(biāo) * @param i * @return */public static int getEnd(int[] ends,int i){ //如果這個(gè)點(diǎn)有可以到達(dá)的點(diǎn),那么就把可以到達(dá)的點(diǎn)賦值到i,然后如果i還有可以到達(dá)的點(diǎn),那么就重復(fù)此操作。一直到最后,最后的點(diǎn)就是最初傳入的點(diǎn)的終點(diǎn) //其實(shí)ends數(shù)組記的是每一個(gè)點(diǎn)的相鄰點(diǎn),而不是終點(diǎn),但是可以通過(guò)ends數(shù)組,利用while循環(huán),求出一個(gè)點(diǎn)的終點(diǎn) while (ends[i] != 0){ i = ends[i]; } return i;}
public class Main { static char[] data = {"A","B","C","D","E","F","G"}; public static void main(String[] args) { //char[] data = {"A","B","C","D","E","F","G"}; int[][] weight = { {0,12,10000,10000,10000,16,14}, {12,0,10,10000,10000, 7,10000}, {10000,10,0,3,5,6,10000}, {10000,10000,3,0,4,10000,10000}, {10000,10000,5,4,0,2,8}, {16,7,6,10000,2,0,9}, {14,10000,10000,10000,8,9,0}}; MGraph mGraph = new MGraph(data.length); mGraph.createGraph(data,weight); mGraph.showGraph(); createMinTreeKruskal(mGraph); //System.out.println(Arrays.toString(MEdge.getEdges(mGraph))); //System.out.println(Arrays.toString(MEdge.getSortedEdges(MEdge.getEdges(mGraph)))); } /** * 克魯斯卡爾算法構(gòu)建最小生成樹(shù) */ public static void createMinTreeKruskal(MGraph mGraph){ if (mGraph.vertexNum == 0){ return; } //首先得到傳入的圖的所有邊按權(quán)值從小到大的順序排序 MEdge[] sortedEdges = MEdge.getSortedEdges(MEdge.getEdges(mGraph));//所有邊 ArrayList<MEdge> mEdges = new ArrayList<>(); //創(chuàng)建所有頂點(diǎn)的終點(diǎn)集 int[] ends = new int[mGraph.vertexNum]; for (int i = 0;i < sortedEdges.length;i++){ int p1 = MEdge.getPointIndex(sortedEdges[i].startPoint,data); int p2 = MEdge.getPointIndex(sortedEdges[i].endPoint,data); //判斷此邊的兩個(gè)點(diǎn)的終點(diǎn)是否相同 int end1 = MEdge.getEnd(ends,p1); int end2 = MEdge.getEnd(ends,p2); if (end1 != end2){ ends[end1] = end2; mEdges.add(sortedEdges[i]); } } System.out.println(mEdges); }}//創(chuàng)建邊class MEdge{ char startPoint; char endPoint; int weight; public MEdge(char startPoint, char endPoint, int weight) { this.startPoint = startPoint; this.endPoint = endPoint; this.weight = weight; } @Override public String toString() { return "MEdge{" + "startPoint=" + startPoint + ", endPoint=" + endPoint + ", weight=" + weight + "}"; } //傳入一個(gè)圖,根據(jù)其鄰接矩陣,得到其邊的數(shù)目 public static int getEdgesNum(MGraph mGraph){ if (mGraph.vertexNum == 0){ return -1; } int edgeNum = 0; for (int i = 0;i < mGraph.vertexNum;i++){ for(int j = i + 1;j < mGraph.vertexNum;j++){ if (mGraph.weight[i][j] != 10000){ //說(shuō)明這是一條邊,i和j分別是其端點(diǎn) edgeNum++; } } } return edgeNum; } //傳入一個(gè)圖,根據(jù)其鄰接矩陣,得到其邊 public static MEdge[] getEdges(MGraph mGraph){ if (mGraph.vertexNum == 0){ return null; } MEdge[] mEdges = new MEdge[getEdgesNum(mGraph)]; int index = 0; for (int i = 0;i < mGraph.vertexNum;i++){ for(int j = i + 1;j < mGraph.vertexNum;j++){ if (mGraph.weight[i][j] != 10000){ //說(shuō)明這是一條邊,i和j分別是其端點(diǎn) mEdges[index] = new MEdge(mGraph.data[i],mGraph.data[j],mGraph.weight[i][j]); index++;//這里一定別忘了+1 } } } return mEdges; } //傳入一個(gè)邊集合,根據(jù)其權(quán)值大小進(jìn)行排序 public static MEdge[] getSortedEdges(MEdge[] mEdges){ for (int i = 0;i < mEdges.length - 1;i++){ for (int j = 0;j < mEdges.length - i - 1;j++){ if (mEdges[j + 1].weight < mEdges[j].weight){ //不能用下面的 因?yàn)橄旅孢@種僅僅改變了邊的權(quán),我們應(yīng)該整個(gè)邊都去改變// int temp = mEdges[j + 1].weight;// mEdges[j + 1].weight = mEdges[j].weight;// mEdges[j].weight = temp; MEdge mEdge = mEdges[j + 1]; mEdges[j + 1] = mEdges[j]; mEdges[j] = mEdge; } } } return mEdges; } /** * 返回傳入的點(diǎn)的終點(diǎn)的下標(biāo) * @param ends ends[i] = j i是傳入的點(diǎn)的下標(biāo),j是i的終點(diǎn)的下標(biāo) * @param i * @return */ public static int getEnd(int[] ends,int i){ //如果這個(gè)點(diǎn)有可以到達(dá)的點(diǎn),那么就把可以到達(dá)的點(diǎn)賦值到i,然后如果i還有可以到達(dá)的點(diǎn),那么就重復(fù)此操作。 //其實(shí)ends數(shù)組記的是每一個(gè)點(diǎn)的相鄰點(diǎn),而不是終點(diǎn),但是可以通過(guò)ends數(shù)組,利用while循環(huán),求出一個(gè)點(diǎn)的終點(diǎn) while (ends[i] != 0){ i = ends[i]; } return i; } //輸入一個(gè)頂點(diǎn)(char類型),返回其索引值(int類型) public static int getPointIndex(char point,char[] datas){ for (int i = 0;i < datas.length;i++){ if (datas[i] == point){ return i; } } return -1;//沒(méi)找到 }}//這是圖class MGraph{ //節(jié)點(diǎn)數(shù)目 int vertexNum; //節(jié)點(diǎn) char[] data; //邊的權(quán)值 int[][] weight; MGraph(int vertexNum){ this.vertexNum = vertexNum; data = new char[vertexNum]; weight = new int[vertexNum][vertexNum]; } //圖的創(chuàng)建 public void createGraph(char[] mData,int[][] mWeight){ if (vertexNum == 0){ return;//節(jié)點(diǎn)數(shù)目為0 無(wú)法創(chuàng)建 } for (int i = 0;i < data.length;i++){ data[i] = mData[i]; } for (int i = 0;i < mWeight.length;i++){ for (int j = 0;j < mWeight.length;j++){ weight[i][j] = mWeight[i][j]; } } } //打印圖 public void showGraph(){ if (vertexNum == 0){ return; } for (int[] oneLine: weight){ for (int oneNum: oneLine){ System.out.printf("%20d",oneNum); } System.out.println(); } }}
結(jié)果
0 12 10000 10000 10000 16 14 12 0 10 10000 10000 7 10000 10000 10 0 3 5 6 10000 10000 10000 3 0 4 10000 10000 10000 10000 5 4 0 2 8 16 7 6 10000 2 0 9 14 10000 10000 10000 8 9 0[MEdge{startPoint=E, endPoint=F, weight=2}, MEdge{startPoint=C, endPoint=D, weight=3}, MEdge{startPoint=D, endPoint=E, weight=4}, MEdge{startPoint=B, endPoint=F, weight=7}, MEdge{startPoint=E, endPoint=G, weight=8}, MEdge{startPoint=A, endPoint=B, weight=12}]
文章版權(quán)歸作者所有,未經(jīng)允許請(qǐng)勿轉(zhuǎn)載,若此文章存在違規(guī)行為,您可以聯(lián)系管理員刪除。
轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明本文地址:http://systransis.cn/yun/121401.html
摘要:應(yīng)用分治法是一種很重要的算法。字面上的解釋是分而治之,就是把一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題分成兩個(gè)或更多的相同或相似的子問(wèn)題,再把子問(wèn)題分成更小的子問(wèn)題直到最后子問(wèn)題可以簡(jiǎn)單的直接求解,原問(wèn)題的解即子問(wèn)題的解的合并。 ...
摘要:?jiǎn)栴}勝利鄉(xiāng)有個(gè)村莊現(xiàn)在需要修路把個(gè)村莊連通各個(gè)村莊的距離用邊線表示權(quán)比如距離公里問(wèn)如何修路保證各個(gè)村莊都能連通并且總的修建公路總里程最短代碼重點(diǎn)理解中的三層循環(huán) 問(wèn)...
摘要:遞歸實(shí)現(xiàn)不考慮相同數(shù)二分查找,不考慮有相同數(shù)的情況遞歸找到了考慮有相同數(shù)二分查找考慮有相同元素的情況遞歸要查找的值 1.遞歸實(shí)現(xiàn) ①不考慮相同數(shù) /** * 二分查...
摘要:學(xué)習(xí)資料迪杰斯特拉計(jì)算的是單源最短路徑,而弗洛伊德計(jì)算的是多源最短路徑代碼不能設(shè)置為,否則兩個(gè)相加會(huì)溢出導(dǎo)致出現(xiàn)負(fù)權(quán)創(chuàng)建頂點(diǎn)和邊 學(xué)習(xí)資料 迪杰斯特拉計(jì)算的是單源最...
摘要:例題假設(shè)存在如下表的需要付費(fèi)的廣播臺(tái),以及廣播臺(tái)信號(hào)可以覆蓋的地區(qū)。 例題 假設(shè)存在如下表的需要付費(fèi)的廣播臺(tái),以及廣播臺(tái)信號(hào)可以覆蓋的地區(qū)。如何選擇最少的廣播臺(tái),讓...
閱讀 2381·2023-04-25 20:07
閱讀 3316·2021-11-25 09:43
閱讀 3679·2021-11-16 11:44
閱讀 2540·2021-11-08 13:14
閱讀 3188·2021-10-19 11:46
閱讀 907·2021-09-28 09:36
閱讀 3006·2021-09-22 10:56
閱讀 2385·2021-09-10 10:51