如图为一个城市连接图,现要设计一条高铁贯通所有城市(即从任一城市可以到达其它任何城市,用Kruskal算法设计一条代价最小的线路,写出完整的程序。图中权值表示两城市之间的里程(单位为100km,假设每公里的高铁造价为3000万元)。
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为了实现Kruskal算法,我们首先需要定义一些数据结构:一个表示边的结构体、一个用于排序的优先队列以及一个表示集合的数据结构(这里我们可以选择并查集)。接下来,我们将编写实现这些功能的函数,并最终完成Kruskal算法的主要部分。
以下是C语言代码实现:
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define MAX_NODES 100 #define INF 99999 // 边的结构体 typedef struct Edge { int src, dest; int weight; } Edge; // 优先队列(使用最小堆) typedef struct MinHeap { int capacity; int size; Edge* heap[MAX_NODES]; } MinHeap; // 并查集 typedef struct UnionFind { int parent[MAX_NODES]; } UnionFind; void init_uf(UnionFind* uf) { for (int i = 0; i < MAX_NODES; ++i) { uf->parent[i] = i; } } int find(UnionFind* uf, int node) { if (uf->parent[node] != node) { uf->parent[node] = find(uf, uf->parent[node]); } return uf->parent[node]; } void union_set(UnionFind* uf, int x, int y) { int rootX = find(uf, x); int rootY = find(uf, y); if (rootX != rootY) { uf->parent[rootX] = rootY; } } void insert_heap(MinHeap* heap, Edge edge) { heap->heap[heap->size++] = edge; int curr = heap->size - 1; while (curr > 0 && heap->heap[curr].weight < heap->heap[(curr - 1) / 2].weight) { Edge temp = heap->heap[curr]; heap->heap[curr] = heap->heap[(curr - 1) / 2]; heap->heap[(curr - 1) / 2] = temp; curr = (curr - 1) / 2; } } Edge extract_min(MinHeap* heap) { Edge min_edge = heap->heap[0]; heap->heap[0] = heap->heap[--heap->size]; int curr = 0; while (curr * 2 + 1 < heap->size) { int child = curr * 2 + 1; if ((child + 1 < heap->size) && heap->heap[child + 1].weight < heap->heap[child].weight) { child++; } if (heap->heap[child].weight <= heap->heap[curr].weight) { break; } else { Edge temp = heap->heap[curr]; heap->heap[curr] = heap->heap[child]; heap->heap[child] = temp; curr = child; } } return min_edge; } void kruskal(int n, Edge edges[], int m) { int total_cost = 0; UnionFind uf; init_uf(&uf); MinHeap min_heap; min_heap.capacity = m; min_heap.size = 0; for (int i = 0; i < m; ++i) { insert_heap(&min_heap, edges[i]); } while (min_heap.size > 0 && uf.size < n - 1) { Edge edge = extract_min(&min_heap); int rootX = find(&uf, edge.src); int rootY = find(&uf, edge.dest); if (rootX != rootY) { total_cost += edge.weight; union_set(&uf, rootX, rootY); } } printf("Minimum cost to build the高铁 network: %d million yuan\n", total_cost * 3000); } int main() { int n, m; scanf("%d %d", &n, &m); Edge edges[m]; // Read the edges and their weights from input for (int i = 0; i < m; ++i) { scanf("%d %d", &edges[i].src, &edges[i].dest); edges[i].weight = abs(edges[i].src - edges[i].dest); // Assuming weights are already given in km } kruskal(n, edges, m); return 0; }
这段代码实现了Kruskal算法,你需要在
main()
函数中读取输入数据(城市数量n,边的数量m以及每条边的起始点和终点),然后调用kruskal()
函数计算最小生成树的总成本。注意:这个程序假设了输入已经按照边的权重进行排序。在实际应用中,可能需要先对输入的边进行排序,然后再执行Kruskal算法。在这个例子中,由于权重已经是两城市间的距离,因此不需要额外的排序步骤。
为了测试此代码,你需要提供一个包含城市数量、边的数量以及每条边的起点和终点的输入文件,例如:
4 6 0 1 1 2 2 3 0 2 1 3 3 2
这段输入表示有4个城市(编号为0到3),共6条边。运行程序后,它将输出最小生成树的总成本。
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