future_myself___ 2024-04-21 17:38 采纳率: 0%
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最小生成树Kruskal算法

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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  • 专家-赤兔[在线] 全栈领域优质创作者 2024-04-21 17:38
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    引自免费微信小程序:皆我百晓生

    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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