
如何使用Java实现最小生成树算法
最小生成树算法是图论中的一个经典问题,用于求解一个带权重的连通图的最小生成树。本文将介绍如何使用Java语言来实现这个算法,并提供具体的代码示例。
- 问题描述
给定一个连通图G,其中每条边都有一个权重,要求求出一个最小生成树T,使得T中所有边的权重之和最小。 - Prim算法
Prim算法是一种贪心算法,用于求解最小生成树问题。它的基本思想是从一个顶点开始,逐步扩展生成树,每次选取距离已有生成树最近的顶点,直到所有顶点都被加入生成树为止。
下面是Prim算法的Java实现示例:
import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.PriorityQueue; import java.util.Queue; class Edge implements Comparable{ int from; int to; int weight; public Edge(int from, int to, int weight) { this.from = from; this.to = to; this.weight = weight; } @Override public int compareTo(Edge other) { return Integer.compare(this.weight, other.weight); } } public class Prim { public static List calculateMST(List > graph) { int n = graph.size(); boolean[] visited = new boolean[n]; Queue
pq = new PriorityQueue<>(); // Start from vertex 0 int start = 0; visited[start] = true; for (Edge e : graph.get(start)) { pq.offer(e); } List mst = new ArrayList<>(); while (!pq.isEmpty()) { Edge e = pq.poll(); int from = e.from; int to = e.to; int weight = e.weight; if (visited[to]) { continue; } visited[to] = true; mst.add(e); for (Edge next : graph.get(to)) { if (!visited[next.to]) { pq.offer(next); } } } return mst; } }
- Kruskal算法
Kruskal算法也是一种贪心算法,用于求解最小生成树问题。它的基本思想是将图中的所有边按照权重从小到大排序,然后依次添加到生成树中,当添加一条边时,如果该边的两个端点不属于同一个连通分量,则可以将这两个端点合并成一个连通分量。
下面是Kruskal算法的Java实现示例:
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import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.List; class Edge implements Comparable{ int from; int to; int weight; public Edge(int from, int to, int weight) { this.from = from; this.to = to; this.weight = weight; } @Override public int compareTo(Edge other) { return Integer.compare(this.weight, other.weight); } } public class Kruskal { public static List calculateMST(List edges, int n) { List mst = new ArrayList<>(); Collections.sort(edges); int[] parent = new int[n]; for (int i = 0; i < n; i++) { parent[i] = i; } for (Edge e : edges) { int from = e.from; int to = e.to; int weight = e.weight; int parentFrom = findParent(from, parent); int parentTo = findParent(to, parent); if (parentFrom != parentTo) { mst.add(e); parent[parentFrom] = parentTo; } } return mst; } private static int findParent(int x, int[] parent) { if (x != parent[x]) { parent[x] = findParent(parent[x], parent); } return parent[x]; } }
- 示例使用
下面是一个简单的示例用法:
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
List> graph = new ArrayList<>();
graph.add(new ArrayList<>());
graph.add(new ArrayList<>());
graph.add(new ArrayList<>());
graph.add(new ArrayList<>());
graph.get(0).add(new Edge(0, 1, 2));
graph.get(0).add(new Edge(0, 2, 3));
graph.get(1).add(new Edge(1, 0, 2));
graph.get(1).add(new Edge(1, 2, 1));
graph.get(1).add(new Edge(1, 3, 5));
graph.get(2).add(new Edge(2, 0, 3));
graph.get(2).add(new Edge(2, 1, 1));
graph.get(2).add(new Edge(2, 3, 4));
graph.get(3).add(new Edge(3, 1, 5));
graph.get(3).add(new Edge(3, 2, 4));
List mst = Prim.calculateMST(graph);
System.out.println("Prim算法得到的最小生成树:");
for (Edge e : mst) {
System.out.println(e.from + " -> " + e.to + ",权重:" + e.weight);
}
List edges = new ArrayList<>();
edges.add(new Edge(0, 1, 2));
edges.add(new Edge(0, 2, 3));
edges.add(new Edge(1, 2, 1));
edges.add(new Edge(1, 3, 5));
edges.add(new Edge(2, 3, 4));
mst = Kruskal.calculateMST(edges, 4);
System.out.println("Kruskal算法得到的最小生成树:");
for (Edge e : mst) {
System.out.println(e.from + " -> " + e.to + ",权重:" + e.weight);
}
}
}
通过运行上面的示例程序,可以得到如下输出结果:
Prim算法得到的最小生成树: 0 -> 1,权重:2 1 -> 2,权重:1 2 -> 3,权重:4 Kruskal算法得到的最小生成树: 1 -> 2,权重:1 0 -> 1,权重:2 2 -> 3,权重:4
以上就是使用Java实现最小生成树算法的具体代码示例。通过这些示例代码,读者可以更好地理解和学习最小生成树算法的实现过程和原理。希望本文对读者有所帮助。











