一刷代码随想录(图论7)

2024-08-28 10:44
文章标签 随想录 代码 图论 一刷

本文主要是介绍一刷代码随想录(图论7),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

题目引入:

题目描述:

在世界的某个区域,有一些分散的神秘岛屿,每个岛屿上都有一种珍稀的资源或者宝藏。国王打算在这些岛屿上建公路,方便运输。

不同岛屿之间,路途距离不同,国王希望你可以规划建公路的方案,如何可以以最短的总公路距离将 所有岛屿联通起来。

给定一张地图,其中包括了所有的岛屿,以及它们之间的距离。以最小化公路建设长度,确保可以链接到所有岛屿。

输入描述:

第一行包含两个整数V 和 E,V代表顶点数,E代表边数 。顶点编号是从1到V。例如:V=2,一个有两个顶点,分别是1和2。

接下来共有 E 行,每行三个整数 v1,v2 和 val,v1 和 v2 为边的起点和终点,val代表边的权值。

输出描述:

输出联通所有岛屿的最小路径总距离

输入示例:

7 11
1 2 1
1 3 1
1 5 2
2 6 1
2 4 2
2 3 2
3 4 1
4 5 1
5 6 2
5 7 1
6 7 1

输出示例:

6

解题方法:

本题是求最小生成树的问题:

最小生成树是所有节点的最小连通子图, 即:以最小的成本(边的权值)将图中所有节点链接到一起。

图中有n个节点,那么一定可以用 n - 1 条边将所有节点连接到一起。

那么如何选择 这 n-1 条边 就是 最小生成树算法的任务所在。

1、prim算法求解最小生成树

prim三部曲

  1. 第一步,选距离生成树最近节点
  2. 第二步,最近节点加入生成树
  3. 第三步,更新非生成树节点到生成树的距离(即更新minDist数组)

,minDist数组代表所有节点距离当前最小生成树的距离

1、初始状态,首先将minDist初始化成距离最大值。

2、使用prim三部曲构造最小生成树,首先将第一个点加入最小生成树,之后不断重复prim三部曲。

3、最后每次更新minDist数组时将边记录方便打印。

代码:

#include<iostream>
#include<vector>
#include <climits>using namespace std;
int main() {int v, e;int x, y, k;cin >> v >> e;vector<vector<int>> grid(v + 1, vector<int>(v + 1, 10001));while (e--) {cin >> x >> y >> k;grid[x][y] = k;grid[y][x] = k;}vector<int> minDist(v + 1, 10001);vector<bool> isInTree(v + 1, false);//加上初始化vector<int> parent(v + 1, -1);for (int i = 1; i < v; i++) {int cur = -1;int minVal = INT_MAX;for (int j = 1; j <= v; j++) {if (!isInTree[j] &&  minDist[j] < minVal) {minVal = minDist[j];cur = j;}}isInTree[cur] = true;for (int j = 1; j <= v; j++) {if (!isInTree[j] && grid[cur][j] < minDist[j]) {minDist[j] = grid[cur][j];parent[j] = cur; // 记录边}}}// 输出 最小生成树边的链接情况for (int i = 1; i <= v; i++) {cout << i << "->" << parent[i] << endl;}
}

2、K算法,与上方不同,K算法管理的的是节点之间的边,首先将节点的边进行排序,先将小的边加入生成树,并将两个节点加入并查集,并每一次都对两个节点进行判断,若发现两个已经在并查集,证明如果加入后会成环,不会加入最小生成树。

代码如下:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>using namespace std;struct Edge {int l, r, val;
};int n = 10001;vector<int> father(n, -1); void init() {for (int i = 0; i < n; ++i) {father[i] = i;}
}int find(int u) {return u == father[u] ? u : father[u] = find(father[u]); 
}void join(int u, int v) {u = find(u); v = find(v); if (u == v) return ; father[v] = u;
}int main() {int v, e;int v1, v2, val;vector<Edge> edges;int result_val = 0;cin >> v >> e;while (e--) {cin >> v1 >> v2 >> val;edges.push_back({v1, v2, val});}sort(edges.begin(), edges.end(), [](const Edge& a, const Edge& b) {return a.val < b.val;});vector<Edge> result; // 存储最小生成树的边init();for (Edge edge : edges) {int x = find(edge.l);int y = find(edge.r);if (x != y) {result.push_back(edge); // 保存最小生成树的边result_val += edge.val; join(x, y);}}// 打印最小生成树的边for (Edge edge : result) {cout << edge.l << " - " << edge.r << " : " << edge.val << endl;}return 0;
}

Prim 算法 时间复杂度为 O(n^2),其中 n 为节点数量,它的运行效率和图中边树无关,适用稠密图。

Kruskal算法 时间复杂度 为 nlogn,其中n 为边的数量,适用稀疏图。

这篇关于一刷代码随想录(图论7)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1114539

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