46. 蛤蟆的数据结构笔记之四十六普里姆算法
本篇名言：“手莫伸 ,伸手必被捉。党与人民在监督 ,万目睽睽难逃脱。汝言惧捉手不伸
,他道不伸能自觉 ,
其实想伸不敢伸 ,人民咫尺手自缩。--
陈毅”
连通图的生成树是一个极小的连通子图，它含有图中全部的顶点，但只有足以构成一棵树的n-1条边。所谓的最小成本，就是n个顶点，用n-1条边把一个连通图连接起来，并且使得权值的和最小。构造连通网的最小代价生成树，即最小生成树（Minimum Cost Spanning Tree）。
找连通图的最小生成树，经典的有两种算法，普里姆算法和克鲁斯卡尔算法，这里介绍克里姆算法。这篇我们来看下最小生成树的另一个算法，普里姆算法。
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1. 普里姆算法
1.1 Prim 算法思想
设 G=（ V,E ）是一个有 n 个顶点的连通图，用T=(U，TE)表示要构造的最小生成树，其中 U 为顶点集合，TE 为边的集合。则 Prim 算法的具体步骤描述入下：
1. 初始化：令 U={?}，TE={?}。从 V 中取出一个顶点u0 放入生成树的顶点集 U 中，作为第一个顶点，此时T= ({u0}) ,{φ});
2. 从 u ∈U ， v ∈(v ? V ) 的边(u，v)中找一条代价最小的边(u*，v*)，将其放入 TE 中，并将v*放入 U 中；
3. 重复步骤（2），直至 U=V 为止。此时集合 TE 中必有 n-1 条边，T 即为所要构造的最小生成树。
通俗讲法：可取图中任意一个顶点V作为生成树的根，之后若要往生成树上添加顶点W，则在顶点V和W之间必定存在一条边。并且该边的权值在所有连通顶点V和W之间的边中取值最小。
一般情况下，假设n个顶点分成两个集合：U（包含已落在生成树上的结点）和V-U（尚未落在生成树上的顶点），则在所有连通U中顶点和V-U中顶点的边中选取权值最小的边。
生成树的过程如下图1
如下图2所示为构造生成树的过程中，辅助数组中各分量值的变化情况，初始归U＝｛v1｝，加入到U集合中的节点，我们将lowcost改成0以示：
2. 代码实现
2.1 Prim函数
定义顶点个数为6个，边的数量为10条。
输入每个顶点的名字。
设置该点到任意其他一个顶点间的举例为无限大。
设置指定点之间的距离，即邻接矩阵。
进入核心代码：
将v0顶点与之有边的权值存入数组,
设置数组lowcost存放边的权值，adjvex存放顶点的序号。
Adjvex[v]为U中距离V最近的一个邻接点，及是边（v,adjvex[v]）,最小权值为lowcost[v]
lowcost 保存 顶点集合内顶点到生成树外各顶点的各边上的当前最小权值。
Adjvex保存 顶点集合外各顶点距离集合内哪个顶点最近。
进入主循环，从第一个点开始：
从V0顶点开始(V0加入到最小生成树)，lowcost保存和V0其他顶点的边权值。
lowcost:0 6 1 5 N N
Adjvex:0 0 0 0 0 0
然后找到与V0最近的点V2，权值为1.同时把lowcost[2]=0,表示V2加入到了最小生成树中。
然后依次比较所有和V0，V2的其他顶点的权值，取较小的权值值存放到lowcost数组中。
如果V2到某个点的距离比V0到某个点的距离要小，则设置Adjvex [某个点] = 2，表示那个店和V2链接着。
结束后：lowcost: 0 5 0 56 4
Adjvex: 0 2 0 0 2 2
然后进入下一个点，下个点是和V2点连接权值最小为4的点，该点就是V5点。同时将V5加入到最小生成树中。
然后比较V5和所有其他节点的权值与lowcost对比。发现V5到V3的距离为2，而lowcost中记载的却是5，所示将lowcost[3]=2.
lowcost: 0 5 0 2 6 0
Adjvex: 0 2 0 5 2 2
然后进入V3点的循环，权值最小为2的点，该点就是V3点，同时V3加入最小生成树中。
然后比较V3和所有其他节点的权值与lowcost对比，此时剩余点到最小生成树的距离都比到V3点要小。
lowcost: 0 5 0 0 6 0
Adjvex: 0 2 0 5 2 2
接着：找到此时的lowcost最小为5，是当前最小生成树到V1的点, 同时V1加入最小生成树中。
此时：
lowcost: 0 0 0 0 6 0
Adjvex: 0 2 0 5 2 2
比较V1和剩余未在最小生成树点的权值与lowcost对比（其实只剩下V4点），发现V1其实比最小生成树到剩余点V4的距离近，那么设置adjvex[4]=1，lowcost[4]=3。
lowcost: 0 0 0 0 3 0
Adjvex: 0 2 0 5 1 2
最后，找到lowcost最小为3，也是剩余的到顶点V4的权值,
V4加入最小生成树中。
lowcost: 0 0 0 0 0 0
Adjvex: 0 2 0 5 1 2
循环结束，退出。
PS： Adjvex数组0 2 0 0 2 2表示当前最小生成树中有点V0，V2。其中V1连着V2，V4连着V2，V5连着V2。
Adjvex数组0 2 0 5 2 2 表示当前最小生成树中有点V0，V2，V5。其中V1连着V2，V3连着V5，V4连着V2，V5连着V2。
lowcost:0 5 0 5 6 4 表示当前V0，V2在当前生成树中，最小生成树到V1为5，最小生成树到V3为5，最小生成树到V4为6，最小生成树到V5为4.
lowcost:0 5 0 2 6 0，表示当前V0，V2，V5在当前生成树中，最小生成树到V1为5，最小生成树到V3为2，最小生成树到V4为6
最后如下图3所示：
3. 源码
#defineINFINITY65535
typedefint
status;
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<conio.h>
#include"string.h"
#definemaxlen10
typedefstruct
{
charvexs[maxlen][maxlen];/*顶点信息集合,我们用它来存入顶点名字*/
intvexnum,arcnum;/*顶点数和边数*/
intarcs[maxlen][maxlen];/*邻接矩阵*/
}graph;
//定位输入节点的名称
int LocateVex(graphG,charu[maxlen])
{
inti;
for(i=0;i<G.vexnum;++i)
if(strcmp(u,G.vexs[i])==0)
returni;
return-1;
}
void prim(graph&g)/*最小生成树*/
{
inti,j,k,min,w,flag;
intlowcost[maxlen];/*权值*/
intadjvex[maxlen];/*最小生成树结点*/
charva[maxlen],vb[maxlen];
//初始化邻接矩阵
//printf("请输入顶点数和边数：\n");
//scanf("%d%d",&g.vexnum,&g.arcnum);
g.vexnum=6;
g.arcnum=10;
i = 1;
printf("请输入顶点信息：\n");
for(intj=0;j<g.vexnum;j++)
scanf("%s",g.vexs[j]);
for(i=0;i<g.vexnum;++i)
for(j=0;j<g.vexnum;++j)//初始化邻接矩阵
{
g.arcs[i][j]=INFINITY; //任意两个顶点间距离为无穷大。
}//for
/*
printf("请输入%d条弧的弧尾弧头权值（以空格为间隔)\n",g.arcnum);
for(k=0;k<g.arcnum;++k)
{
scanf("%s%s%d%*c",va,vb,&w);//用%*c吃掉回车符
i=LocateVex(g,va); //注意，这里定义的是charva[5]，也就是说va是首地址
j=LocateVex(g,vb);
g.arcs[i][j]=w;//无向网
g.arcs[j][i]=w;//无向网
}//for
*/
g.arcs[0][1]=6;
g.arcs[1][0]=6;
g.arcs[0][2]=1;
g.arcs[2][0]=1;
g.arcs[0][3]=5;
g.arcs[3][0]=5;
g.arcs[1][2]=5;
g.arcs[2][1]=5;
g.arcs[1][4]=3;
g.arcs[4][1]=3;
g.arcs[2][3]=5;
g.arcs[3][2]=5;
g.arcs[2][4]=6;
g.arcs[4][2]=6;
g.arcs[2][5]=4;
g.arcs[5][2]=4;
g.arcs[3][5]=2;
g.arcs[5][3]=2;
g.arcs[4][5]=6;
g.arcs[5][4]=6;
printf("最小生成树的边为:\n");
for(i=1;i<g.vexnum;i++)
{
lowcost[i]=g.arcs[0][i];
adjvex[i]=0;
}
lowcost[0]=0;
adjvex[0]=0;
for(i=1;i<g.vexnum;i++)
{
j= 1;
min=65535;
k=0;
while(j<g.vexnum)
{
if(lowcost[j]!= 0 && lowcost[j]<min)
{
min=lowcost[j];
k= j;
}
++j;
}
printf("(%d,%d)",adjvex[k],k);
lowcost[k]= 0;
for (j = 1; j<g.vexnum;++j)
{
if(lowcost[j]!=0&&
g.arcs[k][j]<lowcost[j])
{
lowcost[j]=g.arcs[k][j];
adjvex[j]=k;
}
}
}
}
int main()
{
graphg;
prim(g);
}
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