By: 潘云登
Date: 2009-7-28
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写在前面
1. 本文内容对应《算法导论》(第2版)》第23章。
2. 主要介绍了两种构建最小生成树的方法：Kruskal算法和Prim算法。
3. 希望本文对您有所帮助，也欢迎您给我提意见和建议。
Kruskal
算法和Prim算法，可以以邻接表表示的图为基础（可参考《图的表示与搜索》），并且都利用了贪心算法的思想。假设最小生成树（MST，minimum spanning tree）问题针对的是无向连通加权图G=(V, E)，那么MST中边的个数为|V|-1。
Kruskal算法
首先定义几个概念。无向图G=(V, E)的一个割(S, V-S)是对V的一个划分。当一条边(u, v)∈E的一个端点属于S，而另一个端点属于V-S时，称边(u, v)通过割(S, V-S)。如果一个边的集合A中没有边通过某一割，则说该割不妨碍边集A。如果某条边的权值是通过一个割的所有边中最小的，则称该边为通过这个割的一条轻边。
Kruskal算法首先选择权值最小的一条边，并将它的两个端点划入S，表示最小生成树的一个子集。然后，选择通过割(S, V-S)的一条轻边，将属于V-S的端点划入S。重复上述过程，直到集合V-S为空。所有被选择的边即为最小生成树的边。
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void mst_kruskal(adjlist *graphic) { int i, j; dobj *vtx_set=NULL;
vtx_set = malloc(sizeof(dobj)*graphic->vertex_number); for(i=0; i<graphic->vertex_number; i++) make_set(&vtx_set[i]); quick_sort(graphic->elist, 0, graphic->edge_number-1); j = 0; for(i=0; i<graphic->edge_number; i++) { if(find_set(&vtx_set[graphic->elist[i].i]) != find_set(&vtx_set[graphic->elist[i].j])) { graphic->mst[j].i = graphic->elist[i].i; graphic->mst[j].j = graphic->elist[i].j; graphic->mst[j].weight = graphic->elist[i].weight; j++; union_set(&vtx_set[graphic->elist[i].i], &vtx_set[graphic->elist[i].j]); } } graphic->mst_size = j; } |
其中，make_set运行时间为O(1)，对各条边按权值进行的快速排序需要O(E lg E)，执行O(E)次find_set和union_set操作所需的总时间为O(E lg E)。因此，Kruskal算法的总运行时间为O(E lg E)。
这里，用到了不相交集合上的操作（第21章）。其中，make_set(x)建立一个新的集合，其唯一成员为x。union_set(x, y)将包含x和y的动态集合合并为一个新的集合。find_set(x)返回一个指针，指向包含x的集合的代表。在不相交集合的一种实现中，用有根树表示集合。每个结点仅指向其父结点。每棵树的根作为集合的代表，并且是它自己的父结点。为改进运行时间，可采用两种启发式策略：一是按秩合并，其思想是把包含较少结点的树的根指向包含较多结点的树的根；二是路径压缩，使查找路径上的每个结点都直接指向根结点，但不改变结点的秩。为执行路径压缩，find_set是一种两趟方法：一趟是沿查找路径上升，直到找到根；一趟是沿查找路径下降，以便更新每个结点，使之直接指向根。
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void make_set(dobj *obj) { obj->parent = obj; obj->rank = 0; }
void union_set(dobj *x, dobj *y) { link_set(find_set(x), find_set(y)); }
void link_set(dobj *x, dobj *y) { if(x->rank > y->rank) { y->parent = x; } else { x->parent = y; if(x->rank == y->rank) y->rank++; } }
dobj * find_set(dobj *x) { if(x != x->parent) x->parent = find_set(x->parent);
return x->parent; } |
Prim
算法
Prim算法的特点是最小生成树子集A中的边总是形成单棵树。树从任意根顶点开始形成，并逐渐生成，直至该树覆盖了V中的所有顶点。在每一步，总是在以A中顶点为一个端点的所有边中，选择一条轻边加入到树中。在算法的执行过程中，不在树中的所有顶点都放在一个基于边权重的最小优先队列中（可参考《堆的使用》）。
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void mst_prim(adjlist *graphic, int start) { int i, j; heap h; lnode *temp_lnode=NULL; vhnode *temp_vhnode=NULL;
init_heap(&h, graphic->vertex_number); for(i=0; i<graphic->vertex_number; i++) { h.array[i].index = i; h.array[i].key = MAX_VALUE; h.array[i].ancestor = -1; graphic->vlist[i].color = WHITE; } h.array[start].key = 0; build_min_heap(&h);
graphic->mst_size = 0; while(h.heap_size>0) { temp_vhnode = heap_extract_min(&h); graphic->vlist[temp_vhnode->index].color = BLACK; if(temp_vhnode->ancestor != -1) { graphic->mst[graphic->mst_size].i = temp_vhnode->ancestor; graphic->mst[graphic->mst_size].j = temp_vhnode->index; graphic->mst[graphic->mst_size].weight = temp_vhnode->key; graphic->mst_size++; }
temp_lnode = graphic->vlist[temp_vhnode->index].link; while(temp_lnode != NULL) { j = heap_search(&h, temp_lnode->index); if(graphic->vlist[temp_lnode->index].color==WHITE && temp_lnode->weight<h.array[j].key) { h.array[j].ancestor = temp_vhnode->index; heap_decrease_key(&h, j, temp_lnode->weight); } temp_lnode = temp_lnode->next; } } free_heap(&h); } |
这里，暂且用color域标识顶点是否在优先队列中。Prim算法的性能取决于优先队列如何实现。如果用最小堆来实现，那么while循环中，执行|V|次的heap_extract_min操作需要O(V lg V)时间。另外，需要检查O(E)条边，而对边进行heap_decrease_key操作需要O(lg V)时间。因此，Prim算法的整个运行时间为O(V lg V+ E lg V)=O(E lg V)。
附最小堆实现的最小优先队列。
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typedef struct vertex_heap_node { int index; int key; int ancestor; } vhnode;
typedef struct heap_array { int array_size; int heap_size; vhnode *array; } heap;
int parent(int i)； int left(int i)； int right(int i)； void exchange(vhnode *a, vhnode *b); void init_heap(heap *h, int vertex_number); void free_heap(heap *h);
void min_heapify(heap *h, int i) { int l, r, min;
l = left(i); r = right(i); if(l<h->heap_size && h->array[l].key<h->array[i].key) min = l; else min = i; if(r<h->heap_size && h->array[r].key<h->array[min].key) min = r; if(min != i) { exchange(&h->array[i], &h->array[min]); min_heapify(h, min); } }
void build_min_heap(heap *h) { int i;
h->heap_size = h->array_size;
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