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算法系列15天速成——第十五天 圖【下】(大結(jié)局)

 更新時間:2013年11月15日 17:17:03   作者:  
今天是大結(jié)局,說下“圖”的最后一點東西,“最小生成樹“和”最短路徑“
今天是大結(jié)局,說下“圖”的最后一點東西,“最小生成樹“和”最短路徑“。

一: 最小生成樹

1. 概念

    首先看如下圖,不知道大家能總結(jié)點什么。

    對于一個連通圖G,如果其全部頂點和一部分邊構(gòu)成一個子圖G1,當G1滿足:

       ① 剛好將圖中所有頂點連通。②頂點不存在回路。則稱G1就是G的“生成樹”。

           其實一句話總結(jié)就是:生成樹是將原圖的全部頂點以最小的邊連通的子圖,這不,如下的連通圖可以得到下面的兩個生成樹。

       ② 對于一個帶權(quán)的連通圖,當生成的樹不同,各邊上的權(quán)值總和也不同,如果某個生成樹的權(quán)值最小,則它就是“最小生成樹”。

     

2. 場景

      實際應(yīng)用中“最小生成樹”還是蠻有實際價值的,教科書上都有這么一句話,若用圖來表示一個交通系統(tǒng),每一個頂點代表一個城市,

  邊代表兩個城市之間的距離,當有n個城市時,可能會有n(n-1)/2條邊,那么怎么選擇(n-1)條邊來使城市之間的總距離最小,其實它

  的抽象模型就是求“最小生成樹”的問題。

 

3. prim算法

    當然如何求“最小生成樹”問題,前人都已經(jīng)給我們總結(jié)好了,我們只要照葫蘆畫瓢就是了,

    第一步:我們建立集合“V,U",將圖中的所有頂點全部灌到V集合中,U集合初始為空。

    第二步: 我們將V1放入U集合中并將V1頂點標記為已訪問。此時:U(V1)。

    第三步: 我們尋找V1的鄰接點(V2,V3,V5),權(quán)值中發(fā)現(xiàn)(V1,V2)之間的權(quán)值最小,此時我們將V2放入U集合中并標記V2為已訪問,

                此時為U(V1,V2)。

    第四步: 我們找U集合中的V1和V2的鄰接邊,一陣痙攣后,發(fā)現(xiàn)(V1,V5)的權(quán)值最小,此時將V5加入到U集合并標記為已訪問,此時

                 U的集合元素為(V1,V2,V5)。

    第五步:此時我們以(V1,V2,V5)為基準向四周尋找最小權(quán)值的鄰接邊,發(fā)現(xiàn)(V5,V4)的權(quán)值最小,此時將V4加入到U集合并標記

                 為已訪問,此時U的集合元素為(V1,V2,V5,V4)。

    第六步: 跟第五步形式一樣,找到了(V1,V3)的權(quán)值最小,將V3加入到U集合中并標記為已訪問,最終U的元素為(V1,V2,V5,V4,V3),

最終發(fā)現(xiàn)頂點全部被訪問,最小生成樹就此誕生。

復(fù)制代碼 代碼如下:

#region prim算法獲取最小生成樹
        /// <summary>
/// prim算法獲取最小生成樹
/// </summary>
/// <param name="graph"></param>
        public void Prim(MatrixGraph graph, out int sum)
        {
            //已訪問過的標志
            int used = 0;

            //非鄰接頂點標志
            int noadj = -1;

            //定義一個輸出總權(quán)值的變量
            sum = 0;

            //臨時數(shù)組,用于保存鄰接點的權(quán)值
            int[] weight = new int[graph.vertexNum];

            //臨時數(shù)組,用于保存頂點信息
            int[] tempvertex = new int[graph.vertexNum];

            //取出鄰接矩陣的第一行數(shù)據(jù),也就是取出第一個頂點并將權(quán)和邊信息保存于臨時數(shù)據(jù)中
            for (int i = 1; i < graph.vertexNum; i++)
            {
                //保存于鄰接點之間的權(quán)值
                weight[i] = graph.edges[0, i];

                //等于0則說明V1與該鄰接點沒有邊
                if (weight[i] == short.MaxValue)
                    tempvertex[i] = noadj;
                else
                    tempvertex[i] = int.Parse(graph.vertex[0]);
            }

            //從集合V中取出V1節(jié)點,只需要將此節(jié)點設(shè)置為已訪問過,weight為0集合
            var index = tempvertex[0] = used;
            var min = weight[0] = short.MaxValue;

            //在V的鄰接點中找權(quán)值最小的節(jié)點
            for (int i = 1; i < graph.vertexNum; i++)
            {
                index = i;
                min = short.MaxValue;

                for (int j = 1; j < graph.vertexNum; j++)
                {
                    //用于找出當前節(jié)點的鄰接點中權(quán)值最小的未訪問點
                    if (weight[j] < min && tempvertex[j] != 0)
                    {
                        min = weight[j];
                        index = j;
                    }
                }
                //累加權(quán)值
                sum += min;

                Console.Write("({0},{1})  ", tempvertex[index], graph.vertex[index]);

                //將取得的最小節(jié)點標識為已訪問
                weight[index] = short.MaxValue;
                tempvertex[index] = 0;

                //從最新的節(jié)點出發(fā),將此節(jié)點的weight比較賦值
                for (int j = 0; j < graph.vertexNum; j++)
                {
                    //已當前節(jié)點為出發(fā)點,重新選擇最小邊
                    if (graph.edges[index, j] < weight[j] && tempvertex[j] != used)
                    {
                        weight[j] = graph.edges[index, j];

                        //這里做的目的將較短的邊覆蓋點上一個節(jié)點的鄰接點中的較長的邊
                        tempvertex[j] = int.Parse(graph.vertex[index]);
                    }
                }
            }
        }
        #endregion

二: 最短路徑

1.   概念

        求最短路徑問題其實也是非常有實用價值的,映射到交通系統(tǒng)圖中,就是求兩個城市間的最短路徑問題,還是看這張圖,我們可以很容易的看出比如

     V1到圖中各頂點的最短路徑。

      ① V1  ->  V2              直達,     權(quán)為2。

      ② V1  ->  V3              直達        權(quán)為3。

      ③ V1->V5->V4           中轉(zhuǎn)       權(quán)為3+2=5。

      ④ V1  ->  V5               直達      權(quán)為3。

  、

2.  Dijkstra算法

      我們的學(xué)習需要站在巨人的肩膀上,那么對于現(xiàn)實中非常復(fù)雜的問題,我們肯定不能用肉眼看出來,而是根據(jù)一定的算法推導(dǎo)出來的。

  Dijkstra思想遵循 “走一步,看一步”的原則。

     第一步: 我們需要一個集合U,然后將V1放入U集合中,既然走了一步,我們就要看一步,就是比較一下V1的鄰接點(V2,V3,V5),

                 發(fā)現(xiàn)(V1,V2)的權(quán)值最小,此時我們將V2放入U集合中,表示我們已經(jīng)找到了V1到V2的最短路徑。

     第二步:然后將V2做中間點,繼續(xù)向前尋找權(quán)值最小的鄰接點,發(fā)現(xiàn)只有V4可以連通,此時修改V4的權(quán)值為(V1,V2)+(V2,V4)=6。

                此時我們就要看一步,發(fā)現(xiàn)V1到(V3,V4,V5)中權(quán)值最小的是(V1,V5),此時將V5放入U集合中,表示我們已經(jīng)找到了

                V1到V5的最短路徑。

     第三步:然后將V5做中間點,繼續(xù)向前尋找權(quán)值最小的鄰接點,發(fā)現(xiàn)能連通的有V3,V4,當我們正想修該V3的權(quán)值時發(fā)現(xiàn)(V1,V3)的權(quán)值

                小于(V1->V5->V3),此時我們就不修改,將V3放入U集合中,最后我們找到了V1到V3的最短路徑。

     第四步:因為V5還沒有走完,所以繼續(xù)用V5做中間點,此時只能連通(V5,V4),當要修改權(quán)值的時候,發(fā)現(xiàn)原來的V4權(quán)值為(V1,V2)+(V2,V4),而

                現(xiàn)在的權(quán)值為5,小于先前的6,此時更改原先的權(quán)值變?yōu)?,將V4放入集合中,最后我們找到了V1到V4的最短路徑。

復(fù)制代碼 代碼如下:

#region dijkstra求出最短路徑
        /// <summary>
/// dijkstra求出最短路徑
/// </summary>
/// <param name="g"></param>
        public void Dijkstra(MatrixGraph g)
        {
            int[] weight = new int[g.vertexNum];

            int[] path = new int[g.vertexNum];

            int[] tempvertex = new int[g.vertexNum];

            Console.WriteLine("\n請輸入源點的編號:");

            //讓用戶輸入要遍歷的起始點
            int vertex = int.Parse(Console.ReadLine()) - 1;

            for (int i = 0; i < g.vertexNum; i++)
            {
                //初始賦權(quán)值
                weight[i] = g.edges[vertex, i];

                if (weight[i] < short.MaxValue && weight[i] > 0)
                    path[i] = vertex;

                tempvertex[i] = 0;
            }

            tempvertex[vertex] = 1;
            weight[vertex] = 0;

            for (int i = 0; i < g.vertexNum; i++)
            {
                int min = short.MaxValue;

                int index = vertex;

                for (int j = 0; j < g.vertexNum; j++)
                {
                    //頂點的權(quán)值中找出最小的
                    if (tempvertex[j] == 0 && weight[j] < min)
                    {
                        min = weight[j];
                        index = j;
                    }
                }

                tempvertex[index] = 1;

                //以當前的index作為中間點,找出最小的權(quán)值
                for (int j = 0; j < g.vertexNum; j++)
                {
                    if (tempvertex[j] == 0 && weight[index] + g.edges[index, j] < weight[j])
                    {
                        weight[j] = weight[index] + g.edges[index, j];
                        path[j] = index;
                    }
                }
            }

            Console.WriteLine("\n頂點{0}到各頂點的最短路徑為:(終點 < 源點) " + g.vertex[vertex]);

            //最后輸出
            for (int i = 0; i < g.vertexNum; i++)
            {
                if (tempvertex[i] == 1)
                {
                    var index = i;

                    while (index != vertex)
                    {
                        var j = index;
                        Console.Write("{0} < ", g.vertex[index]);
                        index = path[index];
                    }
                    Console.WriteLine("{0}\n", g.vertex[index]);
                }
                else
                {
                    Console.WriteLine("{0} <- {1}: 無路徑\n", g.vertex[i], g.vertex[vertex]);
                }
            }
        }
        #endregion

最后上一下總的運行代碼

復(fù)制代碼 代碼如下:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;

namespace MatrixGraph
{
    public class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            MatrixGraphManager manager = new MatrixGraphManager();

            //創(chuàng)建圖
            MatrixGraph graph = manager.CreateMatrixGraph();

            manager.OutMatrix(graph);

            int sum = 0;

            manager.Prim(graph, out sum);

            Console.WriteLine("\n最小生成樹的權(quán)值為:" + sum);

            manager.Dijkstra(graph);

            //Console.Write("廣度遞歸:\t");

//manager.BFSTraverse(graph);

//Console.Write("\n深度遞歸:\t");

//manager.DFSTraverse(graph);

            Console.ReadLine();

        }
    }

    #region 鄰接矩陣的結(jié)構(gòu)圖
    /// <summary>
/// 鄰接矩陣的結(jié)構(gòu)圖
/// </summary>
    public class MatrixGraph
    {
        //保存頂點信息
        public string[] vertex;

        //保存邊信息
        public int[,] edges;

        //深搜和廣搜的遍歷標志
        public bool[] isTrav;

        //頂點數(shù)量
        public int vertexNum;

        //邊數(shù)量
        public int edgeNum;

        //圖類型
        public int graphType;

        /// <summary>
/// 存儲容量的初始化
/// </summary>
/// <param name="vertexNum"></param>
/// <param name="edgeNum"></param>
/// <param name="graphType"></param>
        public MatrixGraph(int vertexNum, int edgeNum, int graphType)
        {
            this.vertexNum = vertexNum;
            this.edgeNum = edgeNum;
            this.graphType = graphType;

            vertex = new string[vertexNum];
            edges = new int[vertexNum, vertexNum];
            isTrav = new bool[vertexNum];
        }

    }
    #endregion

    /// <summary>
/// 圖的操作類
/// </summary>
    public class MatrixGraphManager
    {
        #region 圖的創(chuàng)建
        /// <summary>
/// 圖的創(chuàng)建
/// </summary>
/// <param name="g"></param>
        public MatrixGraph CreateMatrixGraph()
        {
            Console.WriteLine("請輸入創(chuàng)建圖的頂點個數(shù),邊個數(shù),是否為無向圖(0,1來表示),已逗號隔開。");

            var initData = Console.ReadLine().Split(',').Select(i => int.Parse(i)).ToList();

            MatrixGraph graph = new MatrixGraph(initData[0], initData[1], initData[2]);

            //我們默認“正無窮大為沒有邊”
            for (int i = 0; i < graph.vertexNum; i++)
            {
                for (int j = 0; j < graph.vertexNum; j++)
                {
                    graph.edges[i, j] = short.MaxValue;
                }
            }

            Console.WriteLine("請輸入各頂點信息:");

            for (int i = 0; i < graph.vertexNum; i++)
            {
                Console.Write("\n第" + (i + 1) + "個頂點為:");

                var single = Console.ReadLine();

                //頂點信息加入集合中
                graph.vertex[i] = single;
            }

            Console.WriteLine("\n請輸入構(gòu)成兩個頂點的邊和權(quán)值,以逗號隔開。\n");

            for (int i = 0; i < graph.edgeNum; i++)
            {
                Console.Write("第" + (i + 1) + "條邊:\t");

                initData = Console.ReadLine().Split(',').Select(j => int.Parse(j)).ToList();

                int start = initData[0];
                int end = initData[1];
                int weight = initData[2];

                //給矩陣指定坐標位置賦值
                graph.edges[start - 1, end - 1] = weight;

                //如果是無向圖,則數(shù)據(jù)呈“二,四”象限對稱
                if (graph.graphType == 1)
                {
                    graph.edges[end - 1, start - 1] = weight;
                }
            }

            return graph;
        }
        #endregion

        #region 輸出矩陣數(shù)據(jù)
        /// <summary>
/// 輸出矩陣數(shù)據(jù)
/// </summary>
/// <param name="graph"></param>
        public void OutMatrix(MatrixGraph graph)
        {
            for (int i = 0; i < graph.vertexNum; i++)
            {
                for (int j = 0; j < graph.vertexNum; j++)
                {
                    if (graph.edges[i, j] == short.MaxValue)
                        Console.Write("∽\t");
                    else
                        Console.Write(graph.edges[i, j] + "\t");
                }
                //換行
                Console.WriteLine();
            }
        }
        #endregion

        #region 廣度優(yōu)先
        /// <summary>
/// 廣度優(yōu)先
/// </summary>
/// <param name="graph"></param>
        public void BFSTraverse(MatrixGraph graph)
        {
            //訪問標記默認初始化
            for (int i = 0; i < graph.vertexNum; i++)
            {
                graph.isTrav[i] = false;
            }

            //遍歷每個頂點
            for (int i = 0; i < graph.vertexNum; i++)
            {
                //廣度遍歷未訪問過的頂點
                if (!graph.isTrav[i])
                {
                    BFSM(ref graph, i);
                }
            }
        }

        /// <summary>
/// 廣度遍歷具體算法
/// </summary>
/// <param name="graph"></param>
        public void BFSM(ref MatrixGraph graph, int vertex)
        {
            //這里就用系統(tǒng)的隊列
            Queue<int> queue = new Queue<int>();

            //先把頂點入隊
            queue.Enqueue(vertex);

            //標記此頂點已經(jīng)被訪問
            graph.isTrav[vertex] = true;

            //輸出頂點
            Console.Write(" ->" + graph.vertex[vertex]);

            //廣度遍歷頂點的鄰接點
            while (queue.Count != 0)
            {
                var temp = queue.Dequeue();

                //遍歷矩陣的橫坐標
                for (int i = 0; i < graph.vertexNum; i++)
                {
                    if (!graph.isTrav[i] && graph.edges[temp, i] != 0)
                    {
                        graph.isTrav[i] = true;

                        queue.Enqueue(i);

                        //輸出未被訪問的頂點
                        Console.Write(" ->" + graph.vertex[i]);
                    }
                }
            }
        }
        #endregion

        #region 深度優(yōu)先
        /// <summary>
/// 深度優(yōu)先
/// </summary>
/// <param name="graph"></param>
        public void DFSTraverse(MatrixGraph graph)
        {
            //訪問標記默認初始化
            for (int i = 0; i < graph.vertexNum; i++)
            {
                graph.isTrav[i] = false;
            }

            //遍歷每個頂點
            for (int i = 0; i < graph.vertexNum; i++)
            {
                //廣度遍歷未訪問過的頂點
                if (!graph.isTrav[i])
                {
                    DFSM(ref graph, i);
                }
            }
        }

        #region 深度遞歸的具體算法
        /// <summary>
/// 深度遞歸的具體算法
/// </summary>
/// <param name="graph"></param>
/// <param name="vertex"></param>
        public void DFSM(ref MatrixGraph graph, int vertex)
        {
            Console.Write("->" + graph.vertex[vertex]);

            //標記為已訪問
            graph.isTrav[vertex] = true;

            //要遍歷的六個點
            for (int i = 0; i < graph.vertexNum; i++)
            {
                if (graph.isTrav[i] == false && graph.edges[vertex, i] != 0)
                {
                    //深度遞歸
                    DFSM(ref graph, i);
                }
            }
        }
        #endregion
        #endregion

        #region prim算法獲取最小生成樹
        /// <summary>
/// prim算法獲取最小生成樹
/// </summary>
/// <param name="graph"></param>
        public void Prim(MatrixGraph graph, out int sum)
        {
            //已訪問過的標志
            int used = 0;

            //非鄰接頂點標志
            int noadj = -1;

            //定義一個輸出總權(quán)值的變量
            sum = 0;

            //臨時數(shù)組,用于保存鄰接點的權(quán)值
            int[] weight = new int[graph.vertexNum];

            //臨時數(shù)組,用于保存頂點信息
            int[] tempvertex = new int[graph.vertexNum];

            //取出鄰接矩陣的第一行數(shù)據(jù),也就是取出第一個頂點并將權(quán)和邊信息保存于臨時數(shù)據(jù)中
            for (int i = 1; i < graph.vertexNum; i++)
            {
                //保存于鄰接點之間的權(quán)值
                weight[i] = graph.edges[0, i];

                //等于0則說明V1與該鄰接點沒有邊
                if (weight[i] == short.MaxValue)
                    tempvertex[i] = noadj;
                else
                    tempvertex[i] = int.Parse(graph.vertex[0]);
            }

            //從集合V中取出V1節(jié)點,只需要將此節(jié)點設(shè)置為已訪問過,weight為0集合
            var index = tempvertex[0] = used;
            var min = weight[0] = short.MaxValue;

            //在V的鄰接點中找權(quán)值最小的節(jié)點
            for (int i = 1; i < graph.vertexNum; i++)
            {
                index = i;
                min = short.MaxValue;

                for (int j = 1; j < graph.vertexNum; j++)
                {
                    //用于找出當前節(jié)點的鄰接點中權(quán)值最小的未訪問點
                    if (weight[j] < min && tempvertex[j] != 0)
                    {
                        min = weight[j];
                        index = j;
                    }
                }
                //累加權(quán)值
                sum += min;

                Console.Write("({0},{1})  ", tempvertex[index], graph.vertex[index]);

                //將取得的最小節(jié)點標識為已訪問
                weight[index] = short.MaxValue;
                tempvertex[index] = 0;

                //從最新的節(jié)點出發(fā),將此節(jié)點的weight比較賦值
                for (int j = 0; j < graph.vertexNum; j++)
                {
                    //已當前節(jié)點為出發(fā)點,重新選擇最小邊
                    if (graph.edges[index, j] < weight[j] && tempvertex[j] != used)
                    {
                        weight[j] = graph.edges[index, j];

                        //這里做的目的將較短的邊覆蓋點上一個節(jié)點的鄰接點中的較長的邊
                        tempvertex[j] = int.Parse(graph.vertex[index]);
                    }
                }
            }
        }
        #endregion

        #region dijkstra求出最短路徑
        /// <summary>
/// dijkstra求出最短路徑
/// </summary>
/// <param name="g"></param>
        public void Dijkstra(MatrixGraph g)
        {
            int[] weight = new int[g.vertexNum];

            int[] path = new int[g.vertexNum];

            int[] tempvertex = new int[g.vertexNum];

            Console.WriteLine("\n請輸入源點的編號:");

            //讓用戶輸入要遍歷的起始點
            int vertex = int.Parse(Console.ReadLine()) - 1;

            for (int i = 0; i < g.vertexNum; i++)
            {
                //初始賦權(quán)值
                weight[i] = g.edges[vertex, i];

                if (weight[i] < short.MaxValue && weight[i] > 0)
                    path[i] = vertex;

                tempvertex[i] = 0;
            }

            tempvertex[vertex] = 1;
            weight[vertex] = 0;

            for (int i = 0; i < g.vertexNum; i++)
            {
                int min = short.MaxValue;

                int index = vertex;

                for (int j = 0; j < g.vertexNum; j++)
                {
                    //頂點的權(quán)值中找出最小的
                    if (tempvertex[j] == 0 && weight[j] < min)
                    {
                        min = weight[j];
                        index = j;
                    }
                }

                tempvertex[index] = 1;

                //以當前的index作為中間點,找出最小的權(quán)值
                for (int j = 0; j < g.vertexNum; j++)
                {
                    if (tempvertex[j] == 0 && weight[index] + g.edges[index, j] < weight[j])
                    {
                        weight[j] = weight[index] + g.edges[index, j];
                        path[j] = index;
                    }
                }
            }

            Console.WriteLine("\n頂點{0}到各頂點的最短路徑為:(終點 < 源點) " + g.vertex[vertex]);

            //最后輸出
            for (int i = 0; i < g.vertexNum; i++)
            {
                if (tempvertex[i] == 1)
                {
                    var index = i;

                    while (index != vertex)
                    {
                        var j = index;
                        Console.Write("{0} < ", g.vertex[index]);
                        index = path[index];
                    }
                    Console.WriteLine("{0}\n", g.vertex[index]);
                }
                else
                {
                    Console.WriteLine("{0} <- {1}: 無路徑\n", g.vertex[i], g.vertex[vertex]);
                }
            }
        }
        #endregion
    }
}

 

算法速成系列至此就全部結(jié)束了,公司給我們的算法培訓(xùn)也于上周五結(jié)束,呵呵,趕一下同步。最后希望大家能對算法重視起來,

學(xué)好算法,終身收益。

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