KruskalAlgorithm介绍
- 克鲁斯卡尔(Kruskal)算法,是用来求加权连通图的最小生成树的算法。
- 基本思想:按照权值从小到大的顺序选择 n-1 条边,并保证这 n-1 条边不构成回路
- 具体做法:首先构造一个只含 n 个顶点的森林,然后依权值从小到大从连通网中选择边加入到森林中,并使森林中不产生回路,直至森林变成一棵树为止
最小生成树
(Minimum Cost Spanning Tree),简称 MST。给定一个带权的无向连通图,如何选取一棵生成树,使树上所有边上权的总和为最小,这叫最小生成树
克鲁斯卡尔算法应用场景-公交站问题

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某城市新增 7 个站点(A, B, C, D, E, F, G) ,现在需要修路把 7 个站点连通
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各个站点的距离用边线表示(权) ,比如 A – B 距离 12 公里
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问:如何修路保证各个站点都能连通,并且总的修建公路总里程最短?
克鲁斯卡尔算法图解说明
以上图为例,来对克鲁斯卡尔进行演示(假设用数组 R 保存最小生成树结果)。


第1步:将边<E,F>加入 R 中。
边<E,F>的权值最小,因此将它加入到最小生成树结果 R 中。
第2步:将边<C,D>加入 R 中。
上一步操作之后,边<C,D>的权值最小,因此将它加入到最小生成树结果 R 中。
第3步:将边<D,E>加入 R 中。
上一步操作之后,边<D,E>的权值最小,因此将它加入到最小生成树结果 R 中。
第4步:将边<B,F>加入 R 中。
上一步操作之后,边<C,E>的权值最小,但<C,E>会和已有的边构成回路;因此,跳过边<C,E>。同理,跳过边<C,F>。将边<B,F>加入到最小生成树结果 R 中。
第5步:将边<E,G>加入 R 中。
上一步操作之后,边<E,G>的权值最小,因此将它加入到最小生成树结果 R 中。
第6步:将边<A,B>加入 R 中。
上一步操作之后,边<F,G>的权值最小,但<F,G>会和已有的边构成回路;因此,跳过边<F,G>。同理,跳过边<B,C>。将边<A,B>加入到最小生成树结果 R 中。
此时,最小生成树构造完成!它包括的边依次是:***<E,F> <C,D> <D,E> <B,F> <E,G> <A,B>***。
克鲁斯卡尔算法分析
根据前面介绍的克鲁斯卡尔算法的基本思想和做法,我们能够了解到,克鲁斯卡尔算法重点需要解决的以下两个问题:
问题一 对图的所有边按照权值大小进行排序。
问题二 将边添加到最小生成树中时,怎么样判断是否形成了回路。
问题一很好解决,采用排序算法进行排序即可。
问题二,处理方式是:记录顶点在"最小生成树"中的终点,顶点的终点是"在最小生成树中与它连通的最大顶点"。然后每次需要将一条边添加到最小生存树时,判断该边的两个顶点的终点是否重合,重合的话则会构成回路。
如何判断是否构成回路
在将<E,F> <C,D> <D,E>加入到最小生成树 R 中之后,这几条边的顶点就都有了终点:
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C 的终点是 F。
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D 的终点是 F。
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E 的终点是 F。
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F 的终点是 F。
关于终点的说明:
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就是将所有顶点按照从小到大的顺序排列好之后;某个顶点的终点就是"与它连通的最大顶点"。
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因此,接下来,虽然<C,E>是权值最小的边。但是 C 和 E 的终点都是 F,即它们的终点相同,因此,将<C,E>加入最小生成树的话,会形成回路。这就是判断回路的方式。也就是说,我们加入的边的两个顶点不都指向同一个终点,否则将构成回路
代码实现
public class KruskalAlgorithm {private int edgeNum; // 边的个数private char[] vertexs; // 顶点数组private int[][] matrix; // 邻接矩阵// 用 INF 表示两个顶点之间不连通private static final int INF = Integer.MAX_VALUE;public static void main(String[] args) {char[] vertexs = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};int[][] matrix = {/*A*//*B*//*C*//*D*//*E*//*F*//*G*//*A*/{ 0, 12, INF, INF, INF, 16, 14},/*B*/{ 12, 0, 10, INF, INF, 7, INF},/*C*/{INF, 10, 0, 3, 5, 6, INF},/*D*/{INF, INF, 3, 0, 4, INF, INF},/*E*/{INF, INF, 5, 4, 0, 2, 8},/*F*/{ 16, 7, 6, INF, 2, 0, 9},/*G*/{ 14, INF, INF, INF, 8, 9, 0}};KruskalAlgorithm kruskal = new KruskalAlgorithm(vertexs, matrix);kruskal.print();kruskal.kruskal();}// 构造器public KruskalAlgorithm(char[] vertexs, int[][] matrix) {this.vertexs = vertexs;this.matrix = matrix;// 统计边for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {for (int j = i+1; j < vertexs.length; j++){if (this.matrix[i][j] != INF) {this.edgeNum++;}}}}// Kruskal核心算法public void kruskal() {int index = 0; //EData[] results = new EData[edgeNum]; // 用来保存最后的最小生成树int[] ends = new int[edgeNum]; // 用来保存每个顶点在最小生成树中的终点下标// 获取图中的所有边EData[] edges = getEdges();// 将边按照权值大小进行排序,因为Kruskal算法是从权值最小的开始挑sortEdges(edges);System.out.println("图的边集合");System.out.println(Arrays.toString(edges));/*遍历 edges 数组,判断要加入的边是否形成回路,如没有则加入最小生成树 results 中,否则不加入*/for (int i = 0; i < this.edgeNum; i++) {// 用来表示第 i 条边的一个顶点(起点)int p1 = getPosition(edges[i].start);// 用来表示第 i 条边的另一个顶点(终点)int p2 = getPosition(edges[i].end);// 获取p1这个顶点在当前最小生成树中的终点int m = getEnd(ends, p1);// 获取p2这个顶点在当前最小生成树中的终点int n = getEnd(ends, p2);// 判断两个终点是否相同,即是否构成回路if (m != n) { // 没有构成回路ends[m] = n; // 例如 -> <E,F> : [0,0,0,0,5,0,0,...]results[index++] = edges[i]; //加入到最小生成树中}}// 打印"最小生成树"System.out.println("最小生成树为");for (int i = 0; i < index; i++) {System.out.println(results[i]);}}// 打印邻接矩阵public void print() {System.out.println("===邻接矩阵===");for (int[] link : this.matrix){System.out.println(Arrays.toString(link));}}// 对边进行排序处理public void sortEdges(EData[] edges) {EData temp;for (int i = 0; i < edges.length - 1; i++) {for (int j = 0; j < edges.length - 1 - i; j++) {if (edges[j].weight > edges[j+1].weight) {temp = edges[j];edges[j] = edges[j+1];edges[j+1] = temp;}}}}/*** @param ch 表示顶点的值 'A', 'B' ...* @return 返回顶点在顶点数组中对应的下标,如找不到,则返回-1*/public int getPosition(char ch){for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {if (vertexs[i] == ch) {return i;}}return -1;}/*** 从邻近矩阵中找到连通的边* @return 形如{['A', 'B', 12], ['B', 'F', 7], ...}*/private EData[] getEdges() {int index = 0;EData[] edges = new EData[this.edgeNum];for (int i = 0; i < this.vertexs.length; i++) {for (int j = i+1; j < this.vertexs.length; j++) {if (this.matrix[i][j] != INF) {edges[index++] = new EData(this.vertexs[i], this.vertexs[j], this.matrix[i][j]);}}}return edges;}/*** 获取下标为 i 的顶点的终点,用于判断两个顶点的终点是否相同* @param ends 用来记录各个顶点对应的终点下标* @param i 表示传入顶点对应的下标* @return 返回下标为 i 的这个顶点对应的终点下标*/private int getEnd(int[] ends, int i){while (ends[i] != 0) { // 不断的往下找,直到找到这个顶点的终点i = ends[i];}return i;}
}// 创建一个类-EData,用来表示一条边和边上的两个顶点
class EData {char start; // 边的起点char end; // 边的终点int weight; // 边的权值public EData(char start, char end, int weight) {this.start = start;this.end = end;this.weight = weight;}@Overridepublic String toString() {return "<" + start + "," + end + ">" + ":" + weight;}
}
运行结果
注:以上大部分内容来源于韩顺平老师的数据结构和算法笔记






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