Sollin算法可以看作是Kruskal算法和Prim算法的综合

基本思想是:

1. 从所有节点都孤立的森林开始,通过合并树来得到最小生成树

2. 每次合并树的边都是用最小权重的割边





程序具体实现思路:

初始化,update所有点(update函数只在开始处使用一次,以后就不用了)(update的具体操作类似于prim算法里的update)

循环一:找最小割边(FindMin)

循环二:1.根据每棵树都的最小割边进行合并

2.V[gen]中删除S[gen_other]中的所有元素

3.S[gen]中增加S[gen_other]中的所有元素

4.更新d值,在V[gen]中比较d[gen][i]和d[gen_other][i],取小值



和prim算法相比,这里的V和S都是有维度的,还有d也从一维变成了二维,增加的维度是对每棵树的标示





我用C++实现的Sollin算法源程序如下:

(1)common.h 主要是程序的头文件

(2)sollin.cpp 图的创建和算法启动点

(3)resources.h 图类、边类、点类,其中图类中包含了整个程序的核心部分

(1)common.h

#define _COMMON_H_
#include <map>
#include <vector>
#include <list>
#include <set>
#include <cstdio>
using namespace std;
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <algorithm>
#define INF 10000
#define N 5
#endif

(2)sollin.cpp

#include "resources.h"

CEdge::CEdge(int a, int b, int c, int d){
tail=a;
head=b;
weight=c;
capacity=d;
} CEdge::CEdge(int a, int b, int c){
head=b;
tail=a;
weight=c;
} CEdge::CEdge(CEdge & x){
tail=x.getTail();
head=x.getHead();
weight=x.getWeight();
capacity=x.getCap();
} CGraph::CGraph(list<CEdge*> listEdge){
IncidentList=listEdge;
numVertex=N;
numEdge=listEdge.size();
} void main()
{
list<CEdge*> listEdge; CEdge* e1= new CEdge(1,2,35,10);
CEdge* e2= new CEdge(1,3,40,10);
CEdge* e3= new CEdge(2,3,25,10);
CEdge* e4= new CEdge(2,4,10,10);
CEdge* e5= new CEdge(3,4,20,10);
CEdge* e6= new CEdge(3,5,15,10);
CEdge* e7= new CEdge(4,5,30,10); CEdge* e8= new CEdge(2,1,35,10);
CEdge* e9= new CEdge(3,1,40,10);
CEdge* e10= new CEdge(3,2,25,10);
CEdge* e11= new CEdge(4,2,10,10);
CEdge* e12= new CEdge(4,3,20,10);
CEdge* e13= new CEdge(5,3,15,10);
CEdge* e14= new CEdge(5,4,30,10); listEdge.push_back(e1);
listEdge.push_back(e2);
listEdge.push_back(e3);
listEdge.push_back(e4);
listEdge.push_back(e5);
listEdge.push_back(e6);
listEdge.push_back(e7); listEdge.push_back(e8);
listEdge.push_back(e9);
listEdge.push_back(e10);
listEdge.push_back(e11);
listEdge.push_back(e12);
listEdge.push_back(e13);
listEdge.push_back(e14); CGraph g(listEdge);
g.p3();
g.p4();
g.solin();
getchar();
}

(3)resources.h

#include "common.h"

int set1[110]={0};

int FindSet(int x)
{
if(x==set1[x])
return x;
else
return set1[x]=FindSet(set1[x]);
} void UnionSet(int x, int y)
{
int fx=FindSet(x);
int fy=FindSet(y);
set1[fy]=fx;
} class CEdge{
private:
int tail, head;
int weight, capacity;
public:
CEdge(int a, int b, int c, int d);
CEdge(int a, int b, int c);
CEdge(CEdge &x);
int getHead(){return head;}
int getTail(){return tail;}
int getWeight(){return weight;}
int getCap(){return capacity;} }; bool cmp(CEdge* a, CEdge* b)
{
if(a->getWeight()<b->getWeight())
return 1;
else
return 0;
} class CGraph{
private:
int numVertex;
int numEdge;
list<CEdge*> IncidentList;
public:
CGraph(char* inputFile);
CGraph(list<CEdge*> listEdge);
CGraph(CGraph &);
map<int,list<CEdge*>> nelist;
vector<vector<CEdge*>> adjmatrix;
int d[N+10][N+10];
set<int> S[N+10];//被永久标记的点集
set<int> V[N+10];//初始点集 int getNumVertex(){
return numVertex;
}
int getNumEdge(){
return numEdge;
}
void p3(){
list<CEdge*>::iterator it,iend;
iend=IncidentList.end();
CEdge* emptyedge=new CEdge(-1,-1,-1,-1);
for(int i=0;i<=numVertex;i++)
{
vector<CEdge*> vec;
for(int j=0;j<=numVertex;j++)
{
vec.push_back(emptyedge);
}
adjmatrix.push_back(vec);
}
for(it=IncidentList.begin();it!=iend;it++){
adjmatrix[(*it)->getTail()][(*it)->getHead()] = *it ; }
} void p4(){
list<CEdge*>::iterator it,iend;
iend=IncidentList.end(); for(it=IncidentList.begin();it!=iend;it++)
nelist[(*it)->getTail()].push_back(*it); list<CEdge*>::iterator it2,iend2;
iend2=nelist[3].end();
} void Update(int k, int i){
list<CEdge*>::iterator it,iend;
it=nelist[i].begin();
iend=nelist[i].end();
for(;it!=iend;it++)
if((*it)->getWeight()<d[k][(*it)->getHead()]){
d[k][(*it)->getHead()]=(*it)->getWeight();
}
} int FindMin(int k){
set<int>::iterator vi,vend;
vend=V[k].end();
int mini=10000000;
int loc=0;
for(vi=V[k].begin();vi!=vend;vi++)
if(mini>=d[k][*vi])
{mini=d[k][*vi];loc=*vi;}
return loc;
} void solin(){
printf("sollin:\n");
for(int i=1;i<=N;i++)
set1[i]=i;
list<CEdge*> T;
int e[N+10];
//初始化操作
int j,k;
for(k=1;k<=N;k++)
for(j=1;j<=N;j++){
V[k].insert(j);
d[k][j]=INF;
} for(k=1;k<=N;k++){
S[k].insert(k);
V[k].erase(k);
d[k][k]=0;
Update(k,k);
} while(T.size()<(N-1))
{
for(int i=1;i<=N;i++)
{
if(i!=FindSet(i)) continue;
e[i]=FindMin(i);
}//1 for 查找N(k)与V–N(k)之间的最小割边 for(int i=1;i<=N;i++)
{
if(i!=FindSet(i)) continue;
if(FindSet(e[i])!=FindSet(i))
{
UnionSet(e[i],i);//合并树
//V[gen]中删除S[gen_other]中的所有元素
//S[gen]中增加S[gen_other]中的所有元素
int gen,gen_other;
gen=FindSet(i);
if(gen==i) gen_other=e[i];
else gen_other=i;
set<int>::iterator it,iend;
iend=S[gen_other].end();
for(it=S[gen_other].begin();it!=iend;it++){
V[gen].erase(*it);
S[gen].insert(*it);
}
//更新d值,在V[gen]中比较d[gen][i]和d[gen_other][i],取小值
iend=V[gen].end();
for(it=V[gen].begin();it!=iend;it++)
if(d[gen][*it]>d[gen_other][*it])
d[gen][*it]=d[gen_other][*it];
T.push_back(adjmatrix[e[i]][i]);
printf("%d---%d\n",e[i],i);
}
}//2 for 合并两棵树
}//while循环
}//sollin算法
};//graph类

Sollin算法的C++实现 BY gremount的更多相关文章

  1. Borůvka (Sollin) 算法求 MST 最小生成树

    基本思路: 用定点数组记录每个子树的最近邻居. 对于每一条边进行处理: 如果这条边连成的两个顶点同属于一个集合,则不处理,否则检测这条边连接的两个子树,如果是连接这两个子树的最小边,则更新 (合并). ...

  2. ACM主要算法

    ACM主要算法ACM主要算法介绍 初期篇 一.基本算法(1)枚举(poj1753, poj2965)(2)贪心(poj1328, poj2109, poj2586)(3)递归和分治法(4)递推(5)构 ...

  3. ACM常用算法

    数据结构 栈,队列,链表 哈希表,哈希数组 堆,优先队列 双端队列 可并堆 左偏堆 二叉查找树 Treap 伸展树 并查集 集合计数问题 二分图的识别 平衡二叉树 二叉排序树 线段树 一维线段树 二维 ...

  4. ACM需要掌握算法

    数据结构 栈,队列,链表 哈希表,哈希数组 堆,优先队列 双端队列 可并堆 左偏堆 二叉查找树 Treap 伸展树 并查集 集合计数问题 二分图的识别 平衡二叉树 二叉排序树 线段树 一维线段树 二维 ...

  5. ACM用到的算法。先做个笔记,记一下

    ACM 所有算法 数据结构 栈,队列,链表 哈希表,哈希数组 堆,优先队列 双端队列 可并堆 左偏堆 二叉查找树 Treap 伸展树 并查集 集合计数问题 二分图的识别 平衡二叉树 二叉排序树 线段树 ...

  6. ACM算法目录

    数据结构 栈,队列,链表 •哈希表,哈希数组 •堆,优先队列 双端队列 可并堆 左偏堆 •二叉查找树 Treap 伸展树 •并查集 集合计数问题 二分图的识别 •平衡二叉树 •二叉排序树 •线段树 一 ...

  7. ACM技能表

    看看就好了(滑稽) 数据结构 栈 栈 单调栈 队列 一般队列 优先队列/单调队列 循环队列 双端队列 链表 一般链表 循环链表 双向链表 块状链表 十字链表 邻接表/邻接矩阵 邻接表 邻接多重表 Ha ...

  8. Radix Heap ---Dijkstra算法的优化 BY Gremount

    Radix Heap 算法是在Dijkstra的Dial实现的基础上,通过减少对桶的使用,来优化算法的时间复杂度: Dial 时间复杂度是O(m+nC)     -------C是最长的链路 Radi ...

  9. ACM算法整理(不断补充ing)

    动态规划 1.背包问题 (1)01背包 ,n) DFR(v,V,C[i]) F[v]=max(F[v],F[v-C[i]]+W[i]); } //初始化时 //若背包不一定装满F全初始化为0 //若装 ...

随机推荐

  1. DBShop后台RCE之曲线救国

    本文最早发布在朋友的公众号 黑客信徒 中,文章是自己写的 不存在抄袭  特此申明 --------------------- 前言 DBShop是一款基于ZendFramework2框架的电子商务系统 ...

  2. K2 BPM_康熙别烦恼(上篇)——分级授权_工作流引擎

  3. stm32 ADXL345传感器

    加速度灵敏度轴 沿敏感轴加速时相应输出电压增加 寄存器映射 寄存器定义 0x31-DATA_FORMAT SELF_TEST位:设置为1,自测力应用至传感器,造成输出数据转换.值为0时,禁用自测力 S ...

  4. Computer Vision_33_SIFT:ORB_An efficient alternative to SIFT or SURF——2012

    此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的 ...

  5. Python——hashlib(加密模块)

    主要用于对字符串的加密,最常用的为MD5加密: import hashlib def get_md5(data): obj = hashlib.md5() obj.update(data.encode ...

  6. Linux命令——yum

    翻译自:20 Linux YUM (Yellowdog Updater, Modified) Commands for Package Management 前言 本篇文章将介绍如何使用RedHat开 ...

  7. Linux命令——set 和 unset

    参考:Linux set and unset http://www.runoob.com/linux/linux-comm-set.html https://blog.csdn.net/u010003 ...

  8. 2019-ACM-ICPC-徐州站网络赛-M.Longest subsequence-从字符串s中找到一个最长子序列,使得其字典序严格大于t

    2019-ACM-ICPC-徐州站网络赛-M.Longest subsequence-从字符串s中找到一个最长子序列,使得其字典序严格大于t [Problem Description] ​ 从字符串\ ...

  9. Longest Continuous Increasing Subsequence

    Description Give an integer array,find the longest increasing continuous subsequence in this array. ...

  10. python导包问题,这一篇就够了

    解决办法: 将项目所在的根目录添加到sys.path中 在入口文件中加入如下代码: import sys import os # 将 项目的根目录添加到sys.path中 BASE_DIR = os. ...