public static void main(String[] args) {
//测试看看图是否创建ok
char[] data = new char[]{'A','B','C','D','E','F','G'};
int verxs = data.length;
//邻接矩阵的关系使用二维数组表示,10000这个大数,表示两个点不联通
int [][]weight=new int[][]{
{10000,5,7,10000,10000,10000,2},
{5,10000,10000,9,10000,10000,3},
{7,10000,10000,10000,8,10000,10000},
{10000,9,10000,10000,10000,4,10000},
{10000,10000,8,10000,10000,5,4},
{10000,10000,10000,4,5,10000,6},
{2,3,10000,10000,4,6,10000},}; //创建MGraph对象
MGraph graph = new MGraph(verxs);
//创建一个MinTree对象
MinTree minTree = new MinTree();
minTree.createGraph(graph, verxs, data, weight);
//输出
minTree.showGraph(graph);
//测试普利姆算法
minTree.prim(graph, 1);//
} } //创建最小生成树->村庄的图
class MinTree {
//创建图的邻接矩阵
/**
*
* @param graph 图对象
* @param verxs 图对应的顶点个数
* @param data 图的各个顶点的值
* @param weight 图的邻接矩阵
*/
public void createGraph(MGraph graph, int verxs, char data[], int[][] weight) {
int i, j;
for(i = 0; i < verxs; i++) {//顶点
graph.data[i] = data[i];
for(j = 0; j < verxs; j++) {
graph.weight[i][j] = weight[i][j];
}
}
} //显示图的邻接矩阵
public void showGraph(MGraph graph) {
for(int[] link: graph.weight) {
System.out.println(Arrays.toString(link));
}
} //编写prim算法,得到最小生成树
/**
*
* @param graph 图
* @param v 表示从图的第几个顶点开始生成'A'->0 'B'->1...
*/
public void prim(MGraph graph, int v) {
//visited[] 标记结点(顶点)是否被访问过
int visited[] = new int[graph.verxs];
//visited[] 默认元素的值都是0, 表示没有访问过
// for(int i =0; i <graph.verxs; i++) {
// visited[i] = 0;
// } //把当前这个结点标记为已访问
visited[v] = 1;
//h1 和 h2 记录两个顶点的下标
int h1 = -1;
int h2 = -1;
int minWeight = 10000; //将 minWeight 初始成一个大数,后面在遍历过程中,会被替换
for(int k = 1; k < graph.verxs; k++) {//因为有 graph.verxs顶点,普利姆算法结束后,有 graph.verxs-1边 //这个是确定每一次生成的子图 ,和哪个结点的距离最近
for(int i = 0; i < graph.verxs; i++) {// i结点表示被访问过的结点
for(int j = 0; j< graph.verxs;j++) {//j结点表示还没有访问过的结点
if(visited[i] == 1 && visited[j] == 0 && graph.weight[i][j] < minWeight) {
//替换minWeight(寻找已经访问过的结点和未访问过的结点间的权值最小的边)
minWeight = graph.weight[i][j];
h1 = i;
h2 = j;
}
}
}
//找到一条边是最小
System.out.println("边<" + graph.data[h1] + "," + graph.data[h2] + "> 权值:" + minWeight);
//将当前这个结点标记为已经访问
visited[h2] = 1;
//minWeight 重新设置为最大值 10000
minWeight = 10000;
} }
} class MGraph {
int verxs; //表示图的节点个数
char[] data;//存放结点数据
int[][] weight; //存放边,就是我们的邻接矩阵 public MGraph(int verxs) {
this.verxs = verxs;
data = new char[verxs];
weight = new int[verxs][verxs];
}
}

44.Prim算法的更多相关文章

  1. 经典算法题每日演练——第十四题 Prim算法

    原文:经典算法题每日演练--第十四题 Prim算法 图论在数据结构中是非常有趣而复杂的,作为web码农的我,在实际开发中一直没有找到它的使用场景,不像树那样的频繁使用,不过还是准备 仔细的把图论全部过 ...

  2. 最小生成树问题------------Prim算法(TjuOj_1924_Jungle Roads)

    遇到一道题,简单说就是找一个图的最小生成树,大概有两种常用的算法:Prim算法和Kruskal算法.这里先介绍Prim.随后贴出1924的算法实现代码. Prim算法 1.概览 普里姆算法(Prim算 ...

  3. Jungle Roads_hdu_1301(prim算法)

    Jungle Roads Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Tot ...

  4. 图解最小生成树 - 普里姆(Prim)算法

    我们在图的定义中说过,带有权值的图就是网结构.一个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 ...

  5. 图的生成树(森林)(克鲁斯卡尔Kruskal算法和普里姆Prim算法)、以及并查集的使用

    图的连通性问题:无向图的连通分量和生成树,所有顶点均由边连接在一起,但不存在回路的图. 设图 G=(V, E) 是个连通图,当从图任一顶点出发遍历图G 时,将边集 E(G) 分成两个集合 T(G) 和 ...

  6. 最小生成树のprim算法

    Problem A Time Limit : 1000/1000ms (Java/Other)   Memory Limit : 32768/32768K (Java/Other) Total Sub ...

  7. 数据结构代码整理(线性表,栈,队列,串,二叉树,图的建立和遍历stl,最小生成树prim算法)。。持续更新中。。。

    //归并排序递归方法实现 #include <iostream> #include <cstdio> using namespace std; #define maxn 100 ...

  8. 最小生成树——prim算法

    prim算法是选取任意一个顶点作为树的一个节点,然后贪心的选取离这棵树最近的点,直到连上所有的点并且不够成环,它的时间复杂度为o(v^2) #include<iostream>#inclu ...

  9. 洛谷 P3366 【模板】最小生成树 prim算法思路 我自己的实现

    网上有很多prim算法  用邻接矩阵 加什么lowcost数组 我觉得不靠谱 毕竟邻接矩阵本身就不是存图的好方法 所以自己写了一个邻接表(边信息表)版本的  注意我还是用了优先队列  每次新加入一个点 ...

随机推荐

  1. centos7使用Dockerfile运行mysql库并初始化数据

    Dockerfile文件(文件名一定要这个) FROM mysql:5.7 WORKDIR /docker-entrypoint-initdb.d ENV LANG=C.UTF-8 ADD test. ...

  2. 【LeetCode】157. Read N Characters Given Read4 解题报告(C++)

    作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客:http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 直接调用 日期 题目地址:https://leetco ...

  3. 【LeetCode】409. Longest Palindrome 解题报告(Python & C++)

    作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 方法一:字典统计次数 方法二:HashSet 方法三 ...

  4. 低成本CH7511芯片方案|CH7511电路设计参考|CS5211替代CH7511

    CH7511是主要用于设计eDP转LVDS转换器,怎么样设计一款低成本低BOM简单的DP转LVDS的转接设置,目前有一款可以替代兼容CH7511的方案电路,并且其设计电路整体BOM成本较低,并且设计简 ...

  5. SpringBoot集成log4j,解决log4j.properties不生效问题

    Spring Boot集成log4j其实比较简单,maven的话,在xml中增加log4j依赖就行 <dependency> <groupId>org.springframew ...

  6. Zookeeper使用超级用户删除带权限的节点

    1.背景 Zookeeper管理员会因为某些客户端对某些节点设置了权限,而导致在紧急的情况下无法修改这些节点感到困扰.在这种情况下,管理员可以通过Zookeeper超级用户模式访问这些节点,一旦设置了 ...

  7. CSS过渡、CSS动画

    <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"/> <script s ...

  8. python 使用@property 操作属性时,报“RecursionError:maximun recursion depth exceeded”

    使用@property获取和修改属性,出现报错"RecursionError:maximun recursion depth exceeded",超过了最大的递归深度 原因: 方法 ...

  9. 初识python 之 爬虫:使用正则表达式爬取“古诗文”网页数据

    通过requests.re(正则表达式) 爬取"古诗文"网页数据. 详细代码如下: #!/user/bin env python # author:Simple-Sir # tim ...

  10. springboot 配置 swagger2

    1.pom.xml 添加依赖 <!--swagger2 依赖--> <dependency> <groupId>io.springfox</groupId&g ...