【问题描述】

给定一个无回路的无向图(即树),设计一个动态规划算法,求出该图的最大独立集,并输出该集合中的各个顶点值。

 package org.xiu68.exp.exp7;

 import java.util.ArrayList;

 public class Exp7_1 {

     public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
//运行结果
/*
树的最大独立集为: 4
顶点值为: 4 6 2 3
树的最小点覆盖为: 2
顶点值为: 5 1
*/
//由结果可知 最大独立集与最小点覆盖集合互为补集
ArrayList<Integer> vexs=new ArrayList<>();
for(int i=1;i<=6;i++)
vexs.add(i);
//构造一个无向无环图
int[][] edges=new int[][]{
{0,1,1,0,0,0},
{1,0,0,0,1,0},
{1,0,0,0,0,0},
{0,0,0,0,1,0},
{0,1,0,1,0,1},
{0,0,0,0,1,0}
};
MGraph<Integer> m=new MGraph<Integer>(6, 6, edges, vexs);
m.maxIndependentSet();
System.out.println();
m.minCoverSet(); }
} //邻接矩阵表示图、无向无环图
class MGraph<T>{
public int vexNum; //顶点数量
public int edgeNum; //边数量
public int[][] edges; //邻接矩阵
public ArrayList<T> vexs; //顶点表 public int[][] maxDep; //最大独立集
public ArrayList<Integer> set; //最大独立集顶点序号 public int[][] minCover; //最小点覆盖
public ArrayList<Integer> minSet; //最小点覆盖顶点序号 public MGraph(int vexNum, int edgeNum, int[][] edges, ArrayList<T> vexs) {
this.vexNum = vexNum;
this.edgeNum = edgeNum;
this.edges = edges;
this.vexs = vexs; maxDep=new int[vexNum][2];
set=new ArrayList<>(); minCover=new int[vexNum][2];
minSet=new ArrayList<>();
} //最大独立集
public void maxIndependentSet(){
independentSet(0, 0); if(maxDep[0][0]>maxDep[0][1])
System.out.println("树的最大独立集为: "+maxDep[0][0]);
else
System.out.println("树的最大独立集为: "+maxDep[0][1]); System.out.print("顶点值为: ");
for(int i=0;i<set.size();i++)
System.out.print(vexs.get(set.get(i))+" ");
}
//求以child为根的树的最大独立集
//child:当前正在处理的结点
//parent:child的父结点
private void independentSet(int child,int parent){
maxDep[child][0]=1; //当前结点放入独立集
maxDep[child][1]=0; //当前结点不放入独立集 for(int i=0;i<vexNum;i++){
if(edges[child][i]==0 || i==parent) //如果顶点间不存在边或尾结点为父结点
continue;
independentSet(i, child); //因为child加入了最大独立集,所以子结点不加入最大独立集
//以child为根的树的最大独立集的规模为 ( 1+ child的孙子结点的最大独立集的规模 )
maxDep[child][0]+=maxDep[i][1]; if(maxDep[i][0]>maxDep[i][1])
maxDep[child][1]+=maxDep[i][0]; //加入子结点
else
maxDep[child][1]+=maxDep[i][1]; //不加入子结点
} if(maxDep[child][0]>maxDep[child][1]) //比较加入child与不加入child的独立集大小,取较大者为结果
set.add(child);
} //*********************************************************** //最小点覆盖
public void minCoverSet(){
coverSet(0,0);
if(minCover[0][0]<minCover[0][1])
System.out.println("树的最小点覆盖为: "+minCover[0][0]);
else
System.out.println("树的最小点覆盖为: "+minCover[0][1]); System.out.print("顶点值为: ");
for(int i=0;i<minSet.size();i++){
System.out.print(vexs.get(minSet.get(i))+" ");
}
}
//求以child为根的树的最小点覆盖集合
//child:当前正在处理的结点
//parent:child的父结点
private void coverSet(int child,int parent){
minCover[child][0]=1; //child放入最小点覆盖集合
minCover[child][1]=0; //child不放入最小点覆盖集合 for(int i=0;i<vexNum;i++){
if(edges[child][i]==0 || i==parent) //如果顶点间不存在边或尾结点为父结点
continue; coverSet(i,child); //如果子结点i放入集合结果更小则把i放入集合
if(minCover[i][0]<minCover[i][1])
minCover[child][0]+=minCover[i][0]; //子结点i放入集合
else
minCover[child][0]+=minCover[i][1]; //子结点i不放入集合 //若child不放入最小点覆盖集合,则其所有子结点都要放入最小点覆盖集合
minCover[child][1]+=minCover[i][0]; if(minCover[child][0]<minCover[child][1]) //取最小值作为结果
minSet.add(child);
}
}
}

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