用Python实现树形结构的最小生成森林算法
实现树形结构的最小生成森林算法,需要用到Kruskal算法。Kruskal算法是一种贪心算法,用于求加权连通图的最小生成树。
下面是Python实现最小生成森林算法的示例代码:
class Graph: def __init__(self, vertices): self.V = vertices # 顶点数 self.graph = [] # 存储图的边 def add_edge(self, u, v, w): self.graph.append((u, v, w)) def find_parent(self, parent, i): if parent[i] == i: return i return self.find_parent(parent, parent[i]) def union(self, parent, rank, x, y): xroot = self.find_parent(parent, x) yroot = self.find_parent(parent, y) # 将秩小的集合合并到秩大的集合上 if rank[xroot] < rank[yroot]: parent[xroot] = yroot elif rank[xroot] > rank[yroot]: parent[yroot] = xroot else: parent[yroot] = xroot rank[xroot] += 1 def kruskal_mst(self): result = [] # 存储最小生成树 i = 0 e = 0 # 按照边的权值进行排序 self.graph = sorted(self.graph, key=lambda item: item[2]) parent = [] rank = [] # 初始化每个点的父节点和秩 for node in range(self.V): parent.append(node) rank.append(0) # 构建最小生成树 while e < self.V - 1: u, v, w = self.graph[i] i = i + 1 x = self.find_parent(parent, u) y = self.find_parent(parent, v) # 如果加入该边不会形成环,则加入最小生成树 if x != y: e = e + 1 result.append((u, v, w)) self.union(parent, rank, x, y) return result def min_spanning_tree(vertices, edges): graph = Graph(vertices) for edge in edges: graph.add_edge(edge[0], edge[1], edge[2]) mst = graph.kruskal_mst() return mst if __name__ == "__main__": vertices = 5 edges = [ (0, 1, 2), (0, 3, 6), (1, 4, 4), (1, 2, 5), (2, 4, 3), (3, 2, 8), (3, 4, 7) ] mst = min_spanning_tree(vertices, edges) print("最小生成森林:") for edge in mst: print(edge[0], "-", edge[1], ":", edge[2])
在代码中,我们首先定义了一个Graph
类,用于存储图的边和实现Kruskal算法。在Graph
类中,我们实现了以下方法:
__init__(self, vertices)
:初始化对象,并输入顶点数。add_edge(self, u, v, w)
:添加一条边。find_parent(self, parent, i)
:查找节点的父节点。union(self, parent, rank, x, y)
:合并两个集合。kruskal_mst(self)
:计算边的最小生成树。
接下来,我们定义了一个min_spanning_tree(vertices, edges)
函数,用于计算最小生成森林。在该函数中,我们首先实例化Graph
对象,并将边添加到图中。然后,我们使用kruskal_mst()
方法计算最小生成树,并返回结果。最后,在主函数中,我们定义了图的顶点数和边,并输出了最小生成森林的结果。
这里我们采用的是邻接矩阵的方式,如果使用邻接表的方式,可以优化算法,加速运行速度。
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