浙大数据结构 第八讲 图(下)
2021/12/10 23:47:09
本文主要是介绍浙大数据结构 第八讲 图(下),对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
数据结构 第八讲 图(下)
一、最小生成树问题
是一棵树:无回路、|V|个顶点一定有|V|-1条边
是生成树:包含全部顶点,|V|-1条边都在图里
边的权重和最小
最小生成树<---->图连通
贪心算法
什么是贪?每一步都要最好的
什么是好?权重最小的边
需要约束:只能用图里面存在的边;只能正好用掉|V|-1条边;不能有回路
Prim算法——让一棵小树长大
dist[V] = E<s,V>或正无穷 parent[s] = -1; void Prim() { MST = {s}; while(1) { V = 未收录顶点中dist最小者; if(这样的V不存在) break; 将V收录进MST:dist[V] = 0; for(V的每个邻接点W) { if(dist[W]!=0) { if(E<V,W> < dist[W]) { dist[W] = E<V,W>; parent[W] = V; } } } } if(MST中收的顶点不到|V|个) Error("生成树不存在"); }
时间复杂度 T = O(V)^2 适合稠密图
Kruskal算法——将森林合并成树
非常直接了当的贪心,每次在图里面找权重最小的边收进来
注意:不可形成回路!
void Kruskal(Graph G) { MST = { }; while(MST中不到|V|-1条边&& E中还有边) { 从E中取一条权重最小的边E<V,W>; //最小堆 将E<V,W>从E中删除; if(E<V,W>不在MST中构成回路) //并查集 将E<V,W>加入MST; else 彻底无视E<V,W>; } if(MST中不到|V|-1条边) //图是不连通的 Error("生成树不存在"); }
时间复杂度:T = O(V logV)
课后练习
题1的解释图
二、拓扑排序
拓扑序:如果图中从v到w有一条有向路径,则v一定排在w之前。满足此条件的顶点序列称为一个拓扑序
获得一个拓扑序的过程就是拓扑排序
AOV(网络)如果有合理的拓扑序,则必定是有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG)
初级算法(T = O(N^2))
void TopSort() T=O(N^2) { for(cnt = 0;cnt < |V|;cnt++) { V = 未输入的入度为0的顶点; if(这样的V不存在) { Error("图中有回路"); break; } 输出V,或者记录V的输出序号; for(V的每个邻接点W) Indegree[W]--; } }
算法优化(T = O(V+E))
随时将入度变为0的顶点放到一个容器里
此算法还可用于检测此图是否为有向无环图(DAG)
void TopSort() { for(图中每个顶点V) { if(Indegree[V] == 0) { Enqueue(V,Q); } while(!Isempty(Q)) { V = Dequeue(Q); 输出V,或者记录V的输出序号; cnt++; for(V的每个邻接点W) { if(--Indegree[W] == 0) Enqueue(W,Q); } } if(cnt!=|V|) Error("图中有回路!"); } }
三、拓扑排序应用:关键路径问题
AOE(Activity On Edge)网络:一般用于安排项目的工序
课后练习
选A,由图可知,从0到3的时间是12,是由0-2-3决定的,而不是0-1-3。而4也是由0-2影响的,所以加快以后,能提前完工。
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