一、定义
有向生成树是一个有向图的生成树,是指从一个有向图中选择一些边的子集,这些边构成一棵生成树,且生成树的根节点只有入度而无出度,除根节点外任意一个节点的入度都为1。该生成树一定包含图中所有的节点。
二、应用
有向生成树在很多算法中都有着重要的应用,例如有向图的最小树形图问题、有向无环图(DAG)的拓扑排序、网络最大流问题的求解等等。
三、求解方法
有向生成树的求解有两种常用的方法,分别是Kruskal算法和Prim算法。下面分别介绍这两种算法的实现过程。
四、Kruskal算法
Kruskal算法是一种基于贪心的算法,它的基本思想是从小到大按权值来选择边,且边不能构成环。以下是Kruskal算法的示例代码:
#includeusing namespace std; const int maxn = 1005; const int maxm = 100005; int n, m, cnt; int fa[maxn], head[maxn]; struct Edge { int from, to, w, nxt; } e[maxm]; bool cmp(Edge x, Edge y) { return x.w < y.w; } int find(int x) { if(fa[x] == x) return x; return fa[x] = find(fa[x]); } void add_edge(int from, int to, int w) { e[cnt].from = from; e[cnt].to = to; e[cnt].w = w; e[cnt].nxt = head[from]; head[from] = cnt++; } void kruskal() { sort(e, e+m, cmp); for(int i = 1; i <= n; i++) fa[i] = i; for(int i = 0; i < m; i++) { int u = e[i].from, v = e[i].to, w = e[i].w; int pu = find(u), pv = find(v); if(pu == pv) continue; fa[pu] = pv; add_edge(u, v, w); add_edge(v, u, 0); } }
五、Prim算法
Prim算法也是一种基于贪心的算法,它的基本思想是从一个点开始,每次选取一个未被选择的最小边权的点,并将其加入生成树中。以下是Prim算法的示例代码:
#includeusing namespace std; const int maxn = 1005; const int maxm = 100005; int n, m, cnt, ans; int head[maxn], dis[maxn]; bool vis[maxn]; struct Edge { int to, w, nxt; } e[maxm]; void add_edge(int from, int to, int w) { e[cnt].to = to; e[cnt].w = w; e[cnt].nxt = head[from]; head[from] = cnt++; } void prim(int s) { memset(dis, 0x3f, sizeof(dis)); dis[s] = 0; priority_queue , vector >, greater > > q; q.push(make_pair(0, s)); while(!q.empty()) { int x = q.top().second; q.pop(); if(vis[x]) continue; vis[x] = true; ans += dis[x]; for(int i = head[x]; i != -1; i = e[i].nxt) { int y = e[i].to, w = e[i].w; if(w < dis[y] && !vis[y]) { dis[y] = w; q.push(make_pair(dis[y], y)); } } } }
六、小结
有向生成树是图论中的重要问题,其应用广泛,求解方法也有多种。通过本文的介绍,读者可以了解到有向生成树的定义、应用、Kruskal算法和Prim算法的实现过程,从而更好地理解有向生成树这一问题。