一、基础概念
Prim算法是一种用于求解最小生成树的算法。所谓最小生成树,就是一颗包含图上所有节点,且边权值之和最小的连通子图。
对于一张无向图G = (V, E),其中V为节点集合,E为边集合,任意两个节点之间存在一条边。Prim算法运行于这样的图上,它以任意一个节点为起点开始,不断从当前连通子图中寻找且斜率最小的边,加入新的节点,最终生成最小生成树。
二、Prim算法原理
1. 数据结构
为了方便Prim算法的实现,我们需要准备两个数据结构——
1)dist:记录每个节点与当前最小生成树的最小边权值。初始化为无穷大(除起点外)
2)used:记录每个节点是否已经纳入最小生成树的集合当中,初始化为false。
2. 寻找最小边
在无向连通图中,每个节点有多个可选的连边。对于Prim算法的核心思路,我们可以通过找到当前连通子图能够到达的节点中,边权值最小的那一条边,来实现新节点加入最小生成树。
// 对于每个节点i,记录它和最小生成树联系最近的边 int min_edge[N]; void prim(int st){ // 将st标记为已经访问的节点 used[st] = true; // 初始化dist数组 for(int i = 0; i < n; i++){ dist[i] = i == st ? 0 : INF; min_edge[i] = st; } while(true){ int v = -1; // 在未访问过的节点中选择最小的dist保存在v中 for(int u = 0; u < n; u++){ if(!used[u] && (v == -1 || dist[u] < dist[v])){ v = u; } } if(v == -1) break; used[v] = true; // 更新最小生成树,利用min_edge数组记录 for(int u = 0; u < n; u++){ if(used[u]) continue; if(dist[u] > cost[v][u]){ dist[u] = cost[v][u]; min_edge[u] = v; } } } }
3. Prim算法实现
结合上述两步内容,我们就可以实现完整的Prim算法。需要注意的一些问题包括:
1)Prim算法非常依赖于数据结构,因此开发者需要清楚地了解数据结构的特点、优缺点,并合理运用。
2)Prim算法的时间复杂度为O(n2),因此在处理复杂的大数据集时,需要注意优化算法实现。
// Prim算法的完整实现 const int MAXN = 1010; int cost[MAXN][MAXN]; // 图上两节点之间的边权值 int dist[MAXN]; bool used[MAXN]; int n; void prim(){ for(int i = 0; i < n; i++){ dist[i] = INF; used[i] = false; } dist[0] = 0; //起始点从0开始 int res = 0; while(true){ int v = -1; // 从当前不在最小生成树集合中节点中找到dist最小的节点 for(int u = 0; u < n; u++){ if(!used[u] && (v == -1 || dist[u] < dist[v])){ v = u; } } if(v == -1) break; used[v] = true; res += dist[v]; // 根据最小节点和其它点的边权值更新dist for(int u = 0; u < n; u++){ if(used[u]) continue; dist[u] = min(dist[u], cost[v][u]); } } }
三、总结
Prim算法是一种十分常用而且实用的最小生成树算法,它的关键在于通过不断加入当前最小的边,建立一个连通的最小生成树。虽然算法的时间复杂度为O(n2),但在普通场景下的效率较高。如果遇到复杂的问题,开发者需要合理运用数据结构或者其他优化手段来提升算法的效率。