kruskal

toyo 2009-05-01 07:06:40
Void BiKruskal (Graph &G, Edge* &MST)
{
ParTree A(G.VerticesNum()); //声明等价类变量
MST=new Edge [G.VerticesNum()-1]; //最小生成树
int MSTtag=0; //最小生成树边的标号
int n=G.EdgeNum();
Gragh G1=G.Vertex[]; //G1,G2初始为图G的无边顶点集
Graph G2= G.Vertex[];
Edge e=G.Edge[0];
int Pivot=e.weight; //选择轴值
for(i=1;i<n;i++) //分别求 G1,G2,即将边值序列分成两子序列
{
int from=G.FromVertex(e);
int to=G.FromVertex(e);
Edge t=G.Edge[i];
if(Pivot>t.weight)
G2.InsertEdge(from,to,t.weight);
else
G1.InsertEdge(from,to,t.weight);
}
Kruskal(G1,G, MST);
Kruskal(G2,G, MST);
}
Void Kruskal (Graph &G1, Graph &G, Edge* &MST)
//形参G1用于求最小堆序列,形参G用于区分不同等价类
{
int EdgesNum= G1.EdgesNum(); //声明考虑各边一次的变量
MinHeap<Edge> H(EdgesNum); //最小值堆(minheap)
for(int i=0;i< G1.VerticesNum();i++) //将图的所有边插入最小值堆H中
for(Edge e= G1.FirstEdge(i); G1.IsEdge(e);e= G1.NextEdge(e))
-5-
http://www.paper.edu.cn
if(G1.FromVertex(e)< G1.ToVertex(e)) //因为是无向图,故应防止重复插入
H.Insert(e);
While(EdgesNum>0) //合并等价类
{
Edge e=H.RemoveMin(); //获得下一条权最小的边
if(e.weight==INFINITY) //边权值为无穷大
{
Print(“不存在最小支撑树.”);
delete []MST; //释放空间
MST=NULL; //MST是空数组
Return;
}
int from=G.FromVertex(e); //记录该条边的信息
int to =G.ToVertex(e);
if(A.Different(from.to)) //如果边e的两个顶点不在一个等价类
{
A.Union(from,to); //将边e的两个顶点所在的等价类合并为一个
AddEdgetoMST(e,MST,MSTtag++); //将边e加到MST
EdgesNum--;
}
}
}
哪位大神帮忙完善一下这段代码啊,能运行就行,3Q
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liyong_zhang 2011-01-03
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#include <iostream>
#define INF 0x3fff
#define MAXN 100
using namespace std;
typedef struct
{
int s;//start结点
int e;//end结点
int w;//weight权值
}edge;
edge e[MAXN*MAXN/2];//存储每一条边的数组
void insertsort(edge e[],int n)//直接插入排序
{
int i,j;
edge temp;
for(i = 0 ; i < n ;i++)
{
temp = e[i];
j = i - 1;
while(j >= 0 && temp.w < e[j].w)
{
e[j+1]= e[j];
j--;
}
e[j+1] = temp;
}
}
void kruskal(int n,int mat[][MAXN])//Kruskal实现
{
int i,j,k,m1,m2,sn1,sn2;
edge e[MAXN*MAXN/2];
int vset[MAXN];
for(i = 0 ; i < n ; i++)//每个节点都初始化
vset[i] = i;
k = 0;

for(i = 0 ; i < n;i++)
{
for(j = 0 ; j < n;j++)
{
if(mat[i][j] != 0 && mat[i][j] != INF)//将邻接矩阵中的每一条边都加入到边权值的数组中
{
e[k].s = i;e[k].e = j;
e[k].w = mat[i][j];
k++;
}
}
}
insertsort(e,k);//对边的权值从大到小排序,这里采用直接插入排序,如果采用堆排序时间复杂度会减少
int cnt = 1 ;//记录加入到最小生成树的边的数量
k = 0;
while(cnt < n)
{
m1 = e[k].s; m2 = e[k].e;//记录这条边的start , end 结点
sn1 = vset[m1]; sn2 = vset[m2];//看这两个结点属于哪一个set
if(sn1 != sn2)//如果不等,说明这两个结点不在一个生成树中,合并
{
printf("edge (%d,%d):%d is added!\n", e[k].s,e[k].e,e[k].w);
cnt++;
for(i = 0 ; i < n ; i++)
{
if(vset[i] == sn2)//把所有的原有的生成树的结点重新加入到新的生成树中
vset[i] = sn1;
}
}
k++;//k为边的权值数组的Index
}

}
int mat[MAXN][MAXN];
int main()
{
memset(mat,0,sizeof(mat));
int num;
printf("please input vertex:");
scanf("%d",&num);
int n;
printf("input the number of edge:");
scanf("%d",&n);
int t = n;
while(t--)
{
int a,b,cost;
scanf("%d %d %d",&a,&b,&cost);
--a,--b;
if(mat[a][b] == 0 && mat[b][a] == 0 || cost < mat[a][b] )
mat[a][b] = mat[b][a] = cost;
}
int i,j;
for(i = 0 ; i < num;i++){
for(j = 0 ; j < num; j++)
printf("%4d",mat[i][j]);printf("\n");}
kruskal(num,mat);
/*
test data:
6
10
1 2 6
1 3 1
1 4 5
2 3 5
3 4 5
2 5 3
3 5 6
3 6 4
4 6 2
5 6 6
*/
return 0;
}
pml1988 2010-07-26
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应该见名知意,你取变量名太让人看不懂啦
toyo 2009-05-01
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Void BiKruskal (Graph &G, Edge* &MST)
{
ParTree A(G.VerticesNum()); //声明等价类变量
MST=new Edge [G.VerticesNum()-1]; //最小生成树
int MSTtag=0; //最小生成树边的标号
int n=G.EdgeNum();
Gragh G1=G.Vertex[]; //G1,G2初始为图G的无边顶点集
Graph G2= G.Vertex[];
Edge e=G.Edge[0];
int Pivot=e.weight; //选择轴值
for(i=1;i <n;i++) //分别求 G1,G2,即将边值序列分成两子序列
{
int from=G.FromVertex(e);
int to=G.FromVertex(e);
Edge t=G.Edge[i];
if(Pivot>t.weight)
G2.InsertEdge(from,to,t.weight);
else
G1.InsertEdge(from,to,t.weight);
}
Kruskal(G1,G, MST);
Kruskal(G2,G, MST);
}
Void Kruskal (Graph &G1, Graph &G, Edge* &MST)
//形参G1用于求最小堆序列,形参G用于区分不同等价类
{
int EdgesNum= G1.EdgesNum(); //声明考虑各边一次的变量
MinHeap <Edge> H(EdgesNum); //最小值堆(minheap)
for(int i=0;i < G1.VerticesNum();i++) //将图的所有边插入最小值堆H中
for(Edge e= G1.FirstEdge(i); G1.IsEdge(e);e= G1.NextEdge(e))
if(G1.FromVertex(e) < G1.ToVertex(e)) //因为是无向图,故应防止重复插入
H.Insert(e);
While(EdgesNum>0) //合并等价类
{
Edge e=H.RemoveMin(); //获得下一条权最小的边
if(e.weight==INFINITY) //边权值为无穷大
{
Print(“不存在最小支撑树.”);
delete []MST; //释放空间
MST=NULL; //MST是空数组
Return;
}
int from=G.FromVertex(e); //记录该条边的信息
int to =G.ToVertex(e);
if(A.Different(from.to)) //如果边e的两个顶点不在一个等价类
{
A.Union(from,to); //将边e的两个顶点所在的等价类合并为一个
AddEdgetoMST(e,MST,MSTtag++); //将边e加到MST
EdgesNum--;
}
}
}


这个代码是kruskal的改进,二分kruskal算法,基本思想如下,求大神帮帮忙

假设G=(V,E)是连通图,其中V是G的顶点集合,E是G的边集合。MST为G的最小生成树。二分Kruskal算法的基本思想如下:
(1) 首先从图G的各边的权值组成序列P中,选择第一个权值K作为轴值,然后将序列分割成两个子序列P1和P2(其中P1包含所有小于或等于轴值K的权值,P2包含所有大于轴值K的权值),根据权值对应于边的原则,分别得到对应于P1的边集E1和对应于P2的边集E2。
(2) 将顶点集分为|V|个等价类,每个等价类包括一个顶点;
(3) 对于图G1=(V,E1),以权值的从小到大的顺序处理各条边,如果某条边连接两个不同等价类的顶点,则这条边被添加到MST,两个等价类被合并为一个;反复执行此过程,直到E1种各条边均被考虑过一次;
(4) 对于图G而言,此时等价类个数为1+|E2|,以权值的从小到大的顺序处理E2中各条边,如果某条边连接图G中两个不同等价类的顶点,则这条边被添加到MST,两个等价类被合并为一个;反复执行此过程,直到E2中各条边均被考虑过一次。
liliangbao 2009-05-01
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lingyin55 2009-05-01
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给你一个可以运行的吧
,你上面的代码乱啊,命名那些都不知道是什么意思,而且里面还有网址~~~~



#include <fstream>
#include <iostream>
using namespace std;
struct myline{
int a,b;
};
int ok[100];
int father[100];
int inimap();
int n,d;
int map[100][100];
myline lines[10000];
int inimap()
{
ifstream fin("in.txt");
fin >>n;
d=0;
int i,j,k,l=0,min,minida,minidb;
for (i=0;i<n;i++)
{
for (j=0;j<n;j++)
{
fin >>map[i][j];
if (i<j && map[i][j]>0)
{
d++;
lines[l].a=i;
lines[l].b=j;
l++;
}
}
}
myline tmp;
for (i=0;i<d;i++)
{
min=2000000;
for (j=i;j<d;j++)
{
if (map[lines[j].a][lines[j].b]<min)
{
min=map[lines[j].a][lines[j].b];
minida=j;
}
}
tmp=lines[i];
lines[i]=lines[minida];
lines[minida]=tmp;
}
for (i=0;i<d;i++){cout <<map[lines[i].a][lines[i].b]<<' ';}
cout <<endl;
for (i=0;i<n;i++)father[i]=-1;
return 0;
}
int find(int j)
{
if (father[j]==-1)return j;
int i;
i=find(father[j]);father[j]=i;return i;
}
int together(int j,int k)
{
if (find(j)==find(k))return 1;
return 0;
}
int thesame(int j,int k)
{
father[find(j)]=find(k);
return 0;
}
int main()
{
inimap();
int i,j,k,cost=0;
for (i=0;i<d;i++)
{
j=lines[i].a;k=lines[i].b;
if (!together(j,k))
{
thesame(j,k);cost+=map[j][k];
}
}
cout <<cost;system("pause");
return 0;
}
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源码下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在电磁模拟技术中,CST(Computer Simulation Technology)是一种被广泛采纳的软件工具,它主要用于电磁场、微波、天线以及射频系统的设计工作。本资料将详细分析CST软件中离散端口的具体配置方法,这些方法对于提升仿真结果的精确度和专业水准具有决定性作用。离散端口在CST软件中扮演着模拟信号输入或输出的重要角色,它们构成了仿真模型不可或缺的部分。在配置离散端口时,一个核心的原则是保证端口的方向与网格线保持一致,这是因为这样做能够有效降低计算过程中产生的误差,并确保仿真数据的有效性。如果未能遵循这一指导原则,可能会引发未知的计算问题,进而导致仿真结果失去可靠性。 在CST软件中配置离散端口,通常需要借助“Pick Points”这一功能。通过选择“Pick Edge Center”选项,端口将被设定在模型边缘的中心位置上。然而,这种做法并不总是能够确保端口与网格线保持平行。在某些特定情形下,模型的几何构造可能不允许直接选取一个与网格线平行的边作为端口的安装位置。 为了克服这一挑战,可以采用多种不同的策略。如果模型本身已经包含一条与馈电口平行的边,那么可以直接利用这条边来建立端口,此时CST软件会自动调整端口使其与网格线对齐。另一种可选的方法是,当模型不具备现成的平行边时,用户可以手动构建一个几何结构,比如一个立方体,并使其边缘与馈电口平行。通过这种方式,新建立的几何结构的边缘就可以作为端口的位置,从而确保端口与网格线的平行关系。 在实施上述操作时,必须关注端口尺寸的合理性和物理意义的一致性。端口的尺寸应当依据实际天线馈电部分的尺寸进行适当调整,过大的端口或...
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