标签：rap 坐标 deb 参考 数据 length ret pre sim
using System;
namespace Prim
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
int numberOfVertexes = 9,
infinity = int.MaxValue;
int[][] graph = new int[][] {
new int[]{0, 10, infinity, infinity, infinity, 11, infinity, infinity, infinity },
new int[]{ 10, 0, 18, infinity, infinity, infinity, 16, infinity, 12 },
new int[]{ infinity, 18, 0, 22, infinity, infinity, infinity, infinity, 8 },
new int[]{ infinity, infinity, 22, 0, 20, infinity, 24, 16, 21 },
new int[]{ infinity, infinity, infinity, 20, 0, 26, infinity, 7, infinity },
new int[]{ 11, infinity, infinity, infinity, 26, 0, 17, infinity, infinity },
new int[]{ infinity, 16, infinity, 24, infinity, 17, 0, 19, infinity },
new int[]{ infinity, infinity, infinity, 16, 7, infinity, 19, 0, infinity },
new int[]{ infinity, 12, 8, 21, infinity, infinity, infinity, infinity, 0 },
};
//Prim(graph, numberOfVertexes);
PrimSimplified(graph, numberOfVertexes);
}
static void Prim(int[][] graph, int numberOfVertexes)
{
bool debug = true;
int[] adjVex = new int[numberOfVertexes], // 邻接顶点数组：搜索边的最小权值过程中各边的起点坐标
lowCost = new int[numberOfVertexes]; // 各边权值数组：搜索边的最小权值过程中各边的权值，数组下标为边的终点。
for (int i = 0; i < numberOfVertexes; i++) // 从图G的下标为0的顶点开始搜索。（也是图G的最小生成树的顶点集合）。
{
adjVex[i] = 0;
}
for (int i = 0; i < numberOfVertexes; i++) // 初始从下标为0的顶点开始到下标为i的顶点的边的权值去搜索。找lowCost中权值最小的下标i。
{
lowCost[i] = graph[0][i];
}
int k = 0; // 初始假定权值最小的边的终点的下标为k。
for (int i = 1; i < numberOfVertexes; i++)
{
if (debug)
{
Console.WriteLine($"Loop {i}");
Console.Write("lowCost: ");
PrintArray(lowCost);
Console.Write(" adjVex: ");
PrintArray(adjVex);
Console.WriteLine();
}
int minimumWeight = int.MaxValue; // 搜索过程中发现到的最小的权值。初始设置为最大的整数值以示两点间无边。
for (int j = 1; j < numberOfVertexes; j++)
{
if (lowCost[j] != 0 && lowCost[j] < minimumWeight) // lowCost中0表示该点已经搜索过了。lowCost[j] < minimumWeight即发现目前最小权值。
{
minimumWeight = lowCost[j]; // 发现目前最小权值。
k = j; // 目前最小权值的边的终点下标。
}
}
if (!debug)
{
Console.WriteLine($"({adjVex[k]}, {k})"); // 输出边
}
adjVex[i] = k; // 此时找到的k值即是权值最小的边的终点。将V[k]放入集合U。（这步可省略，因lowCost[j]已被标为“无需搜索”了）。
lowCost[k] = 0; // 0表示该点已经搜索过了，已不需要再被搜索了。
for (int j = 1; j < numberOfVertexes; j++) // 转到以V[k]为开始顶点的边，去与前面u为起始顶点到V[i]为终止顶点的边的权值去比较。
{
if (lowCost[j] != 0 && graph[k][j] < lowCost[j]) // lowCost中0表示该点已经搜索过了。graph[k][j] < lowCost[j]即发现更小权值。
{
lowCost[j] = graph[k][j]; // 更新权值；索引j即终点下标。
adjVex[j] = k; // 下次寻找权值小的边时，从k为下标的顶点为起点。
}
}
if (debug)
{
Console.Write("lowCost: ");
PrintArray(lowCost);
Console.Write(" adjVex: ");
PrintArray(adjVex);
Console.WriteLine();
}
}
}
static void PrimSimplified(int[][] graph, int numberOfVertexes)
{
int[] adjVex = new int[numberOfVertexes], // 邻接顶点数组：搜索边的最小权值过程中各边的起点坐标
lowCost = new int[numberOfVertexes]; // 各边权值数组：搜索边的最小权值过程中各边的权值，数组下标为边的终点。
for (int i = 0; i < numberOfVertexes; i++)
{
adjVex[i] = 0; // 从图G的下标为0的顶点开始搜索。（也是图G的最小生成树的顶点集合）。
lowCost[i] = graph[0][i]; // 初始从下标为0的顶点开始到下标为i的顶点的边的权值去搜索。找lowCost中权值最小的下标i。
}
int k = 0; // 初始假定权值最小的边的终点的下标为k。
for (int i = 1; i < numberOfVertexes; i++)
{
int minimumWeight = int.MaxValue; // 搜索过程中发现到的最小的权值。初始设置为最大的整数值以示两点间无边。
for (int j = 1; j < numberOfVertexes; j++)
{
if (lowCost[j] != 0 && lowCost[j] < minimumWeight) // lowCost中0表示该点已经搜索过了。lowCost[j] < minimumWeight即发现目前最小权值。
{
minimumWeight = lowCost[j]; // 发现目前最小权值。
k = j; // 目前最小权值的边的终点下标。
}
}
Console.WriteLine($"({adjVex[k]}, {k})"); // 输出边
lowCost[k] = 0; // 0表示该点已经搜索过了，已不需要再被搜索了。
for (int j = 1; j < numberOfVertexes; j++) // 转到以V[k]为开始顶点的边，去与前面u为起始顶点到V[i]为终止顶点的边的权值去比较。
{
if (lowCost[j] != 0 && graph[k][j] < lowCost[j]) // lowCost中0表示该点已经搜索过了。graph[k][j] < lowCost[j]即发现更小权值。
{
lowCost[j] = graph[k][j]; // 更新权值；索引j即终点下标。
adjVex[j] = k; // 下次寻找权值小的边时，从k为下标的顶点为起点。
}
}
}
}
static void PrintArray(int[] array)
{
Console.Write("[ ");
for (int i = 0; i < array.Length - 1; i++) // 输出数组的前面n-1个
{
Console.Write($"{ToInfinity(array[i])}, ");
}
if (array.Length > 0) // 输出数组的最后1个
{
int n = array.Length - 1;
Console.Write($"{ToInfinity(array[n])}");
}
Console.WriteLine(" ]");
}
static string ToInfinity(int i) => i == int.MaxValue ? "∞" : i.ToString();
}
}
function prim(graph: number[][], numberOfVertexes: number) {
let debug: boolean = true;
let adjVex: number[] = [], // 邻接顶点数组：搜索边的最小权值过程中各边的起点坐标
lowCost = []; // 各边权值数组：搜索边的最小权值过程中各边的权值，数组下标为边的终点。
for (let i = 0; i < numberOfVertexes; i++) // 从图G的下标为0的顶点开始搜索。（也是图G的最小生成树的顶点集合）。
{
adjVex[i] = 0;
}
for (let i = 0; i < numberOfVertexes; i++) // 初始从下标为0的顶点开始到下标为i的顶点的边的权值去搜索。找lowCost中权值最小的下标i。
{
lowCost[i] = graph[0][i];
}
let k: number = 0; // 初始假定权值最小的边的终点的下标为k。
for (let i = 1; i < numberOfVertexes; i++) {
if (debug) {
console.log(`Loop ${i}`);
console.log(`lowCost: ${printArray(lowCost)}`);
console.log(` adjVex: ${printArray(adjVex)}`);
}
// 搜索过程中发现到的最小的权值。初始设置为最大的整数值以示两点间无边。
let minimumWeight: number = Number.MAX_VALUE;
for (let j = 1; j < numberOfVertexes; j++) {
// lowCost中0表示该点已经搜索过了。lowCost[j] < minimumWeight即发现目前最小权值。
if (lowCost[j] != 0 && lowCost[j] < minimumWeight)
{
minimumWeight = lowCost[j]; // 发现目前最小权值。
k = j; // 目前最小权值的边的终点下标。
}
}
if (!debug) {
console.log(`(${adjVex[k]}, ${k})`);// 输出边
}
adjVex[i] = k; // 此时找到的k值即是权值最小的边的终点。将V[k]放入集合U。（这步可省略，因lowCost[j]已被标为“无需搜索”了）。
lowCost[k] = 0; // 0表示该点已经搜索过了，已不需要再被搜索了。
// 转到以V[k]为开始顶点的边，去与前面u为起始顶点到V[i]为终止顶点的边的权值去比较。
for (let j = 1; j < numberOfVertexes; j++)
{
// lowCost中0表示该点已经搜索过了。graph[k][j] < lowCost[j]即发现更小权值。
if (lowCost[j] != 0 && graph[k][j] < lowCost[j])
{
lowCost[j] = graph[k][j]; // 更新权值；索引j即终点下标。
adjVex[j] = k; // 下次寻找权值小的边时，从k为下标的顶点为起点。
}
}
if (debug) {
console.log(`lowCost: ${printArray(lowCost)}`);
console.log(` adjVex: ${printArray(adjVex)}`);
console.log(‘‘);
}
}
}
function primSimplified(graph: number[][], numberOfVertexes: number) {
let adjVex: number[] = [], // 邻接顶点数组：搜索边的最小权值过程中各边的起点坐标
lowCost = []; // 各边权值数组：搜索边的最小权值过程中各边的权值，数组下标为边的终点。
for (let i = 0; i < numberOfVertexes; i++) {
adjVex[i] = 0; // 从图G的下标为0的顶点开始搜索。（也是图G的最小生成树的顶点集合）。
lowCost[i] = graph[0][i]; // 初始从下标为0的顶点开始到下标为i的顶点的边的权值去搜索。找lowCost中权值最小的下标i。
}
let k: number = 0; // 初始假定权值最小的边的终点的下标为k。
for (let i = 1; i < numberOfVertexes; i++) {
// 搜索过程中发现到的最小的权值。初始设置为最大的整数值以示两点间无边。
let minimumWeight: number = Number.MAX_VALUE;
for (let j = 1; j < numberOfVertexes; j++) {
// lowCost中0表示该点已经搜索过了。lowCost[j] < minimumWeight即发现目前最小权值。
if (lowCost[j] != 0 && lowCost[j] < minimumWeight)
{
minimumWeight = lowCost[j]; // 发现目前最小权值。
k = j; // 目前最小权值的边的终点下标。
}
}
console.log(`(${adjVex[k]}, ${k})`); // 输出边
lowCost[k] = 0; // 0表示该点已经搜索过了，已不需要再被搜索了。
// 转到以V[k]为开始顶点的边，去与前面u为起始顶点到V[i]为终止顶点的边的权值去比较。
for (let j = 1; j < numberOfVertexes; j++)
{
// lowCost中0表示该点已经搜索过了。graph[k][j] < lowCost[j]即发现更小权值。
if (lowCost[j] != 0 && graph[k][j] < lowCost[j])
{
lowCost[j] = graph[k][j]; // 更新权值；索引j即终点下标。
adjVex[j] = k; // 下次寻找权值小的边时，从k为下标的顶点为起点。
}
}
}
}
function printArray(array: number[]): string {
let str: string[] = [];
str.push("[ ");
for (let i = 0; i < array.length - 1; i++) // 输出数组的前面n-1个
{
str.push(`${toInfinity(array[i])}, `)
}
if (array.length > 0) // 输出数组的最后1个
{
let n: number = array.length - 1;
str.push(`${toInfinity(array[n])}`);
}
str.push(" ]");
return str.join("");
}
function toInfinity(i: number) {
return i == Number.MAX_VALUE ? "∞" : i.toString();
}
function Main() {
let numberOfVertexes: number = 9,
infinity = Number.MAX_VALUE;
let graph: number[][] = [
[0, 10, infinity, infinity, infinity, 11, infinity, infinity, infinity],
[10, 0, 18, infinity, infinity, infinity, 16, infinity, 12],
[infinity, 18, 0, 22, infinity, infinity, infinity, infinity, 8],
[infinity, infinity, 22, 0, 20, infinity, 24, 16, 21],
[infinity, infinity, infinity, 20, 0, 26, infinity, 7, infinity],
[11, infinity, infinity, infinity, 26, 0, 17, infinity, infinity],
[infinity, 16, infinity, 24, infinity, 17, 0, 19, infinity],
[infinity, infinity, infinity, 16, 7, infinity, 19, 0, infinity],
[infinity, 12, 8, 21, infinity, infinity, infinity, infinity, 0],
];
prim(graph, numberOfVertexes);
primSimplified(graph, numberOfVertexes);
}
Main();
参考资料：
《大话数据结构》 - 程杰 著 - 清华大学出版社 第247页
标签：rap 坐标 deb 参考 数据 length ret pre sim
原文地址：https://www.cnblogs.com/kokiafan/p/14773839.html
