tlwwwgit
diff --git a/‎src/com/zejian/structures/Graph/WeightGraph/KruskalMST.java‎
Lines changed: 100 additions & 0 deletions b/‎src/com/zejian/structures/Graph/WeightGraph/KruskalMST.java‎
Lines changed: 100 additions & 0 deletions
diff --git a/‎src/com/zejian/structures/Graph/WeightGraph/UnionFind.java‎
Lines changed: 85 additions & 0 deletions b/‎src/com/zejian/structures/Graph/WeightGraph/UnionFind.java‎
Lines changed: 85 additions & 0 deletions
@@ -0,0 +1,100 @@
+package com.zejian.structures.Graph.WeightGraph;
+
+import com.zejian.structures.heap.MinHeap;
+
+import java.util.ArrayList;
+import java.util.List;
+
+/**
+ * Created by zejian on 2018/1/30.
+ * Blog : http://blog.csdn.net/javazejian [原文地址,请尊重原创]
+ * 利用Kruskal算法求最小生成树(只适合无向图)
+ * 算法思想:按照边的权重排序(最小堆数据结构),每次将最小权重边加入最小生成树(List数据结构存储就行)
+ * 但在加入前要判断加入的边是否会与已存在的生成树中的边形成环,如果形成环,那么就丢弃该边,不加入最小
+ * 生成树,以次循环直到最小生成树含有V-1条边,那么就结束操作,此时List中存储的边就是一棵最小生成树.
+ *
+ * 需要的工具:最小堆数据结构(排序所有边)+List(存储最小生成树)+并查集UF(用于判断是否形成环)
+ */
+public class KruskalMST<Weight extends Number & Comparable<Weight>> {
+
+    private List<Edge<Weight>> mst;//最小生成树所包含的所有边
+    private Number mstWeight; //最小生成树的总权值
+    private int count = 0;
+    public KruskalMST(WeightGraph graph){
+        assert graph != null;
+        mst = new ArrayList<Edge<Weight>>();
+
+        MinHeap<Edge<Weight>>  pq = new MinHeap<Edge<Weight>>(graph.E());
+        //遍历所有边并加入pq
+        for (int i = 0; i <graph.V() ; i++) {
+            for (Object item: graph.adj(i)) {
+                if(item != null) {
+                    Edge<Weight> e = (Edge<Weight>) item;
+                    //因为是无向图,存在重复边.所以这里需要判断一下如(0,1)和(1,0)是同一条边
+                    if (e.v() < e.w()) {
+                        count ++;
+                        System.out.println("count:"+count+",e="+e.toString());
+                        pq.insert(e);
+                    }
+                }
+            }
+        }
+        //创建并查集辅助类,用于判断是否存在环
+        UnionFind uf = new UnionFind(graph.V());
+
+        //最小生成树含有V-1条边时停止
+        while (!pq.isEmpty()&& mst.size() < graph.V() - 1 ){
+            //取出最小权值值边
+            Edge<Weight> e = pq.deleteMin();
+
+            int v = e.either();
+            int w = e.other(v);
+            //判断要相连的两个顶点是否有相同根结点,没有就可以加入生成树
+            //如果有那么说明相连后肯定形成环,抛弃该边
+            if(uf.isConnected(v,w)){
+               continue;
+            }
+
+            mst.add(e);
+            //把已访问过的最小生成树的边结点加入并查集
+            uf.unionElements(v,w);
+        }
+
+        //计算最小生成树的总权值
+        mstWeight = mst.get(0).wt().doubleValue();
+        for (int i = 1; i < mst.size() ; i++) {
+            mstWeight =mstWeight.doubleValue() + mst.get(0).wt().doubleValue();
+        }
+    }
+
+    // 返回最小生成树的所有边
+    List<Edge<Weight>> getMstEdgeList(){
+        return mst;
+    }
+
+    // 返回最小生成树的权值
+    Number mstWeight(){
+        return mstWeight;
+    }
+
+
+    /**
+     * TODO:测试未通过.............
+     * @param args
+     */
+    public static void main(String[] args) {
+
+        String filename = "testWG1.txt";
+        WeightSparseGraph<Double> spare = new WeightSparseGraph<Double>(8,false);
+        spare.readGraph(filename);
+        spare.show();
+
+        KruskalMST<Double> kMST = new KruskalMST<Double>(spare);
+        List<Edge<Double>> mstList = kMST.getMstEdgeList();
+        for( int i = 0 ; i < mstList.size() ; i ++ )
+            System.out.println(mstList.get(i));
+        System.out.println("总权值为:"+kMST.mstWeight());
+
+
+    }
+}
@@ -0,0 +1,85 @@
+package com.zejian.structures.Graph.WeightGraph;
+
+/**
+ * Created by zejian on 2018/1/30.
+ * Blog : http://blog.csdn.net/javazejian [原文地址,请尊重原创]
+ * 并查集,路径压缩 UF
+ * 主要用于判断是否形成环
+ */
+public class UnionFind {
+
+    private int rank[];  // rank[i]表示以i为根的集合所表示的树的层数
+    private int parent[];// parent[i]表示第i个元素所指向的父节点
+    private int count;    // 数据个数
+
+
+    public UnionFind(int count){
+        assert count > 0;
+        this.count = count;
+        rank = new int[count];
+        parent = new int[count];
+        //初始化所有结点的父结点都指向自己;
+        for (int i = 0; i <count ; i++) {
+            parent[i] = i;
+            rank[i] = 1;
+        }
+    }
+
+    /**
+     * 查找某个结点的根结点
+     * 时间复杂父为O(h) h为树的高度
+     * @param p
+     * @return
+     */
+    private int findRoot(int p){
+        assert( p >= 0 && p < count );
+        while(p != parent[p]) {
+            //尝试进行路径压缩
+            //把p的父结点修改为parent[p]的父结点,从而进行路径压缩
+            parent[p] = parent[parent[p]];
+            //p 赋值为 现在的父结点parent[p],进行下一轮循环
+            p = parent[p];
+        }
+        return p;
+    }
+
+    /**
+     * 判断两个结点是否相连
+     * 或者查看元素p和元素q是否所属一个集合
+     * O(h)复杂度, h为树的高度
+     * @param p
+     * @param q
+     * @return
+     */
+    public  boolean isConnected(int p , int q){
+        return findRoot(p) == findRoot(q);
+    }
+
+
+
+    /**
+     *  合并元素p和元素q所属的集合, O(h)复杂度, h为树的高度
+     * @param p
+     * @param q
+     */
+    public void unionElements(int p, int q){
+
+        int pRoot = findRoot(p);
+        int qRoot = findRoot(q);
+        //如果根结点相同说明已关联
+        if (pRoot == qRoot) return;
+
+        //如果pRoot的树层数小于qRoot层数,为了路径更短,将pRoot挂到qRoot树下
+        if(rank[pRoot] < rank[qRoot]){
+            parent[pRoot] = qRoot;
+        }else if(rank[pRoot] > rank[qRoot]){
+            parent[qRoot] = pRoot;
+        }else {
+            // rank[pRoot] == rank[qRoot]
+            //如果根结点层数相同,随机选择一个并入即可但要更新rank
+            parent[qRoot] = pRoot;
+            rank[qRoot]++;
+        }
+    }
+
+}