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Java贪心算法之Prime算法原理与实现方法详解

这篇文章主要介绍了Java贪心算法之Prime算法原理与实现方法,简单描述了Prime算法的概念、原理、实现与使用技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Java贪心算法之Prime算法原理与实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

Prime算法:是一种穷举查找算法来从一个连通图中构造一棵最小生成树。利用始终找到与当前树中节点权重最小的边,找到节点,加到最小生成树的节点集合中,直至所有节点都包括其中,这样就构成了一棵最小生成树。prime在算法中属于贪心算法的一种,贪心算法还有:Kruskal、Dijkstra以及哈夫曼树及编码算法。

下面具体讲一下prime算法:

1、首先需要构造一颗最小生成树,以及两个节点之间的权重数组,在此我们用一个二维数组来代表这样一个连通图的形式。节点就是0~数组长度-1,10000代表节点本身,权重 >= 100代表两个节点不连通,反之连通。

构建连通图代码如下:

// 初始化连通图
public static void initGraph(int[][] graph, ArrayList points) {
    for(int i = 0 ; i 

连通图的数组表示:

2、找到距离当前树中节点权重最小的边,开始节点随机产生,(算法的重点)!!!

// prime算法实现
public static int prime(int[][] graph, ArrayList points, int current) {
    String path = "";
    ArrayList selectPoints = new ArrayList(); // 选中的点集合
    int totalWeights = 0;  // 权重总和
    selectPoints.add(current); // 添加初始开始节点
    points.remove(current); // 从未选择的节点集合中删除被选中的节点
    path = "|" + current + "|";
    System.out.println("当前路径:" + path);
    System.out.println("当前已选中节点: " + selectPoints.toString());
    System.out.println("当前剩余节点: " + points.toString());
    System.out.println("当前总权重: " + totalWeights);
    // 循环找出最小权重的边 直至所有的点都被选中
    while(points.size() > 0) {
      // 遍历选中的点相连的边中权重最小的边记录下来
      int mincost = 0;  // 最小权重
      int mincostPoint = selectPoints.get(0); // 最小权重边对应的点
      List linePoints = new ArrayList();  // 记录所有与已选中点相连的点
      for(int i = 0 ; i ) removeFormPoints(points, mincostPoint);
        // 权重增加
        totalWeights += mincost;
        path += " ---" + mincost + "--- |" + mincostPoint + "|";
        System.out.println("当前路径:" + path);
      }else {
        System.out.println("不连通");
        return 0;
      }
      // 打印当前所选中的最小权重边对应的点
      System.out.println("当前已选中节点: " + selectPoints.toString());
      System.out.println("当前剩余节点: " + points.toString());
      System.out.println("当前总权重: " + totalWeights);
    }
    System.out.println("总路径:" + path);
    // 返回总权重
    return totalWeights;
}
// 删除剩余节点中的相连通的最小权重的节点的方法(就是将该节点加入最小生成树中)
public static List removeFormPoints(ArrayList points, int mincostPoint) {
    List tempPoints = new ArrayList();
    for(int i = 0; i 

以下是算法实现过程的打印信息:

10000  101 72 100 146
101 10000  67 64 11
72 67 10000  13 79
100 64 13 10000  111
146 11 79 111 10000
开始所有节点集:[0, 1, 2, 3, 4]
开始节点:1
当前路径:|1|
当前已选中节点: [1]
当前剩余节点: [0, 2, 3, 4]
当前总权重: 0
当前路径:|1| ---11--- |4|
当前已选中节点: [1, 4]
当前剩余节点: [0, 2, 3]
当前总权重: 11
当前路径:|1| ---11--- |4| ---64--- |3|
当前已选中节点: [1, 4, 3]
当前剩余节点: [0, 2]
当前总权重: 75
当前路径:|1| ---11--- |4| ---64--- |3| ---13--- |2|
当前已选中节点: [1, 4, 3, 2]
当前剩余节点: [0]
当前总权重: 88
当前路径:|1| ---11--- |4| ---64--- |3| ---13--- |2| ---72--- |0|
当前已选中节点: [1, 4, 3, 2, 0]
当前剩余节点: []
当前总权重: 160
总路径:|1| ---11--- |4| ---64--- |3| ---13--- |2| ---72--- |0|
总权重:160

该算法只是个人的理解实现,若有其他想法或者建议,欢迎大家交流。

更多关于java算法相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Java数据结构与算法教程》、《Java操作DOM节点技巧总结》、《Java文件与目录操作技巧汇总》和《Java缓存操作技巧汇总》

希望本文所述对大家java程序设计有所帮助。


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