复杂网络（2）--图论的基本理论-最小生成树问题
连通且不含圈的无向图称为树（tree）。树中度为1的节点称为树叶，度大于1的节点称为分支点。 若图G=(V,E)的生成子图是一棵树，则称该树为图G的生成树（spanning tree），也称支撑树，简称为图G的树。图G中属于生成树的边称为树枝（branch）。 连通图G=(V,E)，每条边上有非负权L（e）。一棵树上所有树枝上权的总和，称为这个生成树的权。具有最小权的生成树称为最小生成树（minimum spanning tree），也称最小支撑树，简称最小树。 许多网络问题都可以归结为最小树问题，例如：交通系统，通信系统，局域网系统等等。 最小生成树的算法：
1 普里姆算法(prim算法)
普里姆算法（Prim算法），图论中的一种算法，可在加权连通图里搜索最小生成树。意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中，不但包括了连通图里的所有顶点（英语：Vertex (graph theory)），且其所有边的权值之和亦为最小。该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克（英语：Vojtěch Jarník）发现；并在1957年由美国计算机科学家罗伯特·普里姆（英语：Robert C. Prim）独立发现；1959年，艾兹格·迪科斯彻再次发现了该算法。因此，在某些场合，普里姆算法又被称为DJP算法、亚尔尼克算法或普里姆－亚尔尼克算法。 给定连通赋权图G=(V,E,W)，其中W为邻接矩阵，构造它的最小生成树。设置两个集合P和Q，其中P用于存放G的最小生成树的节点，集合Q存放G的最小生成树的边。令集合P的初值为P={V1}（假设构造最小生成树时从节点V1出发），集合Q的初值Q=空集。Prim算法的思想是，从所有p属于P，v属于V-P的边中，选取具有最小权值得边pv，将节点v加入集合P中，将边pv加入集合Q中，如此不断的重复，直到P=V时，最小生成树构造完毕，这时集合Q包含了最小生成树的所有边。
1 算法简单描述
1).输入：一个加权连通图，其中顶点集合为V，边集合为E； 2).初始化：P = {x}，其中x为集合V中的任一节点（起始点），Q = {},为空； 3).重复下列操作，直到P = V： a.在集合E中选取权值最小的边
2 算法的图例描述
3 简单证明prim算法
反证法：假设prim生成的不是最小生成树
- 1).设prim生成的树为G0
- 2).假设存在Gmin使得cost(Gmin)
4 prim算法的python实现
'''
#file:py_prim.py
#最小生成树 prim算法的python实现
'''
debug = 0
MAX_NUM = 10000
v_num = 6
grapharr = [[0, 6, 1, 5, MAX_NUM, MAX_NUM],
[6, 0, 5, MAX_NUM, 3, MAX_NUM],
[1, 5, 0, 5, 5, 4],
[5, MAX_NUM, 5, 0, MAX_NUM, 2],
[MAX_NUM, 3, 6, MAX_NUM, 0, 6],
[MAX_NUM, MAX_NUM, 4, 2, 6, 0],
]
######################################
# U放已经匹配好的顶点:
U = []
# V初始化为所有顶点的集合:
V = []
# T放各个边:
T = []
def init():
if (debug):
print("grapharr=", end="")
print(grapharr)
i = 0
while i < v_num:
V.append(i + 1)
i = i + 1
def prim_start_vertex(start):
if (start < 1):
print("ERROR:start=", start)
print("ERROR:change start to 1 by default!")
start = 1
U.append(start)
del V[start - 1]
def list_sort(l):
if (len(l) < 1):
print("ERROR:len of l =", len(l))
exit
index = 0
i = 0
min_val = l[0]
while i < len(l):
if min_val > l[i]:
min_val = l[i]
index = i
i = i + 1
if (debug):
print("[list_sort]:l=", l, ";index=", index)
return index
def min_wui():
m = MAX_NUM
close_edge = {'u': -1, 'v': -1}
edge_list = []
vertex_list = []
i = 0
j = 0
# 算出U和V之间所有边的长度:
lu = len(U)
lv = len(V)
if (debug):
print("##############entry min_wui###########")
print("lu=", lu, ";lv=", lv)
while i < len(U):
while j < len(V):
if (debug):
print("i=", i, ";j=", j)
print("U[i]=", U[i], ";V[j]=", V[j])
temp = grapharr[U[i] - 1][V[j] - 1]
if (temp > 0):
if (temp < MAX_NUM):
close_edge = {'u': U[i], 'v': V[j]}
if (debug):
print("close_edge=", close_edge)
vertex_list.append(close_edge)
edge_list.append(temp)
j = j + 1
# for i:
i = i + 1
j = 0
# end of :for while i
if (debug):
print("vertex_list=", vertex_list)
print("edge_list=", edge_list)
min_index = list_sort(edge_list)
close_edge = vertex_list[min_index]
U.append(close_edge['v'])
del V[V.index(close_edge['v'])]
if (debug):
print("U=", U)
print("V=", V)
return close_edge
def py_prim(start):
init()
prim_start_vertex(start)
print("init values:")
print("U=", U)
print("V=", V)
print("T=", T)
while (len(U) != v_num):
if (debug):
print("len(U)=", len(U))
our_edge = min_wui()
T.append(our_edge)
print("========RESULT============")
print("U=", U)
print("V=", V)
print("T=", T)
######################################
if (__name__ == "__main__"):
# 开始主程序:
debug = 0
py_prim(1)
调试结果：
init values:
U= [1]
V= [2, 3, 4, 5, 6]
T= []
========RESULT============
U= [1, 3, 6, 4, 2, 5]
V= []
T= [{'v': 3, 'u': 1}, {'v': 6, 'u': 3}, {'v': 4, 'u': 6}, {'v': 2, 'u': 3}, {'v': 5, 'u': 2}]二 kruskal算法
Kruskal算法是一种用来寻找最小生成树的算法，由Joseph Kruskal在1956年发表。用来解决同样问题的还有Prim算法和Boruvka算法等。三种算法都是贪婪算法的应用。和Boruvka算法不同的地方是，Kruskal算法在图中存在相同权值的边时也有效。
1 kruskal算法的精髓在于：每次选取一条边，该边同时满足：
1、在当前未选边中权值最小； 2、与已选边不构成回路。直到选取n-1条表是算法结束。找到MST活判断不存在MST。
2.算法简单描述
1).记Graph中有v个顶点，e个边 2).新建图Graphnew，Graphnew中拥有原图中相同的e个顶点，但没有边 3).将原图Graph中所有e个边按权值从小到大排序 4).循环：从权值最小的边开始遍历每条边 直至图Graph中所有的节点都在同一个连通分量中 if 这条边连接的两个节点于图Graphnew中不在同一个连通分量中 添加这条边到图Graphnew中
3 图片描述
3.简单证明Kruskal算法 对图的顶点数n做归纳，证明Kruskal算法对任意n阶图适用。 归纳基础： n=1，显然能够找到最小生成树。 归纳过程： 假设Kruskal算法对n≤k阶图适用，那么，在k+1阶图G中，我们把最短边的两个端点a和b做一个合并操作，即把u与v合为一个点v’，把原来接在u和v的边都接到v’上去，这样就能够得到一个k阶图G’(u,v的合并是k+1少一条边)，G’最小生成树T’可以用Kruskal算法得到。 我们证明T’+{
4.代码算法实现
from pylab import *
INFINITY = 65535 #代表无穷大
vexs = array([[0,10,INFINITY,INFINITY,INFINITY,11,INFINITY,INFINITY,INFINITY],#邻接矩阵
[10,0,18,INFINITY,INFINITY,INFINITY,16,INFINITY,12],
[INFINITY,18,0,22,INFINITY,INFINITY,INFINITY,INFINITY,8],
[INFINITY,INFINITY,22,0,20,INFINITY,INFINITY,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]])
lengthVex = len(vexs) #邻接矩阵大小
beginEdge = []
endEdge = []
weight = []
group = []
for i in arange(lengthVex): #生成边集数组
group.append([i])
for j in arange(i+1,lengthVex):
if(vexs[i, j]>0 and vexs[i, j]<INFINITY):
beginEdge.append(i) #每条边的起点
endEdge.append(j) #每条边的终点
weight.append(vexs[i, j]) #每条边的权值
lengthEdge = len(weight) #边的条数
sum = 0
for i in arange(lengthEdge): #遍历每条边
I = (argsort(weight))[0]
for j in arange(lengthVex):
if(beginEdge[I]) in group[j]:
m = j
if(endEdge[I]) in group[j]:
n = j
if m != n: #判断当前这条边是否属于不同的连通分量，如果是，将其合并
group[m] = group[m] + group[n]
group[n] = []
sum = sum + weight[I]
print(weight[I])
del weight[I] #删除遍历过的边以及顶点
del beginEdge[I]
del endEdge[I]
print("The length of the minimum cost spanning tree is: ",sum)5 时间复杂度：elog2e e为图中的边数
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