Question

我正在尝试使用JGraphT实现Prim的最小生成树算法。它看起来怎么样？

我遇到的一个问题是JGraphT对所有内容的处理。因此，如果不恰当的话，有时需要进行一些尴尬的调用来反转g.getEdgeSource(e)和g.getEdgeTarget(e)。

我试图用JGraphT的Fibonacci Heap来实现它，但它太难了所以我只是做了一个普通的PQ。

我没有将不存在的边的权重设置为无穷大，而是将其添加到队列中。

么？文体问题？明显效率低下？代码我应该使用而不是自己滚动？

public static Graph<String, DefaultWeightedEdge> primPQ(final WeightedGraph<String, DefaultWeightedEdge> g, String root) {
  Graph<String, DefaultWeightedEdge> mst = new SimpleWeightedGraph<String, DefaultWeightedEdge>(DefaultWeightedEdge.class);
  Queue<DefaultWeightedEdge> pq = new PriorityQueue<DefaultWeightedEdge>(g.vertexSet().size(), new Comparator<DefaultWeightedEdge>() {
    @Override
    public int compare(DefaultWeightedEdge o1, DefaultWeightedEdge o2) {
      if (g.getEdgeWeight(o1) < g.getEdgeWeight(o2)) {
        return -1;
      }
      if (g.getEdgeWeight(o1) > g.getEdgeWeight(o2)) {
        return 1;
      } 
      return 0;
    }
  });

  mst.addVertex(root);
  DefaultWeightedEdge link;

  for (String v : g.vertexSet()) {
    link = g.getEdge(root, v);
    if (link != null) {
      pq.add(link);
    }
  }

  //this is made difficult by JGraphT's assumption that everything is directed
  DefaultWeightedEdge minEdge = pq.poll();
  String toAdd;
  String alreadyFound;
  String tmp;

  while (minEdge != null) {
    // guessing at which is in the MST
    toAdd = g.getEdgeTarget(minEdge);
    alreadyFound = g.getEdgeSource(minEdge);

    if (!(mst.containsVertex(toAdd) && mst.containsVertex(alreadyFound))) {
      // swap if backwards
      if (mst.containsVertex(toAdd)) {
        tmp = toAdd;
        toAdd = alreadyFound;
        alreadyFound = tmp;
      }
      mst.addVertex(toAdd);
      mst.addEdge(alreadyFound, toAdd, minEdge);
      System.out.format("%s --> %s\n", g.getEdgeSource(minEdge), toAdd);

      for (String v : g.vertexSet()) {
        if (! mst.containsVertex(v)) {
          link = g.getEdge(toAdd, v);
          if (pq.contains(link)) {
            g.setEdgeWeight(minEdge, Math.min(g.getEdgeWeight(minEdge), g.getEdgeWeight(link)));
          }
          if (link != null && ! pq.contains(link)) {
            pq.add(link);
          }
        }
      }
    }
    minEdge = pq.poll();
  }
  return mst;
}

Answer 1

我已经将你的算法的结果与一个作为家庭作业的矿井进行了比较，并且它们都给出了相同的最小总重量，并将其保持下去！

Answer 2

在增加边数和顶点数的同时，我得到不同的结果，我会回来......

Answer 3

好的，现在看起来很好。

顺便说一下，我的练习有点棘手：我必须编写一个算法来确实找到最小的生成树，但我的算法必须通过边缘消除来进行。我写了一些东西，使用一些深度优先遍历来寻找周期，然后通过“着色”红色来消除最大的加权边缘。

对于4个随机生成的图表，您的PRIM alg产生与我的alg相同的最小总重量，其中N = 200个节点，并且对于k = 2,3,4，各种值M =（N *（N-1）/ k），8为边数。

乍一看，我认为这种测试有点矫枉过正，但事实并非如此！

Java：我的Prim看起来如何？

3 个答案: