最小生成树数据结构课程设计报告.docx
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最小生成树数据结构课程设计报告
河北科技大学
课程设计报告
学生姓名：
白云学号：
Z110702301
专业班级：
计算机113班
课程名称：
数据结构课程设计
学年学期：
2013—2014学年第2学期
指导教师：
郑广
2014年6月
课程设计成绩评定表
学生姓名
白云
学号
Z110702301
成绩
专业班级
计算机113
起止时间
2014.6.23—2014.6.27
设计题目
指
导
教
师
评
语
学习态度出勤情况：
好□较好□一般□较差□
课题工作量：
饱满□较大□合理□较小□
综合运用知识能力：
好□较好□一般□较差□
方案设计情况：
合理□较合理□基本合理□不合理□
课题结果分析能力：
强□较强□一般□较差□
设计实现情况：
全部□大部分□部分□未实现□
设计报告内容：
详细□完整□较完整□不完整□
设计报告文档格式：
规范□较规范□基本规范□不规范□
独立动手能力：
强□较强□一般□较差□
指导教师：
年月日
一、需求分析说明
1.1最小生成树总体功能要求
在n个城市之间建设网络，只需保证连通即可，求最经济的架设方法。
存储结构采用多种。
求解算法多种。
1.2基本功能
在n个城市之间建设网络，只需要架设n-1条线路，建立最小生成树即可实现最经济的架设方法。
程序可利用克鲁斯卡尔算法或prim算法生成最小生成树。
1.3模块分析
主模块：
用于生成界面和调用各个子模块。
Kruscal模块：
以kruscal算法实现最小生成树。
Prim模块：
以prim算法实现最小生成树。
邻接表模块：
用邻接表方式存储图。
邻接表输出模块：
输出邻接表。
邻接矩阵模块：
用邻接矩阵方式存储图。
邻接矩阵模块：
输出邻接矩阵。
二、概要设计说明
2.1设计思路
问题的解决分别采用普利姆算法以及克鲁斯卡尔算法。
1）普利姆算法就是先选择根，把它放入一个集合U中，剩余的顶点放在集合V中。
然后选择该顶点与V中顶点之间权值最小的一条边，以此类推，如果达到最后一个则返回上一个顶点。
2）克鲁斯卡尔算法就是写出所有的顶点，选择权最小的边，然后写出第二小的，以此类推，最终要有一个判断是否生成环，不生成则得到克鲁斯卡尔的最小生成树。
2.2模块调用图
Kruscal模块
Prim模块
邻接矩阵输出模块
邻接表输出模块
2.3数据结构设计
2.3.1.抽象数据类型
ADTGraph
{
数据对象V：
v是具有相同特征的数据元素的集合，成为顶点集。
数据关系R：
R={VR}
VR={|v,w属于v且p（v,w）表示从v到w的弧，谓词p（v,w）定义了弧的意义或信息}
基本操作：
1）GreatGraph（&G,V,VR）
初始条件：
V是图的顶点集，VR是图中弧的集合。
操作条件：
按V和VR的定义构造图G。
2）LocateVex（G,u）
初始条件：
图G存在，u和G中顶点有相同的特征。
操作条件：
若G中存在顶点u，则返回该顶点在图中的位置，否则返回其他信息。
2.3.2方法描述
#defineint_max10000/*节点不可达的距离*/
#definemax20/*数组最大长度*/
intcreatMGraph_L（MGraph_L&G）//用邻接矩阵存储
voidljjzprint（MGraph_LG）//输出邻接矩阵
intcreatadj（algraph&gra,MGraph_LG）//用邻接表存储图
voidadjprint（algraphgra）//输出邻接表
intprim（intg[][max],intn）//prim算法
voidkruscal_arc（MGraph_LG,algraphgra）//最小生成树kruscal算法
三、详细设计说明
3.1主函数模块
首先调用creatMGraph_L（）函数进行邻接矩阵的初始化，然后调用creatadj（）函数进行邻接表的初始化，然后根据用户输入判断switch（）调用哪个模块。
3.2邻接表输出子模块
首先判断是否超出了数据的个数，如果没有则输出邻接表的头节点，如果头节点的指针域不为空则输出下一个表结点，以此类推。
3.3邻接矩阵输出子模块
判断是否超出了数据的个数，如果没有则输出G.arcs[i][j].adj中的值。
3.4创建邻接矩阵子模块
输入顶点和弧的个数，再输入顶点与顶点之间的权值，生成邻接矩阵
3.5创建邻接表子模块
根据表结构定义一个表，设置表头结点为空，再循环生成其它结点并连接到上一个结点的后面。
3.6Prim子模块
标志顶点1加入U集合，形成n-1条边的生成树，寻找满足边的一个顶点在U，另一个顶点在V中的最小边，顶点K加入U，修改由顶点K到其他顶点边的权值，最后得到最小生成树。
3.7Kruscal子模块
确定弧的结点，以及弧的权，比较弧的权的大小并对权小的赋值，确定结点的位置，确保不能生成换，最后的到最小生成树。
四、调试分析
4.1实际完成情况说明
程序完成了prim和kruscal求一个图的最小生成树，并对图以邻接表和邻接矩阵的形式进行存储。
4.2出现的问题及解决方案
1）数据之间类型不同，引发数据间交换紊乱。
指针空间未分配导致系统随机给出一个错误的数据
2）在寻找下一个结点时，寻找到最小权值边，将其两端的顶点信息及变的权值存储道辅助数组中。
在设计解决这些问题时用多个for循环嵌套查找，判断。
3）一些小细节尤其要注意，比如变量的定义，定义的位置。
4.3程序中可以改进的地方
程序中对于一些没有最小生成树的图，没有判断功能。
还有就是进行完一个图的运算要关闭程序再重新输入新的图。
五、用户使用说明
输入正确的数据
程序执行菜单
邻接矩阵存储
邻接表存储
Prim算法
Kruscal算法
六、课程设计总结
通过这次课程设计，我收获了不少的东西。
我选择的题目是最小生成树，这个问题看这简单，但是做起来有非常大的困难。
平时我们很注重理论学习，但现在看来，实践也是非常重要的，两者缺一不可。
在这期间我遇到了不少的问题，问同学，查资料，虽然过程是辛苦琐碎的，但最后成果出来还是很鼓舞人心的。
七、测试数据
1：
城市的个数和线路个数：
5,6
2：
各个城市的名称：
a,b,c,d,e
3：
每条路径的权值：
ad1,ab1,bc1,bd1,de1,ce2
八、参考书目
[1]汤文兵.数据结构.北京：
清华大学出版社，2011
[2]李春葆.数据结构——习题与解析.北京：
清华大学出版社，2010
[3]MarkAllenWeiss.DataStructuresandAlgorithmAnalysisinC:
SecondEdition.NewYork:
MITPress,2007
[4]郭翠英.C语言课程设计案例精编.北京：
中国水利出版社，2011
源代码
#include
#include
#include
//usingnamespacestd;
#defineint_max10000
#defineinf9999
#definemax20
typedefstructArcCell{
intadj;
char*info;
}ArcCell,AdjMatrix[20][20];
typedefstruct{
charvexs[20];//定义一个顶点数组
AdjMatrixarcs;//定义一个邻接矩阵
intvexnum;
intarcnum;
}MGraph_L;
intlocalvex（MGraph_LG,charv）{
inti=0;
while（G.vexs[i]!
=v）{
++i;
}
returni;
}
intcreatMGraph_L（MGraph_L&G）{
charv1,v2;
inti,j,w;
cout<<"请输入城市个数和总道路的个数:
"<cin>>G.vexnum>>G.arcnum;
for（i=0;i!
=G.vexnum;++i）{
cout<<"输入城市名"<cin>>G.vexs[i];
}
for（i=0;i!
=G.vexnum;i++）
for（j=0;j!
=G.vexnum;++j）{
G.arcs[i][j].adj=int_max;
G.arcs[i][j].info=NULL;
}
for（intk=0;k!
=G.arcnum;++k）{
cout<<"请输入两城市之间的距离:
"<cin>>v1>>v2>>w;//输入一条边依附的两点及权值
i=localvex（G,v1）;
j=localvex（G,v2）;
G.arcs[i][j].adj=w;
//G.arcs[j][i].adj=w;
}
cout<<"***********************************************"<cout<<"图创建成功"<cout<<"请根据如下进行操作"<returnG.vexnum;
}
voidljjzprint（MGraph_LG）{//输出邻接矩阵
inti,j;
for（i=0;i!
=G.vexnum;++i）{
for（j=0;j!
=G.vexnum;++j）
if（G.arcs[i][j].adj==10000）
{cout<<"0"<<"";}
else
{
cout<}cout<}
}
typedefstructarcnode{//定义表结点
intadjvex;//该弧指向的顶点在图中的位置
structarcnode*nextarc;//链域，指向下一条边或弧的结点
char*info;//该弧的信息
}arcnode;
typedefstructvnode{//临街链表顶点头结点
chardata;//数据
arcnode*firstarc;//链域
}vnode,adjlist;
typedefstruct{//表的定义
adjlistvertices[max];//定义头结点
intvexnum,arcnum;//图的当前顶点数和弧数
intkind;//图的种类标志
}algraph;
typedefstructacr{//弧的定义
intpre;//弧的一结点
intbak;//弧的另一结点
intweight;//弧的权
}edg;
intcreatadj（algraph&gra,MGraph_LG）{//用邻接表存储图
inti=0,j=0;
arcnode*arc,*tem,*p;
for（i=0;i!
=G.vexnum;++i）{//邻接表的初始化
gra.vertices[i].data=G.vexs[i];//将abcde放入顶点信息域
gra.vertices[i].firstarc=NULL;//指针域为空
}
for（i=0;ifor（j=0;jif（gra.vertices[i].firstarc==NULL）{
if（G.arcs[i][j].adj!
=int_max&&jarc=（arcnode*）malloc（sizeof（arcnode））;
arc->adjvex=j;
gra.vertices[i].firstarc=arc;
arc->nextarc=NULL;
p=arc;
}
}else{
if（G.arcs[i][j].adj!
=int_max&&j!
=G.vexnum）{
tem=（arcnode*）malloc（sizeof（arcnode））;
tem->adjvex=j;
p->nextarc=tem;
tem->nextarc=NULL;
p=tem;
}
}
}
}
gra.vexnum=G.vexnum;
gra.arcnum=G.arcnum;
return1;
}
voidadjprint（algraphgra）{//输出邻接表
inti;
for（i=0;i!
=gra.vexnum;++i）{
arcnode*p;
cout<";
p=gra.vertices[i].firstarc;
while（p!
=NULL）{
cout<<"->"<adjvex;
p=p->nextarc;
}
cout<}
}
typedefstruct{
intadjvex;
intlowcost;
}closedge;
intprim（intg[][max],intn）{//prim算法
intlowcost[max],prevex[max];//lowcost[]存储当前集合U分别到剩余结点的最短路径prevex[]存储最短路径在U中的结点
inti,j,k,min;
for（i=2;i<=n;i++）{
lowcost[i]=g[1][i];//初始化
prevex[i]=1;//顶点未加入到最小生成树中
}
lowcost[1]=0;//标志顶点1加入U集合
for（i=2;i<=n;i++）{//形成n-1条边的生成树
min=inf;
k=0;
for（j=2;j<=n;j++）
if（（lowcost[j]=0））{
min=lowcost[j];
k=j;
}
printf（"（%d,%d）%d\t",prevex[k]-1,k-1,min）;
lowcost[k]=0;//顶点K加入U
for（j=2;j<=n;j++）
if（g[k][j]lowcost[j]=g[k][j];
prevex[j]=k;
}
printf（"\n"）;
}
return0;
}
intarcvisited[100];//kruscal弧标记数组
intfind（intarcvisited[],intf）{
while（arcvisited[f]>0）
f=arcvisited[f];
returnf;
}
voidkruscal_arc（MGraph_LG,algraphgra）{//最小生成树kruscal算法
edgedgs[20];
inti,j,k=0;
for（i=0;i!
=G.vexnum;++i）
for（j=i;j!
=G.vexnum;++j）{
if（G.arcs[i][j].adj!
=10000）{
edgs[k].pre=i;
edgs[k].bak=j;
edgs[k].weight=G.arcs[i][j].adj;
++k;
}
}
intx,y,m,n;
intbuf,edf;
for（i=0;i!
=gra.arcnum;++i）
arcvisited[i]=0;
for（j=0;j!
=G.arcnum;++j）{
m=10000;
for（i=0;i!
=G.arcnum;++i）{
if（edgs[i].weightm=edgs[i].weight;
x=edgs[i].pre;
y=edgs[i].bak;
n=i;
}
}
buf=find（arcvisited,x）;
edf=find（arcvisited,y）;
edgs[n].weight=10000;
if（buf!
=edf）{
arcvisited[buf]=edf;
cout<<"（"<cout<}
}
}
voidmain（）{
algraphgra;
MGraph_LG;
inti,j,d,g[20][20];
chara='a';
d=creatMGraph_L（G）;
creatadj（gra,G）;
cout<<"*****************************************"<cout<<"**1.用邻接矩阵存储:
*********************"<cout<<"**2.用邻接表存储:
*********************"<cout<<"**3.PRIM算法实现:
*********************"<cout<<"**4.KRUSCAL算法实现:
*********************"<ints;
chary='y';
while（y='y'）{
cout<<"请选择菜单:
"<cin>>s;
switch（s）{
case1:
cout<<"用邻接矩阵存储为:
"<ljjzprint（G）;
break;
case2:
cout<<"用邻接表存储为:
"<adjprint（gra）;
break;
case3:
for（i=0;i!
=G.vexnum;++i）
for（j=0;j!
=G.vexnum;++j）
g[i+1][j+1]=G.arcs[i][j].adj;
cout<<"PRIM算法最经济的架设方法为:
"<prim（g,d）;
break;
case4:
cout<<"KRUSCAL算法最经济的架设方法为:
"<kruscal_arc（G,gra）;
break;
}
cout<y/n:
";
cin>>y;
if（y=='n'）
break;
}
}
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