ImageVerifierCode 换一换
格式:DOCX , 页数:18 ,大小:59.48KB ,
资源ID:24835832      下载积分:3 金币
快捷下载
登录下载
邮箱/手机:
温馨提示:
快捷下载时,用户名和密码都是您填写的邮箱或者手机号,方便查询和重复下载(系统自动生成)。 如填写123,账号就是123,密码也是123。
特别说明:
请自助下载,系统不会自动发送文件的哦; 如果您已付费,想二次下载,请登录后访问:我的下载记录
支付方式: 支付宝    微信支付   
验证码:   换一换

加入VIP,免费下载
 

温馨提示:由于个人手机设置不同,如果发现不能下载,请复制以下地址【https://www.bdocx.com/down/24835832.html】到电脑端继续下载(重复下载不扣费)。

已注册用户请登录:
账号:
密码:
验证码:   换一换
  忘记密码?
三方登录: 微信登录   QQ登录  

下载须知

1: 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。
2: 试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓。
3: 文件的所有权益归上传用户所有。
4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
5. 本站仅提供交流平台,并不能对任何下载内容负责。
6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

版权提示 | 免责声明

本文(最小生成树问题.docx)为本站会员(b****3)主动上传,冰豆网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容本身不做任何修改或编辑。 若此文所含内容侵犯了您的版权或隐私,请立即通知冰豆网(发送邮件至service@bdocx.com或直接QQ联系客服),我们立即给予删除!

最小生成树问题.docx

1、最小生成树问题 榆林学院12届课程设计 最小生成树问题课程设计说明书 学生姓名: 赵佳 学 号: 1412210112 院 系: 信息工程学院 专 业: 计算机科学与技术 班 级: 计14本1 指导教师: 答辩时间: 年 月 日 最小生成树问题一、问题陈述最小生成树问题设计要求: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。二、需求分析1.在n个城市之间建设网络,只需保证连通即可。2.求城市之间最经济的架设方法。3.采用多种存储结构,求解算法也采用多种。三、概要设计1、功能模块图开始创建一个图功能选择1.建立邻接矩阵2.建立邻接表3.kruska

2、l算法4. PRIM算法结束2、功能描述(1)CreateUDG()创建一个图:通过给用户信息提示,让用户将城市信息及城市之间的联系关系和连接权值写入程序,并根据写入的数据创建成一个图。(2)Switch()功能选择:给用户提示信息,让用户选择相应功能。(3)Adjacency_Matrix()建立邻接矩阵:将用户输入的数据整理成邻接矩阵并显现在屏幕上。(4)Adjacency_List()建立邻接表:将用户输入的数据整理成临接表并显现在屏幕上。(5)MiniSpanTree_KRSL()kruskal算法:利用kruskal算法求出图的最小生成树,即:城市之间最经济的连接方案。(6)Mini

3、SpanTree_PRIM()PRIM算法:利用PRIM算法求出图的最小生成树,即:城市之间最经济的连接方案。四、详细设计本次课程设计采用两种存储结构以及两种求解算法。1、两种存储结构的存储定义如下:typedef struct Arcell double adj; Arcell,AdjMatrixMAX_VERTEX_NUMMAX_VERTEX_NUM; typedef struct char vexsMAX_VERTEX_NUM; /节点数组 AdjMatrix arcs; /邻接矩阵 int vexnum,arcnum; /图的当前节点数和弧数 MGraph; typedef struc

4、t Pnode /用于普利姆算法 char adjvex; /节点 double lowcost; /权值 Pnode,ClosedgeMAX_VERTEX_NUM;/记录顶点集U到V-U的代价最小的边的辅助数组定义 typedef struct Knode/用于克鲁斯卡尔算法中存储一条边及其对应的2个节点 char ch1; /节点1 char ch2; /节点2 double value;/权值 Knode,DgevalueMAX_VERTEX_NUM; 2、求解算法采用Prim算法和Kruskal算法。(1)普里姆算法(Prim)算法普里姆算法(Prim)算法是一种构造性算法,生成最小生

5、成树的步骤如下:初始化U=v。以v到其他顶点的所有边为候选边。重复一下步骤(n-1)次,使得其他(n-1)个顶点被加入到U中。从候选边中挑选权值最小的边加入TE,设该边在VU中的顶点是vk,将顶点vk加入到U中;考察当前VU中的所有顶点vj ,修改候选边:若(vk,vj)的权值小于原来和vj关联的候选边,则用(vk,vj)取代后者作为候选边。 开始标志顶点1加入U集合寻找满足边的一个顶点在U,另一个顶点在V的最小边形成n-1条边的生成树顶点k加入U修改由顶点k到其他顶点边的权值结束得到最小生成树(2)克鲁斯卡尔(Kruskal)算法克鲁斯卡尔(Kruskal)算法是一种按权值的递增次序选择合适

6、的边来构造最小生成树的方法。假设G=(V,E)是一个具有n个顶点的带权连通无向图,T=(U,TE)是G的最小生成树,则构造最小生成树的步骤如下:置U的初值等于V(即包含有G中的全部顶点),TE的初值为空集(即图T中每一个顶点都构成一个分量)。将图G中的边按权值从小到大的顺序依次选取:若选取的边未使生成树T形成回路,则加入TE,否则舍弃,直到TE中包含(n-1)条边为止。3、使用的函数int CreateUDG(MGraph & G,Dgevalue & dgevalue); int LocateVex(MGraph G,char ch); int Minimum(MGraph G,Closed

7、ge closedge); void MiniSpanTree_PRIM(MGraph G,char u); void Sortdge(Dgevalue & dgevalue,MGraph G); void Adjacency_Matrix(MGraph G);void Adjacency_List(MGraph G,Dgevalue dgevalue);函数之间的调用关系图:CreateUDG()main()Adjacency_Matrix()Adjacency_List()MiniSpanTree_KRSL()MiniSpanTree_PRIM()locateVex()locateVex(

8、)Minimum()locateVex()Sortdge()五、程序代码#include #include #include #define MAX_VERTEX_NUM 20 #define OK 1 #define ERROR 0 #define MAX 1000 typedef struct Arcell double adj; Arcell,AdjMatrixMAX_VERTEX_NUMMAX_VERTEX_NUM; typedef struct char vexsMAX_VERTEX_NUM; /节点数组 AdjMatrix arcs; /邻接矩阵 int vexnum,arcnum

9、; /图的当前节点数和弧数 MGraph; typedef struct Pnode /用于普利姆算法 char adjvex; /节点 double lowcost; /权值 Pnode,ClosedgeMAX_VERTEX_NUM;/记录顶点集U到V-U的代价最小的边的辅助数组定义 typedef struct Knode/用于克鲁斯卡尔算法中存储一条边及其对应的2个节点 char ch1; /节点1 char ch2; /节点2 double value;/权值 Knode,DgevalueMAX_VERTEX_NUM; int CreateUDG(MGraph & G,Dgevalue

10、 & dgevalue); int LocateVex(MGraph G,char ch); int Minimum(MGraph G,Closedge closedge); void MiniSpanTree_PRIM(MGraph G,char u); void Sortdge(Dgevalue & dgevalue,MGraph G); void Adjacency_Matrix(MGraph G);void Adjacency_List(MGraph G,Dgevalue dgevalue);int CreateUDG(MGraph & G,Dgevalue & dgevalue)/构

11、造无向加权图的邻接矩阵 int i,j,k; coutG.vexnumG.arcnum; cout请输入各个城市名称(分别用一个字符代替):; for(i=0;iG.vexsi; for(i=0;iG.vexnum;+i)/初始化数组 for(j=0;jG.vexnum;+j) G.arcsij.adj=MAX; cout请输入两个城市名称及其连接费用(严禁连接重复输入!):endl; for(k=0;k dgevaluek.ch1 dgevaluek.ch2 dgevaluek.value; i = LocateVex(G,dgevaluek.ch1); j = LocateVex(G,dg

12、evaluek.ch2); G.arcsij.adj = dgevaluek.value; G.arcsji.adj = G.arcsij.adj; return OK; int LocateVex(MGraph G,char ch) /确定节点ch在图G.vexs中的位置 int a ; for(int i=0; iG.vexnum; i+) if(G.vexsi = ch) a=i; return a; void Adjacency_Matrix(MGraph G) /用邻接矩阵存储数据 int i,j; for(i=0; iG.vexnum; i+) for(j=0; jG.vexnum

13、; j+) if(G.arcsij.adj=MAX) cout0 ; else coutG.arcsij.adj ; coutendl; void Adjacency_List(MGraph G,Dgevalue dgevalue) /用邻接表储存数据 int i,j; for(i=0;iG.vexnum;i+) coutG.vexsi; for(j=0;jG.arcnum;j+) if(dgevaluej.ch1=G.vexsi&dgevaluej.ch2!=G.vexsi) coutdgevaluej.ch2; else if(dgevaluej.ch1!=G.vexsi&dgevalue

14、j.ch2=G.vexsi) coutdgevaluej.ch1; coutbb endl; void MiniSpanTree_KRSL(MGraph G,Dgevalue & dgevalue)/克鲁斯卡尔算法求最小生成树 int p1,p2,i,j; int bjMAX_VERTEX_NUM; /标记数组 for(i=0; iG.vexnum; i+) /标记数组初始化 bji=i; Sortdge(dgevalue,G);/将所有权值按从小到大排序 for(i=0; iG.arcnum; i+) p1 = bjLocateVex(G,dgevaluei.ch1); p2 = bjLoc

15、ateVex(G,dgevaluei.ch2); if(p1 != p2) cout 城市dgevaluei.ch1与城市dgevaluei.ch2连接。endl; for(j=0; jG.vexnum; j+) if(bjj = p2) bjj = p1; void Sortdge(Dgevalue & dgevalue,MGraph G)/对dgevalue中各元素按权值按从小到大排序 int i,j; double temp; char ch1,ch2; for(i=0; iG.arcnum; i+) for(j=i; j dgevaluej.value) temp = dgevalue

16、i.value; dgevaluei.value = dgevaluej.value; dgevaluej.value = temp; ch1 = dgevaluei.ch1; dgevaluei.ch1 = dgevaluej.ch1; dgevaluej.ch1 = ch1; ch2 = dgevaluei.ch2; dgevaluei.ch2 = dgevaluej.ch2; dgevaluej.ch2 = ch2; void MiniSpanTree_PRIM(MGraph G,char u)/普里姆算法求最小生成树 int i,j,k; Closedge closedge; k =

17、LocateVex(G,u); for(j=0; jG.vexnum; j+) /辅助数组初始化 if(j != k) closedgej.adjvex = u; closedgej.lowcost = G.arcskj.adj; closedgek.lowcost = 0; for(i=1; iG.vexnum; i+) k = Minimum(G,closedge); cout 城市closedgek.adjvex与城市G.vexsk连接。endl; closedgek.lowcost = 0; for(j=0; jG.vexnum; +j) if(G.arcskj.adj closedg

18、ej.lowcost) closedgej.adjvex = G.vexsk; closedgej.lowcost= G.arcskj.adj; int Minimum(MGraph G,Closedge closedge) /求closedge中权值最小的边,并返回其顶点在vexs中的位置 int i,j; double k = 1000; for(i=0; iG.vexnum; i+) if(closedgei.lowcost != 0 & closedgei.lowcost k) k = closedgei.lowcost; j = i; return j; void main() MG

19、raph G; Dgevalue dgevalue; CreateUDG(G,dgevalue); char u; cout图创建成功。; cout请根据如下菜单选择操作。n; cout1、用邻接矩阵存储:endl; cout2、用邻接表存储:endl; cout3、克鲁斯卡尔算法求最经济的连接方案endl; cout4、普里姆算法求最经济的连接方案endl; int s; char y=y; while(y=y) cout请选择菜单:s; switch(s) case 1: cout用邻接矩阵存储为:endl; Adjacency_Matrix(G); break; case 2: cout

20、用邻接表存储为:endl; Adjacency_List(G,dgevalue); break; case 3: cout克鲁斯卡尔算法最经济的连接方案为:endl; MiniSpanTree_KRSL(G,dgevalue); break; case 4: cout普里姆算法最经济的连接方案为:endl; coutu; MiniSpanTree_PRIM(G,u); break; default: cout输入有误!; break; coutendly; if(y=n) break; 六、运行结果与测试七、设计体会与总结通过本次课程设计,我在程序设计中,用邻接矩阵和邻接表这两种存储结构进行编

21、程,且对Prim算法和Kruskal算法生成最小生成树有了一个初步的了解,同时也为日后的毕业设计打下了良好的基础。而且通过课程设计在下述各方面得到了锻炼:1、能根据实际问题的具体情况,结合数据结构课程中的基本理论和基本算法,正确分析出数据的逻辑结构,合理地选择相应的存储结构,并能设计出解决问题的有效算法。2、提高程序设计和调试能力。通过上机实习,验证自己设计的算法的正确性。学会有效利用基本调试方法,迅速找出程序代码中的错误并且修改。3、培养算法分析能力。分析所设计算法的时间复杂度和空间复杂度,进一步提高程序设计水平。在本次课程设计中,知道如何在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。并且用了多种求解方式。这几天的课程设计让我充分地体会到了上机实践对于计算机编程的重要性。只顾学习理论是远远不够的。实践中可以发现许许多多的问题,然后通过同学老师的帮助,得以解决,让自己的编程能力得到极大的提升。

copyright@ 2008-2022 冰豆网网站版权所有

经营许可证编号:鄂ICP备2022015515号-1