📜  Boruvka 算法 |贪婪算法-9(1)

📅  最后修改于: 2023-12-03 15:13:42.337000             🧑  作者: Mango

Boruvka 算法介绍

算法概述

Boruvka 算法是一种用于求解最小生成树(Minimum Spanning Tree,MST)的贪婪算法。它基于以下思想:通过选择边的方式逐步扩展最小生成树,直到所有节点都被连接为止。Boruvka 算法在复杂度上具有很好的优势,可在 O(E log V) 的时间复杂度内完成。

算法步骤

Boruvka 算法的步骤如下:

  1. 初始化最小生成树的边集为空。
  2. 对于每个节点,选择连接到它的最小权重的边,将这些边添加到最小生成树的边集中。
  3. 合并所有的边,删除平行边,并将合并的边集更新为当前的最小生成树的边集。
  4. 重复步骤 2 和 3,直到最小生成树只含有一个连通分量。
算法实现

以下是使用伪代码描述的 Boruvka 算法的实现过程。

1. 初始化最小生成树的边集为一个空集(mstEdges)。
2. 初始化每个节点所属的连通分量为其自身。
3. 重复以下步骤,直到最小生成树只有一个连通分量:
   1. 初始化一个空集(cheapestEdges)用于记录每个连通分量的最小权重边。
   2. 遍历图中的每条边,将权重最小的边添加到对应连通分量的 cheapestEdges 中。
   3. 遍历 cheapestEdges,将每个连通分量的最小权重边添加到 mstEdges 中。
   4. 合并每条边所连接的连通分量。
4. 返回最小生成树的边集 mstEdges。
示例代码

下面是使用 Python 语言实现 Boruvka 算法的示例代码。

def boruvka(graph):
    num_nodes = len(graph)
    subsets = [[node] for node in range(num_nodes)]  # 每个节点自成一个连通分量
    mst_edges = []

    while len(subsets) > 1:
        cheapest_edges = [None] * num_nodes

        # 遍历图中的每条边,记录每个连通分量的最小权重边
        for src_node in range(num_nodes):
            for dest_node, weight in graph[src_node]:
                src_subset = find(subsets, src_node)
                dest_subset = find(subsets, dest_node)

                if src_subset != dest_subset:
                    if cheapest_edges[src_subset] is None or weight < cheapest_edges[src_subset][1]:
                        cheapest_edges[src_subset] = (dest_node, weight)

        # 将每个连通分量的最小权重边添加到最小生成树的边集中
        for subset_idx, edge in enumerate(cheapest_edges):
            if edge is not None:
                dest_node, weight = edge
                mst_edges.append((subset_idx, dest_node, weight))

                # 合并每条边所连接的连通分量
                union(subsets, subset_idx, find(subsets, dest_node))

    return mst_edges

def find(subsets, node):
    for subset_idx, subset in enumerate(subsets):
        if node in subset:
            return subset_idx

def union(subsets, subset1, subset2):
    subsets[subset1] += subsets[subset2]
    del subsets[subset2]
总结

Boruvka 算法是一种高效的贪婪算法,用于求解最小生成树问题。它通过选择最小权重的边逐步扩展最小生成树,并在每一步中合并连通分量,直到最小生成树只有一个连通分量为止。算法的时间复杂度为 O(E log V),其中 E 是边的数目,V 是节点的数目。