武道の世界でカイゴウとして知られる無名の大学生
原作者: ジャッキー・リー
電子メール: [email protected]
完成時期:2022.12.10
最終編集日:2022.12.11
目次
レベル 2: アルゴリズム 6.7 で改善された隣接リスト BFS
レベル 3: アルゴリズム 6.7 非接続グラフ隣接リスト BFS
レベル 2: アルゴリズム 6.9 クラスカル アルゴリズム
アルゴリズム 6.7BFS
レベル 1: アルゴリズム 6.7 BFS
ミッションの詳細
このレベルのタスク: グラフを表すために隣接行列を使用する広範囲の検索プログラムを作成します。
関連情報
このタスクを完了するには、次のことを習得する必要があります。 1. 隣接行列の作成方法 2. グラフ上で広範囲の検索を実行する方法。
プログラミング要件
プロンプトに従い、右側のエディターにコードを追加し、頂点から始まる検索パスを出力します。
入出力命令
入力命令: 最初の行には、頂点の数 n とエッジの数 e が含まれます。2 行目には、n 個の頂点シンボルが含まれます。次の行 e は、e 個のエッジを表します。各行の 2 文字は、無向グラフのエッジを表します。最後の行には、Guangsou を表す文字が 1 つだけ含まれています。開始頂点出力の説明: 頂点間をスペースで区切ったパス
試験指導
プラットフォームは、作成したコードをテストします。
テスト入力:
4 4
あいうえお
腹筋
交流
BD
CD
b
テスト出力:
悪い
コードリファレンス
//算法6.7 广度优先搜索遍历连通图
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <map>
#include <cmath>
#include <cstring>
#define IOS std::ios::sync_with_stdio(false)
//#define YES cout << "1"
//#define NO cout << "0"
#define MaxInt 0x3f
#define MAXQSIZE 100 //最大队列长度
#define MVNum 100
#define OK 1
#define ERROR -1
const int N = 1003;
using namespace std;
typedef long long LL;
typedef char VerTexType; //假设顶点的数据类型为字符型
typedef int ArcType; //假设边的权值类型为整型
bool visited[MVNum]; //访问标志数组,其初值为"false"
//-----图的邻接矩阵存储表示-----
typedef struct{
VerTexType vexs[MVNum]; //顶点表
ArcType arcs[MVNum][MVNum]; //邻接矩阵
int vexnum,arcnum; //图的当前点数和边数
}Graph;
//----队列的定义及操作--------
typedef struct{
ArcType *base; //初始化的动态分配存储空间
int front; //头指针,若队列不空,指向队头元素
int rear; //尾指针,若队列不空,指向队尾元素的下一个位置
}sqQueue;
void InitQueue(sqQueue &Q){
//构造一个空队列Q
Q.base = new ArcType[MAXQSIZE];
if(!Q.base) exit(1); //存储分配失败
Q.front = Q.rear = 0;
}//InitQueue
void EnQueue(sqQueue &Q, ArcType e){
//插入元素e为Q的新的队尾元素
if((Q.rear + 1) % MAXQSIZE == Q.front)
return;
Q.base[Q.rear] = e;
Q.rear = (Q.rear + 1) % MAXQSIZE;
}//EnQueue
bool QueueEmpty(sqQueue Q){
//判断是否为空队
if(Q.rear == Q.front)
return true;
return false;
}//QueueEmpty
void DeQueue(sqQueue &Q, ArcType &u){
//队头元素出队并置为u
u = Q.base[Q.front];
Q.front = (Q.front + 1) % MAXQSIZE;
}//DeQueue
//--------------------------------------------------
int LocateVex(Graph G , VerTexType v){
//确定点v在G中的位置
for(int i = 0; i < G.vexnum; ++i)
if(G.vexs[i] == v)
return i;
return -1;
}//LocateVex
void CreateUDN(Graph &G)
{
//采用邻接矩阵表示法,创建无向网G
int i , j , k;
cin >> G.vexnum >> G.arcnum; //输入总顶点数,总边数
for(i = 0; i < G.vexnum; ++i)
cin >> G.vexs[i]; //依次输入点的信息
for(i = 0; i < G.vexnum; ++i) //初始化邻接矩阵,边的权值均置为极大值MaxInt
for(j = 0; j < G.vexnum; ++j)
G.arcs[i][j] = 0;
for(k = 0; k < G.arcnum;++k)
{ //构造邻接矩阵
VerTexType v1 , v2;
cin >> v1 >> v2; //输入一条边依附的顶点
i = LocateVex(G, v1); j = LocateVex(G, v2); //确定v1和v2在G中的位置,即顶点数组的下标
G.arcs[i][j] = 1; //边<v1, v2>的权值置为w
G.arcs[j][i] = 1; //置<v1, v2>的对称边<v2, v1>的权值为w
}//for
}//CreateUDN
int FirstAdjVex(Graph G , int v){
//返回v的第一个邻接点
int i;
for(i = 0 ; i < G.vexnum ; ++i){
if(G.arcs[v][i] == 1 && visited[i] == false)
return i;
}
return -1;
}//FirstAdjVex
int NextAdjVex(Graph G , int u , int w){
//返回v相对于w的下一个邻接点
int i;
for(i = w ; i < G.vexnum ; ++i){
if(G.arcs[u][i] == 1 && visited[i] == false)
return i;
}
return -1;
}//NextAdjVex
void BFS (Graph G, int v){
/************************Begin********************/
sqQueue Q;
for(int i=0;i<G.vexnum;++i)
visited[i] = false;
InitQueue(Q);
for(int i=0;i<G.vexnum;++i)
{
if(!visited[i])
cout<<G.vexs[v]<<" "; //访问v顶点
visited[v] = 1; //修改该顶点对应数组的值为true
EnQueue(Q,v); //入队
while(!QueueEmpty(Q))
{ //不空还有未遍历到的节点
DeQueue(Q,v); //出队v
for(int w = FirstAdjVex(G,v);w>=0;w=NextAdjVex(G,v,w)) //找到所有符合条件的邻接节点
if(!visited[w])
{ //w是否被访问
cout<<G.vexs[w]<<" "; //访问
visited[w] = 1; //修改该顶点对应数组的值为true
EnQueue(Q,w); //入队
}
}
}
/************************End**********************/
}//BFS
int main(){
Graph G;
CreateUDN(G);
VerTexType c;
cin >> c;
int i;
for(i = 0 ; i < G.vexnum ; ++i){
if(c == G.vexs[i])
break;
}
BFS(G , i);
return 0;
}//main
レベル 2: アルゴリズム 6.7 で改善された隣接リスト BFS
ミッションの詳細
このレベルのタスク: 隣接リストを使用してグラフを表現する広範囲の検索プログラムを作成します。
関連情報
このタスクを完了するには、次のことを習得する必要があります。 1. 隣接リストの作成方法 2. グラフ上で広範囲の検索を実行する方法。
プログラミング要件
プロンプトに従い、右側のエディターにコードを追加し、頂点から始まる検索パスを出力します。
入出力命令
入力命令: 最初の行には、頂点の数 n とエッジの数 e が含まれます。2 行目には、n 個の頂点シンボルが含まれます。次の行 e は、e 個のエッジを表します。各行の 2 文字は、無向グラフのエッジを表します。最後の行には、Guangsou を表す文字が 1 つだけ含まれています。開始頂点出力の説明: 頂点間をスペースで区切ったパス
試験指導
プラットフォームは、作成したコードをテストします。
テスト入力:
4 4
あいうえお
腹筋
交流
BD
CD
b
テスト出力:
悪い
参照コード
//算法6.7 广度优先搜索遍历连通图
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <map>
#include <cmath>
#include <cstring>
#define IOS std::ios::sync_with_stdio(false)
//#define YES cout << "1"
//#define NO cout << "0"
#define MaxInt 0x3f
#define MAXQSIZE 100 //最大队列长度
#define MVNum 100
#define OK 1
#define ERROR -1
const int N = 1003;
using namespace std;
typedef long long LL;
typedef char VerTexType; //假设顶点的数据类型为字符型
typedef int ArcType; //假设边的权值类型为整型
bool visited[MVNum]; //访问标志数组,其初值为"false"
typedef struct ArcNode{ //边结点
int adjvex; //该边所指向的顶点的位置
struct ArcNode *nextarc; //指向下一条边的指针
}ArcNode;
typedef struct VNode{
VerTexType data; //顶点信息
ArcNode *firstarc; //指向第一条依附该顶点的边的指针
}VNode, AdjList[MVNum]; //AdjList表示邻接表类型
typedef struct{
AdjList vertices; //邻接表
int vexnum, arcnum; //图的当前顶点数和边数
}ALGraph;
typedef struct{
ArcType *base; //初始化的动态分配存储空间
int front; //头指针,若队列不空,指向队头元素
int rear; //尾指针,若队列不空,指向队尾元素的下一个位置
}sqQueue;
void InitQueue(sqQueue &Q){
//构造一个空队列Q
Q.base = new ArcType[MAXQSIZE];
if(!Q.base) exit(1); //存储分配失败
Q.front = Q.rear = 0;
}//InitQueue
void EnQueue(sqQueue &Q, ArcType e){
//插入元素e为Q的新的队尾元素
if((Q.rear + 1) % MAXQSIZE == Q.front)
return;
Q.base[Q.rear] = e;
Q.rear = (Q.rear + 1) % MAXQSIZE;
}//EnQueue
bool QueueEmpty(sqQueue Q){
//判断是否为空队
if(Q.rear == Q.front)
return true;
return false;
}//QueueEmpty
void DeQueue(sqQueue &Q, ArcType &u){
//队头元素出队并置为u
u = Q.base[Q.front];
Q.front = (Q.front + 1) % MAXQSIZE;
}//DeQueue
int LocateVex(ALGraph G , VerTexType v){
//确定点v在G中的位置
for(int i = 0; i < G.vexnum; ++i)
if(G.vertices[i].data == v)
return i;
return -1;
}//LocateVex
void CreateUDG(ALGraph &G)
{
//采用邻接表表示法,创建无向图G
int i , k;
cin >> G.vexnum >> G.arcnum; //输入总顶点数,总边数
for(i = 0; i < G.vexnum; ++i){ //输入各点,构造表头结点表
cin >> G.vertices[i].data; //输入顶点值
G.vertices[i].firstarc=NULL; //初始化表头结点的指针域为NULL
}//for
for(k = 0; k < G.arcnum;++k){ //输入各边,构造邻接表
VerTexType v1 , v2;
int i , j;
cin >> v1 >> v2; //输入一条边依附的两个顶点
i = LocateVex(G, v1); j = LocateVex(G, v2);
//确定v1和v2在G中位置,即顶点在G.vertices中的序号
ArcNode *p1=new ArcNode; //生成一个新的边结点*p1
p1->adjvex=j; //邻接点序号为j
p1->nextarc= G.vertices[i].firstarc; G.vertices[i].firstarc=p1;
//将新结点*p1插入顶点vi的边表头部
ArcNode *p2=new ArcNode; //生成另一个对称的新的边结点*p2
p2->adjvex=i; //邻接点序号为i
p2->nextarc= G.vertices[j].firstarc; G.vertices[j].firstarc=p2;
//将新结点*p2插入顶点vj的边表头部
}//for
}//CreateUDG
void BFS (ALGraph G, int v){
//按广度优先非递归遍历连通图G
int u;
ArcNode *p;
sqQueue Q;
cout<<G.vertices[v].data<<" ";
visited[v]=true;
InitQueue(Q);
EnQueue(Q,v);
while(!QueueEmpty(Q))
{
DeQueue(Q,u);
p=G.vertices[u].firstarc;
while(p)
{
if(!visited[p->adjvex])
{
cout<<G.vertices[p->adjvex].data<<" ";
visited[p->adjvex]=true;
EnQueue(Q,p->adjvex);
}
p=p->nextarc;
}
}
}//BFS
int main(){
ALGraph G;
CreateUDG(G);
VerTexType c;
cin >> c;
int i;
for(i = 0 ; i < G.vexnum ; ++i){
if(c == G.vertices[i].data)
break;
}
BFS(G , i);
return 0;
}//main
レベル 3: アルゴリズム 6.7 非接続グラフ隣接リスト BFS
ミッションの詳細
このレベルのタスク: 隣接リストを使用してグラフを表現する広範囲の検索プログラムを作成します。
関連情報
このタスクを完了するには、次のことを習得する必要があります。 1. 隣接リストの作成方法 2. グラフ上で広範囲の検索を実行する方法。
プログラミング要件
プロンプトに従い、右側のエディターにコードを追加し、頂点から始まる検索パスを出力します。
入出力命令
入力命令: 最初の行には、頂点の数 n とエッジの数 e が含まれます。2 行目には、n 個の頂点シンボルが含まれます。次の行 e は、e 個のエッジを表します。各行の 2 文字は、無向グラフのエッジを表します。最後の行には、Guangsou を表す文字が 1 つだけ含まれています。開始頂点出力の説明: 頂点間をスペースで区切ったパス
試験指導
プラットフォームは、作成したコードをテストします。
テスト入力:
8 8
abcdefgh
腹筋
交流
BD
CD
エフ
例えば
うーん
ふー
テスト出力:
acbdegfh
参照コード
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <map>
#include <cmath>
#include <cstring>
#define IOS std::ios::sync_with_stdio(false)
//#define YES cout << "1"
//#define NO cout << "0"
#define MaxInt 0x3f
#define MAXQSIZE 100 //最大队列长度
#define MVNum 100
#define OK 1
#define ERROR -1
const int N = 1003;
using namespace std;
typedef long long LL;
typedef char VerTexType; //假设顶点的数据类型为字符型
typedef int ArcType; //假设边的权值类型为整型
bool visited[MVNum]; //访问标志数组,其初值为"false"
//-------------图的邻接表---------------------
typedef struct ArcNode{ //边结点
int adjvex; //该边所指向的顶点的位置
struct ArcNode *nextarc; //指向下一条边的指针
}ArcNode;
typedef struct VNode{
VerTexType data; //顶点信息
ArcNode *firstarc; //指向第一条依附该顶点的边的指针
}VNode, AdjList[MVNum]; //AdjList表示邻接表类型
typedef struct{
AdjList vertices; //邻接表
int vexnum, arcnum; //图的当前顶点数和边数
}ALGraph;
typedef struct{
ArcType *base; //初始化的动态分配存储空间
int front; //头指针,若队列不空,指向队头元素
int rear; //尾指针,若队列不空,指向队尾元素的下一个位置
}sqQueue;
void InitQueue(sqQueue &Q){
//构造一个空队列Q
Q.base = new ArcType[MAXQSIZE];
if(!Q.base) exit(1); //存储分配失败
Q.front = Q.rear = 0;
}//InitQueue
void EnQueue(sqQueue &Q, ArcType e){
//插入元素e为Q的新的队尾元素
if((Q.rear + 1) % MAXQSIZE == Q.front)
return;
Q.base[Q.rear] = e;
Q.rear = (Q.rear + 1) % MAXQSIZE;
}//EnQueue
bool QueueEmpty(sqQueue Q){
//判断是否为空队
if(Q.rear == Q.front)
return true;
return false;
}//QueueEmpty
void DeQueue(sqQueue &Q, ArcType &u){
//队头元素出队并置为u
u = Q.base[Q.front];
Q.front = (Q.front + 1) % MAXQSIZE;
}//DeQueue
int LocateVex(ALGraph G , VerTexType v){
//确定点v在G中的位置
for(int i = 0; i < G.vexnum; ++i)
if(G.vertices[i].data == v)
return i;
return -1;
}//LocateVex
void CreateUDG(ALGraph &G){
//采用邻接表表示法,创建无向图G
int i , k;
cin >> G.vexnum >> G.arcnum; //输入总顶点数,总边数
for(i = 0; i < G.vexnum; ++i){ //输入各点,构造表头结点表
cin >> G.vertices[i].data; //输入顶点值
G.vertices[i].firstarc=NULL; //初始化表头结点的指针域为NULL
}//for
for(k = 0; k < G.arcnum;++k){ //输入各边,构造邻接表
VerTexType v1 , v2;
int i , j;
cin >> v1 >> v2; //输入一条边依附的两个顶点
i = LocateVex(G, v1); j = LocateVex(G, v2);
//确定v1和v2在G中位置,即顶点在G.vertices中的序号
ArcNode *p1=new ArcNode; //生成一个新的边结点*p1
p1->adjvex=j; //邻接点序号为j
p1->nextarc= G.vertices[i].firstarc; G.vertices[i].firstarc=p1;
//将新结点*p1插入顶点vi的边表头部
ArcNode *p2=new ArcNode; //生成另一个对称的新的边结点*p2
p2->adjvex=i; //邻接点序号为i
p2->nextarc= G.vertices[j].firstarc; G.vertices[j].firstarc=p2;
//将新结点*p2插入顶点vj的边表头部
}//for
}//CreateUDG
void BFS (ALGraph G, int v){
//按广度优先非递归遍历连通图G
int u;
ArcNode *p;
sqQueue Q;
cout<<G.vertices[v].data<<" ";
visited[v]=true;
InitQueue(Q);
EnQueue(Q,v);
while(!QueueEmpty(Q))
{
DeQueue(Q,u);
p=G.vertices[u].firstarc;
while(p)
{
if(!visited[p->adjvex])
{
cout<<G.vertices[p->adjvex].data<<" ";
visited[p->adjvex]=true;
EnQueue(Q,p->adjvex);
}
p=p->nextarc;
}
}
}//BFS
int main(){
ALGraph G;
CreateUDG(G);
for(int v=0;v<G.vexnum;v++) visited[v]=false;
for(int v=0;v<G.vexnum;v++)
if(!visited[v])
{
cout<<endl;
BFS(G,v);
}
return 0;
}//main
アルゴリズム 6.8 ~ 6.9 最小スパニング ツリー
レベル 1: アルゴリズム 6.8 プリム アルゴリズム
ミッションの詳細
このレベルのタスク: グラフを表すために隣接行列を使用して、最小スパニング ツリーの Prim アルゴリズムを作成します。
関連情報
このタスクを完了するには、次のことを習得する必要があります。 1. 隣接マトリックスの作成方法 2. 最小スパニング ツリーの構築方法。
プログラミング要件
プロンプトに従い、右側のエディターにコードを追加して、最小スパニング ツリーにエッジを出力します。
入出力命令
入力命令: 最初の行は頂点の数 n とエッジの数 e. 2 行目は n 個の頂点シンボルです. 次の行 e は e 個のエッジです. 各行の最初の 2 文字は無向グラフのエッジを表します, 3 番目はエッジの重みを表します。
出力の説明: 最小スパニング ツリーのエッジ
試験指導
プラットフォームは、作成したコードをテストします。
テスト入力:
6 10
abcdef
腹部6
AC5
広告1
CD5
BD5
3になる
デ6
EF6
DF4
cf2
テスト出力:
サイド a--->d
サイド d--->f
サイド f--->c
サイド d--->b
サイドb--->e
参照コード
//算法6.8 普里姆算法
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <map>
#include <cmath>
#include <cstring>
#define IOS std::ios::sync_with_stdio(false)
//#define YES cout << "1"
//#define NO cout << "0"
#define MaxInt 0x3f
#define MVNum 100
#define OK 1
#define ERROR -1
const int N = 1003;
using namespace std;
typedef long long LL;
typedef char VerTexType;
typedef int ArcType;
//辅助数组的定义,用来记录从顶点集U到V-U的权值最小的边
struct edge{
VerTexType adjvex; //最小边在U中的那个顶点
ArcType lowcost; //最小边上的权值
}closedge[MVNum];
//- - - - -图的邻接表存储表示- - - - -
typedef char VerTexType; //假设顶点的数据类型为字符型
typedef int ArcType; //假设边的权值类型为整型
typedef struct{
VerTexType vexs[MVNum]; //顶点表
ArcType arcs[MVNum][MVNum]; //邻接矩阵
int vexnum,arcnum; //图的当前点数和边数
}AMGraph;
int LocateVex(AMGraph G , VerTexType v){
//确定点v在G中的位置
for(int i = 0; i < G.vexnum; ++i)
if(G.vexs[i] == v)
return i;
return -1;
}//LocateVex
void CreateUDN(AMGraph &G){
//采用邻接矩阵表示法,创建无向网G
int i , j , k;
cin >> G.vexnum >> G.arcnum; //输入总顶点数,总边数
for(i = 0; i < G.vexnum; ++i)
cin >> G.vexs[i]; //依次输入点的信息
for(i = 0; i < G.vexnum; ++i) //初始化邻接矩阵,边的权值均置为极大值MaxInt
for(j = 0; j < G.vexnum; ++j)
G.arcs[i][j] = MaxInt;
for(k = 0; k < G.arcnum;++k){ //构造邻接矩阵
VerTexType v1 , v2;
ArcType w;
cin >> v1 >> v2 >> w; //输入一条边依附的顶点及权值
i = LocateVex(G, v1); j = LocateVex(G, v2); //确定v1和v2在G中的位置,即顶点数组的下标
G.arcs[i][j] = w; //边<v1, v2>的权值置为w
G.arcs[j][i] = G.arcs[i][j]; //置<v1, v2>的对称边<v2, v1>的权值为w
}//for
}//CreateUDN
int Min(AMGraph G){
int index = -1;
int minn = MaxInt;
for(int i = 0; i < G.vexnum; i ++)
if(minn > closedge[i].lowcost && closedge[i].lowcost != 0)
{
minn = closedge[i].lowcost;
index = i;
}
return index;
}//Min
void MiniSpanTree_Prim(AMGraph G, VerTexType u){
//无向网G以邻接矩阵形式存储,从顶点u出发构造G的最小生成树T,输出T的各条边
int k = LocateVex(G,u);
for(int j = 0; j < G.vexnum; ++ j)
if(j != k) closedge[j] = {u, G.arcs[k][j]};
closedge[k].lowcost = 0;
for(int i=1;i<G.vexnum;++i)
{
k=Min(G);
cout<<"边 "<<closedge[k].adjvex<<"--->"<<G.vexs[k]<<endl;
closedge[k].lowcost=0;
for(int j=0;j<G.vexnum;++j)
if(G.arcs[k][j]<closedge[j].lowcost)
closedge[j]={G.vexs[k],G.arcs[k][j]};
}
}//MiniSpanTree_Prim
int main(){
AMGraph G;
CreateUDN(G);
MiniSpanTree_Prim(G , 'a');
return 0;
}//main
レベル 2: アルゴリズム 6.9 クラスカル アルゴリズム
ミッションの詳細
このレベルのタスク: グラフを表すために隣接行列を使用して、最小スパニング ツリーのクラスカル アルゴリズムを作成します。
関連情報
このタスクを完了するには、次のことを習得する必要があります。 1. 隣接マトリックスの作成方法 2. 最小スパニング ツリーの構築方法。
プログラミング要件
プロンプトに従い、右側のエディターにコードを追加して、最小スパニング ツリーにエッジを出力します。
入出力命令
入力命令: 最初の行は頂点の数 n とエッジの数 e. 2 行目は n 個の頂点シンボルです. 次の行 e は e 個のエッジです. 各行の最初の 2 文字は無向グラフのエッジを表します, 3 番目はエッジの重みを表します。
出力の説明: 最小スパニング ツリーのエッジ
試験指導
プラットフォームは、作成したコードをテストします。
テスト入力:
6 10
abcdef
腹部6
AC5
広告1
CD5
BD5
3になる
デ6
EF6
DF4
cf2
テスト出力:
a-->d
c-->f
b-->e
d-->f
b-->d
参照コード
//算法6.9 克鲁斯卡尔算法
#include <iostream>
using namespace std;
typedef char VerTexType; //假设顶点的数据类型为字符型
typedef int ArcType;
#define MVNum 100 //最大顶点数
#define MaxInt 32767 //表示极大值,即∞
//----------------图的邻接矩阵---------------------
typedef struct{
VerTexType vexs[MVNum]; //顶点表
ArcType arcs[MVNum][MVNum]; //邻接矩阵
int vexnum,arcnum; //图的当前点数和边数
}AMGraph;
//辅助数组Edges的定义
struct Edges{
VerTexType Head; //边的始点
VerTexType Tail; //边的终点
ArcType lowcost; //边上的权值
}Edge[(MVNum * (MVNum - 1)) / 2];
int Vexset[MVNum]; //辅助数组Vexset的定义
int LocateVex(AMGraph G , VerTexType v){
//确定点v在G中的位置
for(int i = 0; i < G.vexnum; ++i)
if(G.vexs[i] == v)
return i;
return -1;
}//LocateVex
void CreateUDN(AMGraph &G){
//采用邻接矩阵表示法,创建无向网G
int i , j , k;
cin >> G.vexnum >> G.arcnum; //输入总顶点数,总边数
for(i = 0; i < G.vexnum; ++i){
cin >> G.vexs[i]; //依次输入点的信息
}
for(i = 0; i < G.vexnum; ++i) //初始化邻接矩阵,边的权值均置为极大值MaxInt
for(j = 0; j < G.vexnum; ++j)
G.arcs[i][j] = MaxInt;
for(k = 0; k < G.arcnum;++k){ //构造邻接矩阵
VerTexType v1 , v2;
ArcType w;
cin >> v1 >> v2 >> w; //输入一条边依附的顶点及权值
i = LocateVex(G, v1); j = LocateVex(G, v2); //确定v1和v2在G中的位置,即顶点数组的下标
G.arcs[i][j] = w; //边<v1, v2>的权值置为w
G.arcs[j][i] = G.arcs[i][j]; //置<v1, v2>的对称边<v2, v1>的权值为w
Edge[k].lowcost = w;
Edge[k].Head = v1;
Edge[k].Tail = v2;
}//for
}//CreateUDN
//----------冒泡排序-------------------
void Sort(AMGraph G){
int m = G.arcnum - 2;
int flag = 1;
while((m > 0) && flag == 1){
flag = 0;
for(int j = 0 ; j <= m ; j++){
if(Edge[j].lowcost > Edge[j+ 1].lowcost){
flag = 1;
VerTexType temp_Head = Edge[j].Head;
Edge[j].Head = Edge[j+ 1].Head;
Edge[j + 1].Head = temp_Head;
VerTexType temp_Tail = Edge[j].Tail;
Edge[j].Tail = Edge[j+ 1].Tail;
Edge[j + 1].Tail = temp_Tail;
ArcType temp_lowcost = Edge[j].lowcost;
Edge[j].lowcost = Edge[j+ 1].lowcost;
Edge[j + 1].lowcost = temp_lowcost;
}//if
}//for
--m;
}//while
}//Sort
void MiniSpanTree_Kruskal(AMGraph G){
//无向网G以邻接矩阵形式存储,构造G的最小生成树T,输出T的各条边
/*************************Begin******************/
Sort(G);
for(int i=0;i<G.vexnum;i++)
Vexset[i]=i;
for(int i=0;i<G.arcnum;i++)
{
int v1=LocateVex(G,Edge[i].Head);
int v2=LocateVex(G,Edge[i].Tail);
int vs1=Vexset[v1];
int vs2=Vexset[v2];
if(vs1!=vs2)
{
cout<<Edge[i].Head<<"-->"<<Edge[i].Tail<<endl;
for(int j=0;j<G.vexnum;j++)
if(Vexset[j]==vs2) Vexset[j]=vs1;
}
}
/*************************End*******************/
}//MiniSpanTree_Kruskal
int main(){
AMGraph G;
CreateUDN(G);
MiniSpanTree_Kruskal(G);
return 0;
}///main
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