徐州工程學(xué)院數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)最小生成樹(shù)實(shí)驗(yàn)文檔_第1頁(yè)
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徐州工程學(xué)院數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)最小生成樹(shù)實(shí)驗(yàn)文檔徐州工程學(xué)院數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)最小生成樹(shù)實(shí)驗(yàn)文檔徐州工程學(xué)院數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)最小生成樹(shù)實(shí)驗(yàn)文檔V:1.0精細(xì)整理,僅供參考徐州工程學(xué)院數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)最小生成樹(shù)實(shí)驗(yàn)文檔日期:20xx年X月實(shí)驗(yàn)九圖的最小生成樹(shù)算法的實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)預(yù)備知識(shí):1.理解圖最小生成樹(shù)的意義和相應(yīng)算法。2.掌握帶權(quán)圖的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?.使學(xué)生熟悉最小生成樹(shù)的算法實(shí)現(xiàn)。2.掌握帶權(quán)圖的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和處理方法。二、實(shí)驗(yàn)環(huán)境⒈硬件:每個(gè)學(xué)生需配備計(jì)算機(jī)一臺(tái)。操作系統(tǒng):DOS或Windows;⒉軟件:DOS或Windows操作系統(tǒng)+TurboC;三、實(shí)驗(yàn)要求1.能夠獨(dú)立完成帶權(quán)圖的存儲(chǔ)和最小生成樹(shù)的生成四、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容1.在自己的U盤的“姓名+學(xué)號(hào)”文件夾中創(chuàng)建“實(shí)驗(yàn)9”文件夾,本次實(shí)驗(yàn)的所有程2.現(xiàn)在某電信公司要對(duì)如下圖的幾個(gè)城市之間進(jìn)行光纖連接布線,請(qǐng)用合適的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)將下圖存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)中方便進(jìn)行處理。3.現(xiàn)在公司想以最小的代價(jià)將所有城市連通,方便所有城市間通信,請(qǐng)用普里姆算法和克魯斯卡爾算法實(shí)現(xiàn)本圖的最小生成樹(shù)#include<>#include<>#defineINF50typedefstructArcNode{ intadjvex;ata); G->LH[i].firstarc=NULL;}printf("請(qǐng)輸入有關(guān)系的結(jié)點(diǎn)和該邊的權(quán)重:\n"); for(i=0;i<G->arcnum;++i){ while(getchar()!='\n');scanf("%c%c%d",&a,&b,&w); n1=search(G,a); n2=search(G,b); p=G->LH[n1].firstarc; if(p==NULL){ p=G->LH[n1].firstarc=(ArcNode*)malloc(sizeof(ArcNode)); } else{ while(p->nextarc!=NULL){ p=p->nextarc; } p=p->nextarc=(ArcNode*)malloc(sizeof(ArcNode)); } q=G->LH[n2].firstarc; if(q==NULL){ q=G->LH[n2].firstarc=(ArcNode*)malloc(sizeof(ArcNode)); } else{ while(q->nextarc!=NULL){ q=q->nextarc; } q=q->nextarc=(ArcNode*)malloc(sizeof(ArcNode)); } p->adjvex=n2;p->weight=w; p->nextarc=NULL; q->adjvex=n1; q->weight=w; q->nextarc=NULL; }}intsearch(Graph*G,chara){ata==a){ returni; } }}voidprintgraph(Graph*G){irstarc; printf("data:%c\t",G->LH[i].data); while(p!=NULL){ printf("firstarc->adjvex=%d",p->adjvex); p=p->nextarc; } printf("\n"); }}voidprim(Graph*G,charu){extvex='0'; A[i].know =0; A[i].lowcost=INF; }location=search(G,u);irstarc;p!=NULL;p=p->nextarc){ i=p->adjvex; A[i].nextvex=G->LH[location].data; A[i].lowcost=p->weight; A[i].know =0; } A[location].know=1; A[location].lowcost=0; A[location].nextvex='0';for(j=0;j<G->vexnum-1;++j){ seat=minimize(G,A); printf("selectmin:%d\n",seat); A[seat].know=1; p=G->LH[seat].firstarc; for(p;p!=NULL;p=p->nextarc){ i=p->adjvex; if(A[i].know==0&&p->weight<A[i].lowcost){ A[i].nextvex=G->LH[seat].data; A[i].lowcost=p->weight; } }} printtable(A);extvex,G->LH[j].data);}intminimize(Graph*G,Auxiliary_arrayA[]){now==0&&num>=A[i].lowcost){ num=A[i].lowcost; place=i; } } returnplace;}voidprinttable(Auxiliary_arrayA

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