Java：我的Prim'；什么样子？

我正试图用JGraphT实现Prim的最小生成树算法。看起来怎么样

我遇到的一个问题是JGraphT像导演一样处理一切。因此，有时有必要进行一些笨拙的调用，以反转

g.getEdgeSource（e）

和

g.getEdgeTarget（e）

，如果它们不正确的话

我最初尝试用JGraphT的Fibonacci堆来实现这一点，但是太难了，所以我只做了一个常规的PQ

我没有将不存在边的权重设置为无穷大，只是没有将其添加到队列中

建议？文体问题？明显的低效率？我应该使用的代码，而不是我自己的

public static Graph<String, DefaultWeightedEdge> primPQ(final WeightedGraph<String, DefaultWeightedEdge> g, String root) {
  Graph<String, DefaultWeightedEdge> mst = new SimpleWeightedGraph<String, DefaultWeightedEdge>(DefaultWeightedEdge.class);
  Queue<DefaultWeightedEdge> pq = new PriorityQueue<DefaultWeightedEdge>(g.vertexSet().size(), new Comparator<DefaultWeightedEdge>() {
    @Override
    public int compare(DefaultWeightedEdge o1, DefaultWeightedEdge o2) {
      if (g.getEdgeWeight(o1) < g.getEdgeWeight(o2)) {
        return -1;
      }
      if (g.getEdgeWeight(o1) > g.getEdgeWeight(o2)) {
        return 1;
      } 
      return 0;
    }
  });

  mst.addVertex(root);
  DefaultWeightedEdge link;

  for (String v : g.vertexSet()) {
    link = g.getEdge(root, v);
    if (link != null) {
      pq.add(link);
    }
  }

  //this is made difficult by JGraphT's assumption that everything is directed
  DefaultWeightedEdge minEdge = pq.poll();
  String toAdd;
  String alreadyFound;
  String tmp;

  while (minEdge != null) {
    // guessing at which is in the MST
    toAdd = g.getEdgeTarget(minEdge);
    alreadyFound = g.getEdgeSource(minEdge);

    if (!(mst.containsVertex(toAdd) && mst.containsVertex(alreadyFound))) {
      // swap if backwards
      if (mst.containsVertex(toAdd)) {
        tmp = toAdd;
        toAdd = alreadyFound;
        alreadyFound = tmp;
      }
      mst.addVertex(toAdd);
      mst.addEdge(alreadyFound, toAdd, minEdge);
      System.out.format("%s --> %s\n", g.getEdgeSource(minEdge), toAdd);

      for (String v : g.vertexSet()) {
        if (! mst.containsVertex(v)) {
          link = g.getEdge(toAdd, v);
          if (pq.contains(link)) {
            g.setEdgeWeight(minEdge, Math.min(g.getEdgeWeight(minEdge), g.getEdgeWeight(link)));
          }
          if (link != null && ! pq.contains(link)) {
            pq.add(link);
          }
        }
      }
    }
    minEdge = pq.poll();
  }
  return mst;
}

公共静态图primPQ（最终权重图g，字符串根）{
Graph mst=新的SimpleWeightedGraph（defaultWeightEdge.class）；
队列pq=新的优先级队列（g.vertexSet（）.size（），新的比较器（）{
@凌驾
公共整数比较（DefaultWeightedEdge o1，DefaultWeightedEdge o2）{
如果（g.getedgewight（o1）g.getedgewight（o2））{
返回1；
} 
返回0；
}
});
mst.addVertex（根）；
DefaultWeightedEdge链接；
对于（字符串v:g.vertexSet（））{
link=g.getEdge（根，v）；
如果（链接！=null）{
pq.add（链接）；
}
}
//JGraphT认为一切都是有方向的，这使得这一点变得困难
DefaultWeightedEdge minEdge=pq.poll（）；
串蟾蜍；
字符串已找到；
串tmp；
while（minEdge！=null）{
//猜测MST中的哪个
toAdd=g.getEdgeTarget（minEdge）；
alreadyFound=g.getEdgeSource（minEdge）；
如果（！（mst.containsVertex（toAdd）和mst.containsVertex（ALREADYFUND）））{
//倒换
如果（mst.containsVertex（toAdd））{
tmp=toAdd；
toAdd=已找到；
alreadyFound=tmp；
}
mst.addVertex（toAdd）；
mst.addEdge（alreadyFound、toAdd、minEdge）；
System.out.format（“%s-->%s\n”，g.getEdgeSource（minEdge），toAdd）；
对于（字符串v:g.vertexSet（））{
如果（！mst.containsVertex（v））{
link=g.getEdge（toAdd，v）；
如果（pq.包含（链接））{
g、 setedgewight（minEdge，Math.min）（g.getedgewight（minEdge），g.getedgewight（link））；
}
if（link！=null&&！pq.contains（link））{
pq.add（链接）；
}
}
}
}
minEdge=pq.poll（）；
}
返回mst；
}

我将你的算法的结果与一个我的算法进行了比较，我的算法是一个家庭作业，它给出了相同的最小总权重，请继续

我将你的算法的结果与我的一个算法的结果进行了比较，我的算法是一个家庭作业，它给出了相同的最小总权重，请继续

在增加边数和顶点数的同时，我会得到不同的结果，我会回来…

在增加边数和顶点数的同时，我会得到不同的结果，我会回来…

好的，现在看起来不错

顺便说一句，我的练习有点棘手：我必须编写一个算法来找到最小生成树，但我的算法必须通过消除边来进行。我写了一些东西，它使用一些深度优先遍历来查找循环，然后通过将其“着色”为红色来消除最加权的边

对于4个随机生成的图，您的PRIM alg生成的最小总权重与我的alg相同，这些图具有N=200个节点，并且对于k=2,3,4,8的边数，具有不同的值M=（N*（N-1）/k）

---

乍一看，我会认为这种测试是过分的，但事实并非如此

好了，现在看起来不错

顺便说一句，我的练习有点棘手：我必须编写一个算法来找到最小生成树，但我的算法必须通过消除边来进行。我写了一些东西，它使用一些深度优先遍历来查找循环，然后通过将其“着色”为红色来消除最加权的边

对于4个随机生成的图，您的PRIM alg生成的最小总权重与我的alg相同，这些图具有N=200个节点，并且对于k=2,3,4,8的边数，具有不同的值M=（N*（N-1）/k）

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乍一看，我会认为这种测试是过分的，但事实并非如此

我没有看所有的代码，但是AFAIK JGraphT显然支持无向图是的，但是，给定一条边，如何得到两个端点？没有看所有的代码，但是AFAIK JGraphT显然支持无向图是的，但是，给定一条边，你是如何得到这两个端点的呢？所以礼节要求你编辑你的原始答案，而不是做更多的回答。：）因此，礼仪部门更希望您编辑您的原始答案，而不是制作更多的答案。：）