最小生成树问题课程设计报告

数据结构课程设计目录一.设计目的 2二.设计内容 2三． 概要设计 11、功能模块图 12、各个模块详细的功能描述 1四．详细设计 21．主函数和其他函数的伪码算法 22、主要函数的程序流程图 63、函数之间的调用关系图 13五．测试数据及运行结果 141．正常测试数据及运行结果 142、非正常测试数据及运行结果 15六．调试情况，设计技巧及体会 17七．参考文献 17八．附录：源代码 17一.设计目的课程设计是软件设计的综合训练，包括问题分析、总体结构设计、用户界面设计、程序设计基本技能和技巧。能够在设计中逐步提高程序设计能力，培养科学的软件工作方法。而且通过数据结构课程设计能够在下述各方面得到锻炼：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。二.设计内容最小生成树问题: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。概要设计1、功能模块图开始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.PRIM算法4.kruscal算法结束2、各个模块详细的功能描述※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。※功能选择：给用户提示信息，让用户选择相应功能。※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。※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。※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1．主函数和其他函数的伪码算法※主函数：voidmain(){MGraphG;Dgevaluedgevalue;CreateUDG(G,dgevalue); charu;cout<<"图创建成功。";cout<<"请根据如下菜单选择操作。\n";cout<<"*****************************************"<<endl;cout<<"**1、用邻接矩阵存储：********************"<<endl;cout<<"**2、用邻接表存储：**********************"<<endl;cout<<"**3、普里姆算法求最经济的连接方案********"<<endl;cout<<"**4、克鲁斯卡尔算法求最经济的连接方案****"<<endl;cout<<"*****************************************"<<endl<<endl;ints;chary='y';while(y='y'){cout<<"请选择菜单："<<endl;cin>>s;switch(s){case1:cout<<"用邻接矩阵存储为："<<endl;Adjacency_Matrix(G);break;case2:cout<<"用邻接表存储为："<<endl;Adjacency_List(G,dgevalue);break;case3:cout<<"普里姆算法最经济的连接方案为:"<<endl;cout<<"请输入起始城市名称：";cin>>u;MiniSpanTree_PRIM(G,u);break;case4:cout<<"克鲁斯卡尔算法最经济的连接方案为:"<<endl;MiniSpanTree_KRSL(G,dgevalue);break;default: cout<<"您的输入有误!";break;}cout<<endl<<"是否继续？y/n:";cin>>y;if(y=='n')break;}}※邻接矩阵和临接表的创建：intCreateUDG(MGraph&G,Dgevalue&dgevalue)//构造无向加权图的邻接矩阵{inti,j,k;cout<<"请输入城市个数及其之间的可连接线路数目：";cin>>G.vexnum>>G.arcnum;cout<<"请输入各个城市名称(分别用一个字符代替)：";for(i=0;i<G.vexnum;++i)cin>>G.vexs[i];for(i=0;i<G.vexnum;++i)//初始化数组for(j=0;j<G.vexnum;++j){G.arcs[i][j].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<G.arcnum;++k){cin>>dgevalue[k].ch1>>dgevalue[k].ch2>>dgevalue[k].value;i=LocateVex(G,dgevalue[k].ch1);j=LocateVex(G,dgevalue[k].ch2);G.arcs[i][j].adj=dgevalue[k].value;G.arcs[j][i].adj=G.arcs[i][j].adj;}returnOK;}※临接矩阵的输出：voidAdjacency_Matrix(MGraphG)//用邻接矩阵存储数据{ inti,j; for(i=0;i<G.vexnum;i++){for(j=0;j<G.vexnum;j++)if(G.arcs[i][j].adj==MAX) cout<<0<<""; else cout<<G.arcs[i][j].adj<<"";cout<<endl;}}※邻接表的输出：voidAdjacency_List(MGraphG,Dgevaluedgevalue)//用邻接表储存数据{ inti,j; for(i=0;i<G.vexnum;i++) { cout<<G.vexs[i]<<"->"; for(j=0;j<G.arcnum;j++) if(dgevalue[j].ch1==G.vexs[i]&&dgevalue[j].ch2!=G.vexs[i]) cout<<dgevalue[j].ch2<<"->"; elseif(dgevalue[j].ch1!=G.vexs[i]&&dgevalue[j].ch2==G.vexs[i]) cout<<dgevalue[j].ch1<<"->"; cout<<"\b\b"<<endl; }}※最小生成树PRIM算法：voidMiniSpanTree_PRIM(MGraphG,charu)//普里姆算法求最小生成树{inti,j,k;Closedgeclosedge;k=LocateVex(G,u);for(j=0;j<G.vexnum;j++)//辅助数组初始化 {if(j!=k){closedge[j].adjvex=u;closedge[j].lowcost=G.arcs[k][j].adj;} }closedge[k].lowcost=0;for(i=1;i<G.vexnum;i++){k=Minimum(G,closedge);cout<<"城市"<<closedge[k].adjvex<<"与城市"<<G.vexs[k]<<"连接。"<<endl;closedge[k].lowcost=0;for(j=0;j<G.vexnum;++j){if(G.arcs[k][j].adj<closedge[j].lowcost){closedge[j].adjvex=G.vexs[k];closedge[j].lowcost=G.arcs[k][j].adj;}}}}intMinimum(MGraphG,Closedgeclosedge)//求closedge中权值最小的边，并返回其顶点在vexs中的位置{inti,j;doublek=1000;for(i=0;i<G.vexnum;i++){if(closedge[i].lowcost!=0&&closedge[i].lowcost<k){k=closedge[i].lowcost;j=i;}}returnj;}※最小生成树kruscal算法：voidMiniSpanTree_KRSL(MGraphG,Dgevalue&dgevalue)//克鲁斯卡尔算法求最小生成树{intp1,p2,i,j;intbj[MAX_VERTEX_NUM];//标记数组for(i=0;i<G.vexnum;i++)//标记数组初始化bj[i]=i;Sortdge(dgevalue,G);//将所有权值按从小到大排序for(i=0;i<G.arcnum;i++){p1=bj[LocateVex(G,dgevalue[i].ch1)];p2=bj[LocateVex(G,dgevalue[i].ch2)];if(p1!=p2){cout<<"城市"<<dgevalue[i].ch1<<"与城市"<<dgevalue[i].ch2<<"连接。"<<endl;for(j=0;j<G.vexnum;j++){if(bj[j]==p2)bj[j]=p1;}}}}voidSortdge(Dgevalue&dgevalue,MGraphG)//对dgevalue中各元素按权值按从小到大排序{inti,j;doubletemp;charch1,ch2;for(i=0;i<G.arcnum;i++){for(j=i;j<G.arcnum;j++){if(dgevalue[i].value>dgevalue[j].value){temp=dgevalue[i].value;dgevalue[i].value=dgevalue[j].value;dgevalue[j].value=temp;ch1=dgevalue[i].ch1;dgevalue[i].ch1=dgevalue[j].ch1;dgevalue[j].ch1=ch1;ch2=dgevalue[i].ch2;dgevalue[i].ch2=dgevalue[j].ch2;dgevalue[j].ch2=ch2;}}}}2、主要函数的程序流程图※main（）主函数※CreatUDG()建图函数※Adjacency_Matrix()邻接矩阵输出函数※Adjacency_List()邻接表输出函数※MiniSpanTree_PRIM()普里姆算法：基本思想：假设WN=(V,{E})是一个含有n个顶点的连通网，TV是WN上最小生成树中顶点的集合，TE是最小生成树中边的集合。显然，在算法执行结束时，TV=V，而TE是E的一个子集。在算法开始执行时，TE为空集，TV中只有一个顶点，因此，按普利姆算法构造最小生成树的过程为：在所有“其一个顶点已经落在生成树上，而另一个顶点尚未落在生成树上”的边中取一条权值为最小的边，逐条加在生成树上，直至生成树中含有n-1条边为止。在此系统中，N是你所需要输入的城市个数。而每条边的权值就是你所输入的每两个城市之间的建设成本。开始开始标志顶点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※MiniSpanTree_KRSL()克鲁斯卡尔算法：基本思想：假设WN=（V,{E}）是一个含有N个顶点的连通网。则按照克鲁斯卡尔算法构造最小生成树的过程为：先构造一个只含n个顶点，而边集为空的子图，若将该子图中各个顶点看成是各棵树上的根结点，则它是一个含有n棵树的一个森林。之后，从网的边集E中选取一条权值最小的边，若该条边的两个顶点分属不同的树，则将其加入子图，也就是说，将这两个顶点分别所在的两棵树合成一棵树；反之，若该条边的两个顶点已落在同一棵树上，则不可取，而应该取下一条权值最小的边再试之。依次类推，直到森林中只有一棵树，也即子图中含有n-1条边为止。在此系统中，N是你所需要输入的城市个数。而每条边的权值就是你所输入的每两个城市之间的建设成本。※LocateVex（）节点位置函数：※Minimum()权值比较函数：※Sortdge()权值排序函数：3、函数之间的调用关系图五．测试数据及运行结果1．正常测试数据及运行结果2、非正常测试数据及运行结果六．调试情况，设计技巧及体会通过此次课程设计，我更深刻地理解了最小生成树问题，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。数据结构是学习计算机的一门重要的基础课，在学习数据结构之前我们学习了C语言在我们看来数据结构就是学习C语言的延续。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。其实在于计算机语言这类课程看重的就是上机的实际操作，不满足于基本理论的学习。上机操作才能让我们更加好的掌握我们所要学习的计算机语言知识。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。此外，也让我更加明白编程是要解决现实问题的。只有拥有把现实问题理论化的能力，才是编程真正需要达到的境界。七．参考文献《《新编C语言课程设计教程》》周二强编着清华大学出版社《《数据结构（C语言版）》》严蔚敏吴伟民编着清华大学出版社八．附录：源代码#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<iostream.h>#defineMAX_VERTEX_NUM20#defineOK1#defineERROR0#defineMAX1000typedefstructArcell{doubleadj;}Arcell,AdjMatrix[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];typedefstruct{charvexs[MAX_VERTEX_NUM];//节点数组AdjMatrixarcs;//邻接矩阵intvexnum,arcnum;//图的当前节点数和弧数}MGraph;typedefstructPnode//用于普利姆算法{charadjvex;//节点doublelowcost;//权值}Pnode,Closedge[MAX_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typedefstructKnode//用于克鲁斯卡尔算法中存储一条边及其对应的2个节点{charch1;//节点1charch2;//节点2doublevalue;//权值}Knode,Dgevalue[MAX_VERTEX_NUM];//intCreateUDG(MGraph&G,Dgevalue&dgevalue);intLocateVex(MGraphG,charch);intMinimum(MGraphG,Closedgeclosedge);voidMiniSpanTree_PRIM(MGraphG,charu);voidSortdge(Dgevalue&dgevalue,MGraphG);voidAdjacency_Matrix(MGraphG);voidAdjacency_List(MGraphG,Dgevaluedgevalue);//intCreateUDG(MGraph&G,Dgevalue&dgevalue)//构造无向加权图的邻接矩阵{inti,j,k;cout<<"请输入城市个数及其之间的可连接线路数目：";cin>>G.vexnum>>G.arcnum;cout<<"请输入各个城市名称(分别用一个字符代替)：";for(i=0;i<G.vexnum;++i)cin>>G.vexs[i];for(i=0;i<G.vexnum;++i)//初始化数组for(j=0;j<G.vexnum;++j){G.arcs[i][j].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<G.arcnum;++k){cin>>dgevalue[k].ch1>>dgevalue[k].ch2>>dgevalue[k].value;i=LocateVex(G,dgevalue[k].ch1);j=LocateVex(G,dgevalue[k].ch2);G.arcs[i][j].adj=dgevalue[k].value;G.arcs[j][i].adj=G.arcs[i][j].adj;}returnOK;}intLocateVex(MGraphG,charch)//确定节点ch在图G.vexs中的位置{inta;for(inti=0;i<G.vexnum;i++)if(G.vexs[i]==ch)a=i;returna;}voidMiniSpanTree_PRIM(MGraphG,charu)//普里姆算法求最小生成树{inti,j,k;Closedgeclosedge;k=LocateVex(G,u);for(j=0;j<G.vexnum;j++)//辅助数组初始化 {if(j!=k){closedge[j].adjvex=u;closedge[j].lowcost=G.arcs[k][j].adj;} }closedge[k].lowcost=0;for(i=1;i<G.vexnum;i++){k=Minimum(G,closedge);cout<<"城市"<<closedge[k].adjvex<<"与城市"<<G.vexs[k]<<"连接。"<<endl;closedge[k].lowcost=0;for(j=0;j<G.vexnum;++j){if(G.arcs[k][j].adj<closedge[j].lowcost){closedge[j].adjvex=G.vexs[k];closedge[j].lowcost=G.arcs[k][j].adj;}}}}intMinimum(MGraphG,Closedgeclosedge)//求closedge中权值最小的边，并返回其顶点在vexs中的位置{inti,j;doublek=1000;for(i=0;i<G.vexnum;i++){if(closedge[i].lowcost!=0&&closedge[i].lowcost<k){k=closedge[i].lowcost;j=i;}}returnj;}voidMiniSpanTree_KRSL(MGraphG,Dgevalue&dgevalue)//克鲁斯卡尔算法求最小生成树{intp1,p2,i,j;intbj[MAX_VERTEX_NUM];//标记数组for(i=0;i<G.vexnum;i++)//标记数组初始化bj[i]=i;Sortdge(dgevalue,G);//将所有权值按从小到大排序for(i=0;i<G.arcnum;i++){p1=bj[LocateVex(G,dgevalue[i].ch1)];p2=bj[LocateVex(G,dgevalue[i].ch2)];if(p1!=p2){cout<<"城市"<<dgevalue[i].ch1<<"与城市"<<dgevalue[i].ch2<<"连接。"<<endl;for(j=0;j<G.vexnum;j++){if(bj[j]==p2)bj[j]=p1;}}}}voidSortdge(Dgevalue&dgevalue,MGraphG)//对dgevalue中各元素按权值按从小到大排序{inti,j;doubletemp;charch1,ch2;for(i=0;i<G.arcnum;i++){for(j=i;j<G.arcnum;j++){if(dgevalue[i].value>dgevalue[j].value){temp=dgevalue[i].value;dgevalue[i].value=dgevalue[j].value;dgevalue[j].value=temp;ch1=dgevalue[i].ch1;dgevalue[i].ch1=dgevalue[j].ch1;dgevalue[j].ch1=ch1;ch2=dgevalue[i].ch2;dgevalue[i].ch2=dgevalue[j].ch2;dgevalue[j].ch2=ch2;}}}}voidAdjacency_Matrix(MGraphG)//用邻接矩阵存储数据{ inti,j; for(i=0;i<G.vexnum;i++){for(j=0;j<G.vexnum;j++)if(G.arcs[i][j].adj==MAX) cout<<0<<""; else cout<<G.arcs[i][j].adj<<"";cout<<endl;}}voidAdjacency_List(MGraphG,Dgevaluedgevalue)//用邻接表储存数据{ inti,j; for(i=0;i<G.vexnum;i++) { cout<<G.vexs[i]<<