概览

Kruskal算法是一种用来寻找最小生成树的算法，由Joseph Kruskal在1956年发表。用来解决同样问题的还有Prim算法和Boruvka算法等。三种算法都是贪婪算法的应用。和Boruvka算法不同的地方是，Kruskal算法在图中存在相同权值的边时也有效。

简单描述

1. 记Graph中有v个顶点，e个边
2. 新建图$$Graph{new}$$，$$Graph{new}$$中拥有原图中相同的e个顶点，但没有边
3. 将原图$$Graph$$中所有e个边按权值从小到大排序
4. 从权值最小的边开始遍历每条边 直至图$$Graph$$中所有的节点都在同一个连通分量中
5. if 这条边连接的两个节点于图$$Graph_{new}$$中不在同一个连通分量中
6. 添加这条边到图$$Graph_{new}$$中

图例

图示	备注
	将所有的边按长度排序，用排序的结果作为选择的依据；
	在剩余的边中寻找；找到CE，权值为5；
	找到DF、AB、BE，权值分别为6、7、7；
	继续选择，BC或EF（尽管现在长度为8的边是未选择的最小边，但已经连通）；最后剩余EG、FG。

简单证明Kruskal算法

对图的顶点数n做归纳，证明Kruskal算法对任意n阶图适用。

归纳基础

n=1，显然能够找到最小生成树。

归纳过程

假设Kruskal算法对n≤k阶图适用，那么，在k+1阶图G中，我们把最短边的两个端点a和b做一个合并操作，即把u与v合为一个点v'，把原来接在u和v的边都接到v'上去，这样就能够得到一个k阶图G'(u,v的合并是k+1少一条边)，G'最小生成树T'可以用Kruskal算法得到。

我们证明T'+{<u,v>}是G的最小生成树。

用反证法，如果T'+{<u,v>}不是最小生成树，最小生成树是T，即W(T)<W(T'+{<u,v>})。显然T应该包含<u,v>，否则，可以用<u,v>加入到T中，形成一个环，删除环上原有的任意一条边，形成一棵更小权值的生成树。而T-{<u,v>}，是G'的生成树。所以W(T-{<u,v>})<=W(T')，也就是W(T)<=W(T')+W(<u,v>)=W(T'+{<u,v>})，产生了矛盾。于是假设不成立，T'+{<u,v>}是G的最小生成树，Kruskal算法对k+1阶图也适用。

由数学归纳法，Kruskal算法得证。

模板

时间复杂度：O(log2e)

typedef struct          
{        
    char vertex[VertexNum];                                //顶点表         
    int edges[VertexNum][VertexNum];                       //邻接矩阵,可看做边表         
    int n,e;                                               //图中当前的顶点数和边数         
}MGraph; 

typedef struct node  
{  
    int u;                                                 //边的起始顶点   
    int v;                                                 //边的终止顶点   
    int w;                                                 //边的权值   
}Edge; 

void kruskal(MGraph G)  
{  
    int i,j,u1,v1,sn1,sn2,k;  
    int vset[VertexNum];                                    //辅助数组，判定两个顶点是否连通   
    int E[EdgeNum];                                         //存放所有的边   
    k=0;                                                    //E数组的下标从0开始   
    for (i=0;i<G.n;i++)  
    {  
        for (j=0;j<G.n;j++)  
        {  
            if (G.edges[i][j]!=0 && G.edges[i][j]!=INF)  
            {  
                E[k].u=i;  
                E[k].v=j;  
                E[k].w=G.edges[i][j];  
                k++;  
            }  
        }  
    }     
    heapsort(E,k,sizeof(E[0]));                            //堆排序，按权值从小到大排列       
    for (i=0;i<G.n;i++)                                    //初始化辅助数组   
    {  
        vset[i]=i;  
    }  
    k=1;                                                   //生成的边数，最后要刚好为总边数   
    j=0;                                                   //E中的下标   
    while (k<G.n)  
    {   
        sn1=vset[E[j].u];  
        sn2=vset[E[j].v];                                  //得到两顶点属于的集合编号   
        if (sn1!=sn2)                                      //不在同一集合编号内的话，把边加入最小生成树   
        {
            printf("%d ---> %d, %d",E[j].u,E[j].v,E[j].w);       
            k++;  
            for (i=0;i<G.n;i++)  
            {  
                if (vset[i]==sn2)  
                {  
                    vset[i]=sn1;  
                }  
            }             
        }  
        j++;  
    }  
}