一步一步写算法（之克鲁斯卡尔算法 下）

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前面在讨论克鲁斯卡尔的算法的时候，我们分析了算法的基本过程、基本数据结构和算法中需要解决的三个问题（排序、判断、合并）。今天，我们继续完成剩下部分的内容。合并函数中，我们调用了两个基本函数，find_tree_by_index和delete_mini_tree_from_group，下面给出详细的计算过程。

MINI_GENERATE_TREE* find_tree_by_index(MINI_GENERATE_TREE* pTree[], int length, int point)
{
	int outer;
	int inner;

	for(outer = 0; outer < length; outer++){
		for(inner = 0; inner < pTree[outer]->node_num; inner ++){
			if(point == pTree[outer]->pNode[inner])
				return pTree[outer];
		}
	}

	return NULL;
}

void delete_mini_tree_from_group(MINI_GENERATE_TREE* pTree[], int length, MINI_GENERATE_TREE* pIndex)
{
	int index;

	for(index = 0; index < length; index ++){
		if(pIndex == pTree[index])
			break;
	}

	memmove(&pTree[index +1], &pTree[index], sizeof(MINI_GENERATE_TREE*) * (length -1 - index));
	return;
}

下面就可以开始编写克鲁斯卡尔最小生成树了，代码如下所示，

MINI_GENERATE_TREE* _kruskal(MINI_GENERATE_TREE* pTree[], int length, DIR_LINE* pLine[], int number)
{
	int index;
	
	if(NULL == pTree || NULL == pLine)
		return NULL;
	
	for(index = 0; index < number; index ++){
		
		bubble_sort((void**)pLine, number, compare, swap);
		
		if(2 == isDoubleVectexExistInTree(pTree, length, pLine[index]->start, pLine[index]->end))
			continue;
		
		mergeTwoMiniGenerateTree(pTree, length, pLine[index]->start, pLine[index]->end, pLine[index]->weight);
		length --;
	}
	
	return (1 != length) ? NULL : pTree[0];
}

要进行上面的计算，我们还需要算出顶点的个数，线段的个数，所以函数还需要进一步完善和补充，

MINI_GENERATE_TREE* kruskal(GRAPH* pGraph)
{
	MINI_GENERATE_TREE** pTree;
	DIR_LINE** pLine;
	int count;
	int number;

	if(NULL == pGraph)
		return NULL;

	count = pGraph->count;
	number = get_total_line_number(pGraph);

	pTree = get_tree_from_graph(pGraph);
	pLine = get_line_from_graph(pGraph);

	return _kruskal(pTree, count, pLine, number);
}

这样，克鲁斯卡尔算法大体上算结束了，其中get_total_line_number、get_tree_from_graph、get_line_from_graph函数都比较简单，朋友们可以自己继续完成，但是要好好测试。

总结：

（1）代码中没有考虑内存的释放问题，需要改进和提高

（2）部分代码可以复用prim算法中的内容，数据结构也一样

（3）算法的编写贵在理解，只要步骤对了，再加上测试，一般问题都不大