［アルゴリズム概念］最小成長木(MST)−Kruskal

［アルゴリズム概念］最小成長木（MST）−Kruskal

   import java.util.Arrays;
   
   public class algorithm_kruskal {
   
   	static int parent[];
   	public static void main(String[] args) {
        // =================== 값 세팅 =======================
   		int V = 5; // 정점 수
   		int E = 7; // 간선 수
   
   		parent = new int[V];
   		makeSet();
   				
   		// 7개 간선의 각 정점과 가중치(시작 정점, 끝 정점, 가중치)
   		int graph[][] = new int[E][3];
   		
   		// 임의의 간선과 가중치 부여 (무방향 그래프)
   		// 0 -> 1 -> 2 -> 3 -> 4 로 이어지도록 가중치를 일부러 적게 부여
   		graph[0] = new int[] {0,1,1};
   		graph[2] = new int[] {1,2,1};
   		graph[1] = new int[] {1,3,6};
   		graph[3] = new int[] {1,4,5};
   		graph[4] = new int[] {2,3,1};
   		graph[5] = new int[] {3,4,1};
   		graph[6] = new int[] {3,1,7};
   		
   		//====================== 구현 =========================
           
        // 1. 비용이 낮은 순으로 간선을 정렬
   		Arrays.sort(graph,(o1,o2) -> Integer.compare(o1[2], o2[2]));
   		
   		int cost = 0;
           
   		// 2. 사이클을 만들지 않으면서 최소 비용의 간선 찾기
   		for(int i=0;i<E;i++) {
   			if(union(graph[i][0], graph[i][1])) {
   				cost += graph[i][2];
   			}
   		}
   		
        // ======================= 출력 =========================
   		System.out.println("cost : " + cost);
   		// cost : 4
   		System.out.println("각 정점이 가리키는 부모 : " + Arrays.toString(parent));
   		// 각 정점이 기리키는 부모 : [1, 2, 3, 4, 4]
   	}
   	
       
    // ================= 유니온파인드 =====================
    
   	public static void makeSet() {
   		for(int i=0;i<parent.length;i++) {
   			parent[i] = i;
   		}
   	}
   	
   	public static boolean union(int a, int b) {
   		a = find(a);
   		b = find(b);
   		
   		if(a < b) {
   			parent[a] = b;
   			return true;
   		}
   		else if(a > b) {
   			parent[b] = a;
   			return true;
   		}
   		return false;
   	}
   	
   	public static int find(int a) {
   		if(a == parent[a]) return a;
   		
   		return find(parent[a]);
   		// 경로 압축 
   		// return parent[a] = find(parent[a]);
   	}
   
   }
   
   ```