Python实现Prim算法解决最小生成树问题
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更新于2024-08-03
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Prim算法是一种用于寻找无向图中最小生成树的贪心算法。在Python中,这段代码演示了如何通过Prim算法来构建最小生成树。以下是关键知识点的详细解释:
1. 输入与数据结构:
- 输入是邻接矩阵或邻接列表表示的图(这里用的是一个二维列表`graph`,其中每个子列表代表一条边及其权重)。
- 使用`heapq`库中的`heappush`和`heappop`函数来维护一个最小堆`min_heap`,堆顶总是存储具有最小权重的边(元组的第一个元素)。
2. 变量初始化:
- `n`是图中节点的数量,`visited`数组用于标记节点是否已被访问过,初始值全部设为`False`。
- `min_spanning_tree`用于存储最终找到的最小生成树的边集合。
3. 算法流程:
- 初始阶段:将起始节点(通常设为0)的权重(0)作为优先级,推入最小堆。
- 主循环:
- 弹出最小堆中的边,检查该节点是否已被访问。如果已访问,则跳过。
- 将节点标记为已访问,并将边添加到最小生成树。
- 遍历当前节点的所有未访问邻居,计算它们与当前节点之间的边的权重,并将未访问的邻居及其权重推入最小堆。
- 终止条件:当所有节点都被访问时,停止循环。
4. 返回结果:
- 最终的`min_spanning_tree`就是最小生成树的边集合,包含了图中从某个起点到其他所有节点的最短路径。
5. 测试部分:
- 提供了一个示例图`graph`,它是一个5x5的矩阵,表示各个节点之间的连接及其权重。调用`prim(graph)`函数后,输出最小生成树的边集合。
通过这段代码,我们可以看到Prim算法如何动态地扩展最小生成树,每次选择当前树中未连接的节点与树中最邻近的节点相连,从而逐步形成一棵包含所有节点且总权重最小的树。这是一种迭代的过程,适用于稠密图和稀疏图,尤其对于边权重较小的情况非常有效。
2023-04-04 上传
2024-04-18 上传
2023-12-07 上传
2023-05-14 上传
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2023-05-31 上传
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