prim算法講解？Prim算法是一種常見(jiàn)的最小生成樹(shù)算法。prim算法的核心思想是從已知的擴(kuò)散中求最小值。它的實(shí)現(xiàn)類(lèi)似于Dijkstra算法，但與Dijkstra算法略有不同。Dijkstra是尋找單

prim算法講解？

Prim算法是一種常見(jiàn)的最小生成樹(shù)算法。prim算法的核心思想是從已知的擴(kuò)散中求最小值。它的實(shí)現(xiàn)類(lèi)似于Dijkstra算法，但與Dijkstra算法略有不同。Dijkstra是尋找單個(gè)源的最短路徑。需要更新每個(gè)點(diǎn)的距離。Prim甚至不需要更新距離。直接找到已知點(diǎn)的最近邊并將其添加到最小值

prim算法和kruscal算法的區(qū)別？

Prim算法：

Prim算法將所有頂點(diǎn)分為A和B兩部分。A是目標(biāo)集。該算法可以看作是一個(gè)不斷地將B中的頂點(diǎn)轉(zhuǎn)移到一個(gè)集合的過(guò)程。在這個(gè)過(guò)程中，從B中的每個(gè)頂點(diǎn)到樹(shù)的最短距離是不斷更新和排序的。根據(jù)貪心思想，將無(wú)環(huán)最短路徑的頂點(diǎn)從B移到a，Prim算法是在加權(quán)連通圖中尋找最小生成樹(shù)，即權(quán)值最小且連通到所有節(jié)點(diǎn)的樹(shù)。重點(diǎn)放在樹(shù)上，樹(shù)沒(méi)有環(huán)。

Prim算法是這樣做的：

首先將一個(gè)節(jié)點(diǎn)作為最小生成樹(shù)的初始節(jié)點(diǎn)，然后迭代求出最小生成樹(shù)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的最小權(quán)邊，并將其加入到最小生成樹(shù)中。如果連接后生成循環(huán)，請(qǐng)?zhí)^(guò)此邊并選擇下一個(gè)節(jié)點(diǎn)。當(dāng)所有節(jié)點(diǎn)都加入到最小生成樹(shù)中時(shí)，就可以找到連通圖中的最小生成樹(shù)。

2、Kruskal算法：

kruska算法將多個(gè)頂點(diǎn)分成N個(gè)部分。該算法可以看作是一個(gè)連續(xù)合并n個(gè)部分的過(guò)程。在此過(guò)程中，根據(jù)權(quán)值對(duì)多條邊進(jìn)行排序，然后根據(jù)貪婪思想對(duì)權(quán)值最短且無(wú)循環(huán)的頂點(diǎn)進(jìn)行合并。

Kruskal算法和prim算法的區(qū)別在于，Kruskal需要將所有權(quán)重邊從小到大排序，然后才能找到最小的生成樹(shù)節(jié)點(diǎn)。排序后的加權(quán)邊依次添加到最小生成樹(shù)中。如果添加時(shí)生成循環(huán)，將跳過(guò)此邊并添加下一條邊。當(dāng)所有節(jié)點(diǎn)都加入到最小生成樹(shù)中時(shí)，就會(huì)找到最小生成樹(shù)。

毫無(wú)疑問(wèn)，Kruskal算法比prim算法在效率上更快，因?yàn)镵ruskal只需要對(duì)加權(quán)邊進(jìn)行一次排序，而prim算法需要對(duì)加權(quán)邊進(jìn)行多次排序。盡管prim算法所涉及的加權(quán)邊可能不能覆蓋連通圖中的所有邊，但隨著排序算法效率的提高，Kruskal算法與prim算法的區(qū)別將更加明顯。

學(xué)Python一定要會(huì)算法嗎？

開(kāi)始時(shí)，您不必很好地學(xué)習(xí)算法。但是隨著技術(shù)的發(fā)展，仍然需要算法，否則只能做一些工作。

1. 學(xué)好軟件開(kāi)發(fā)離不開(kāi)計(jì)算機(jī)理論基礎(chǔ)，比如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算法研究等，如果你喜歡這項(xiàng)技術(shù)，那就不是問(wèn)題。先開(kāi)始，你可以彌補(bǔ)。

2. 算法是軟件開(kāi)發(fā)的靈魂。好的算法寫(xiě)不出好的程序。

3. 如何學(xué)習(xí)算法，首先選擇經(jīng)典算法教材?；镜目梢詮臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中學(xué)習(xí)，其中包含一些基本的算法，然后再學(xué)習(xí)特殊的算法（實(shí)際上，在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域?qū)W習(xí)算法一般就足夠了）。網(wǎng)上還有很多論壇、算法網(wǎng)站，為了吸引眼球，它們一般都很通俗易懂。大多數(shù)算法都是C語(yǔ)言，但是語(yǔ)言在算法層次上是相互聯(lián)系的，因此理解算法模型是最重要的。

4. 萬(wàn)事開(kāi)頭難。只要你開(kāi)始，剩下的就是慢慢操作這項(xiàng)技術(shù)。該算法在實(shí)際應(yīng)用中是最快、最強(qiáng)的。

我希望我能幫到你

對(duì)于那些使用過(guò)幾種開(kāi)發(fā)語(yǔ)言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后轉(zhuǎn)學(xué)到Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的人，我想談?wù)勎业目捶ā?/p>

首先，Python真的很慢嗎？我的回答是真的。非常慢。for循環(huán)比CPP慢兩個(gè)數(shù)量級(jí)。

那么為什么要使用Python呢？如果我們遍歷超過(guò)一億個(gè)數(shù)據(jù)，兩個(gè)數(shù)量級(jí)的差異是不可接受的。但是，如果我們使用Python來(lái)執(zhí)行頂層邏輯并阻塞數(shù)以?xún)|計(jì)的數(shù)據(jù)，Python只會(huì)循環(huán)十幾次，剩下的就留給CPU和GPU了。所以?xún)蓚€(gè)數(shù)量級(jí)無(wú)關(guān)緊要？一毫秒和100毫秒在整個(gè)系統(tǒng)中并不重要。

Python最大的優(yōu)點(diǎn)是它可以非常優(yōu)雅地將數(shù)據(jù)拋出到高效的C、CUDA中進(jìn)行計(jì)算。Numpy、panda、numba這些優(yōu)秀的開(kāi)源庫(kù)可以非常方便高效地處理海量數(shù)據(jù)，借助ZMQ、cell等還可以做分布式計(jì)算，gevent借助epoll系統(tǒng)IO優(yōu)化。因此，它不需要花費(fèi)太多的精力就可以?xún)?yōu)雅高效地完成海量數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。這就是Python如此流行的原因。

好好想想。同樣的性能，代碼只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人嗎？