概述
引言
Prim算法与Dijkstra的最短路径算法类似，它采用贪心策略。算法开始先把图中权值最小的边添加到树T中，然后不断把权值最小的边E（E的一个端点在T中，另一个在G-T中）。当没有符合条件的E时算法结束，此时T就是G的一个最小生成树。
NetworkX是一款Python的软件包，用于创造、操作复杂网络，以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。 本文借助networkx.Graph类实现Prim算法。
正文
Prim算法的代码
Prim
def prim(G,s):
dist = {} # dist记录到节点的最小距离
parent = {} # parent记录最小生成树的双亲表
Q = list(G.nodes()) # Q包含所有未被生成树覆盖的节点
MAXDIST = 9999.99 # MAXDIST表示正无穷，即两节点不邻接
# 初始化数据
# 所有节点的最小距离设为MAXDIST，父节点设为None
for v in G.nodes():
dist[v] = MAXDIST
parent[v] = None
# 到开始节点s的距离设为0
dist[s] = 0
# 不断从Q中取出“最近”的节点加入最小生成树
# 当Q为空时停止循环，算法结束
while Q:
# 取出“最近”的节点u，把u加入最小生成树
u = Q[0]
for v in Q:
if (dist[v] < dist[u]):
u = v
Q.remove(u)
# 更新u的邻接节点的最小距离
for v in G.adj[u]:
if (v in Q) and (G[u][v]['weight'] < dist[v]):
parent[v] = u
dist[v] = G[u][v]['weight']
# 算法结束，以双亲表的形式返回最小生成树
return parent测试数据
测试代码
import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx g_data = [(1,2,1.3),(1,3,2.1),4,0.9),5,0.7),6,1.8),7,2.0),8,(2,1.2),2.8),2.3),1.1),(3,2.6),1.7),2.5),1.9),1.0),(4,1.6),1.5),(5,0.8),(6,0.6),(7,0.5)] def draw(g): pos = nx.spring_layout(g) nx.draw(g,pos,\ arrows=True,\ with_labels=True,\ nodelist=g.nodes(),\ style='dashed',\ edge_color='b',\ width=2,\ node_color='y',\ alpha=0.5) plt.show() g = nx.Graph() g.add_weighted_edges_from(g_data) tree = prim(g,1) mtg = nx.Graph() mtg.add_edges_from(tree.items()) mtg.remove_node(None) draw(mtg)
运行结果
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总结
以上是编程之家为你收集整理的NetworkX之Prim算法(实例讲解)全部内容，希望文章能够帮你解决NetworkX之Prim算法(实例讲解)所遇到的程序开发问题。
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