python编程 prim算法讲解？
prim算法讲解？
Prim算法是一种常见的最小生成树算法。prim算法的核心思想是从已知的扩散中求最小值。它的实现类似于Dijkstra算法，但与Dijkstra算法略有不同。Dijkstra是寻找单个源的最短路径。需要更新每个点的距离。Prim甚至不需要更新距离。直接找到已知点的最近边并将其添加到最小值
prim算法和kruscal算法的区别？
Prim算法：
Prim算法将所有顶点分为A和B两部分。A是目标集。该算法可以看作是一个不断地将B中的顶点转移到一个集合的过程。在这个过程中，从B中的每个顶点到树的最短距离是不断更新和排序的。根据贪心思想，将无环最短路径的顶点从B移到a，Prim算法是在加权连通图中寻找最小生成树，即权值最小且连通到所有节点的树。重点放在树上，树没有环。
Prim算法是这样做的：
首先将一个节点作为最小生成树的初始节点，然后迭代求出最小生成树中每个节点的最小权边，并将其加入到最小生成树中。如果连接后生成循环，请跳过此边并选择下一个节点。当所有节点都加入到最小生成树中时，就可以找到连通图中的最小生成树。
2、Kruskal算法：
kruska算法将多个顶点分成N个部分。该算法可以看作是一个连续合并n个部分的过程。在此过程中，根据权值对多条边进行排序，然后根据贪婪思想对权值最短且无循环的顶点进行合并。
Kruskal算法和prim算法的区别在于，Kruskal需要将所有权重边从小到大排序，然后才能找到最小的生成树节点。排序后的加权边依次添加到最小生成树中。如果添加时生成循环，将跳过此边并添加下一条边。当所有节点都加入到最小生成树中时，就会找到最小生成树。
毫无疑问，Kruskal算法比prim算法在效率上更快，因为Kruskal只需要对加权边进行一次排序，而prim算法需要对加权边进行多次排序。尽管prim算法所涉及的加权边可能不能覆盖连通图中的所有边，但随着排序算法效率的提高，Kruskal算法与prim算法的区别将更加明显。
学Python一定要会算法吗？
开始时，您不必很好地学习算法。但是随着技术的发展，仍然需要算法，否则只能做一些工作。
1. 学好软件开发离不开计算机理论基础，比如数据结构、操作系统、网络技术、算法研究等，如果你喜欢这项技术，那就不是问题。先开始，你可以弥补。
2. 算法是软件开发的灵魂。好的算法写不出好的程序。
3. 如何学习算法，首先选择经典算法教材。基本的可以从数据结构中学习，其中包含一些基本的算法，然后再学习特殊的算法（实际上，在数据结构领域学习算法一般就足够了）。网上还有很多论坛、算法网站，为了吸引眼球，它们一般都很通俗易懂。大多数算法都是C语言，但是语言在算法层次上是相互联系的，因此理解算法模型是最重要的。
4. 万事开头难。只要你开始，剩下的就是慢慢操作这项技术。该算法在实际应用中是最快、最强的。
我希望我能帮到你
对于那些使用过几种开发语言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后转学到Python进行机器学习的人，我想谈谈我的看法。
首先，Python真的很慢吗？我的回答是真的。非常慢。for循环比CPP慢两个数量级。
那么为什么要使用Python呢？如果我们遍历超过一亿个数据，两个数量级的差异是不可接受的。但是，如果我们使用Python来执行顶层逻辑并阻塞数以亿计的数据，Python只会循环十几次，剩下的就留给CPU和GPU了。所以两个数量级无关紧要？一毫秒和100毫秒在整个系统中并不重要。
Python最大的优点是它可以非常优雅地将数据抛出到高效的C、CUDA中进行计算。Numpy、panda、numba这些优秀的开源库可以非常方便高效地处理海量数据，借助ZMQ、cell等还可以做分布式计算，gevent借助epoll系统IO优化。因此，它不需要花费太多的精力就可以优雅高效地完成海量数据处理和机器学习任务。这就是Python如此流行的原因。
好好想想。同样的性能，代码只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人吗？
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