我已经查看了这方面的问题,但仍然遇到了一些麻烦。我试图实现Prim算法究竟出了什么问题?我觉得这与它有关,只有当它是树中的最小权重时才将其添加到生成树中,但我没有看到如何实现它。这是我到目前为止所尝试的内容,我将在顶部包含优先级队列入队方法。它似乎将所有顶点添加到树中。从顶点0开始的输出是以下..
(0, 5), (1, 5), (2, 5), (3, 5), (4, 5), (5, 5), (0, 1), (1, 1), (2, 1), (3, 1)
(4, 1), (0, 2), (2, 2), (3, 2), (4, 2), (0, 4), (3, 4), (4, 4)
def dequeue(self):
weight, data = self.queue.pop(0)
self.size -= 1
return data
def enqueue(self, data, weight):
curr_index = 0
while (curr_index < self.size and
self.queue[curr_index][WEIGHT] < weight):
curr_index += 1
self.queue.insert(curr_index, (weight, data))
self.size += 1
def add_edges(self, p_queue, vertex, vertices):
for i in range(len(self.adjacency_matrix)):
weight = self.adjacency_matrix[vertex][i]
if weight != 0:
p_queue.enqueue(vertex, weight)
if (i, vertex) not in vertices:
vertices.append((i, vertex))
return vertices
def init_pqu(self, p_queue, start_vertex):
for i in range(len(self.adjacency_matrix)):
weight = self.adjacency_matrix[start_vertex][i]
if weight != 0:
p_queue.enqueue(start_vertex, weight)
def prim(self, start_vertex):
vertices = []
priority_queue = pq.priority_queue()
self.init_pqu(priority_queue, start_vertex)
while len(priority_queue.queue) > 0:
source = priority_queue.dequeue()
vertices = self.add_edges(priority_queue, source, vertices)
return vertices
答案 0 :(得分:1)
您的代码存在多个问题,我可以立即发现:
1)目前尚不清楚您提供的入队方法是否与您呼叫的pq.enqueue
相同。如果它是相同的,那么你的enqueue有两个参数(顶点和权重),但你只传递它的顶点,所以权重总是作为None传递,使得优先级队列每次都返回你的随机顶点。
如果它不相同,那么首先你永远不会调用你的队列,你总是打电话给pq.enqueue
,其次,你将顶点id 插入你的优先级队列,所以它按顶点id 排序,而不是按边缘权重排序。对于Prima算法而言,权重排序的优先级队列至关重要。
2)此代码也不正确:
if (vertex, i) not in vertices:
vertices.append((i, vertex))
因为您检查(vertex, i)
,但追加(i, vertex)
,所以您的情况要么永远不会触发,要么以错误的方式触发。
3)您的add_edges
例程有一个参数p_queue
,但使用的是pq
。您有pq
某种全局优先级队列吗?
更新:在修复了所有这些之后,现在也只是在之前没有添加顶点时添加一个顶点,换句话说,而不是这样做:
p_queue.enqueue(vertex, weight)
if (i, vertex) not in vertices:
vertices.append((i, vertex))
这样做:
if (i, vertex) not in vertices:
p_queue.enqueue(vertex, weight)
vertices.append((i, vertex))