Question

我需要知道迭代数组中某些元素的最小数据元素。

我有三个数组dist，Q和顶点：

dist = [  0.  inf  inf  inf  inf]
vertex = [2 4 5 7 8]
Q = [2 4 5 7 8]

dist数组是顶点值。每次迭代Q减小并且dist具有不同的值。例如：

第一次迭代：

dist = [  0.  inf  inf  inf  inf]
vertex = [2 4 5 7 8]
Q = [2 4 5 7 8]

第二次迭代：

dist   = [  0.  4.  2.  2.  1.]
vertex = [2 4 5 7 8]
Q      = [4 5 7 8]

第三次迭代

dist =   [ 0.  4.  2.  2.  1.]
vertex = [2 4 5 7 8]
Q =      [4 5 7]

我们的想法是找到 dist 的最小值，但只能找到顶点中 Q 的可用值。在第一次迭代中，最小值为0，因为它们都在 Q 中。在第二次迭代中，最小值为1，即顶点中的8，因为在 Q 中， dist中没有值为0的4

这是Dijkstra算法的一部分，在该算法中，它找到Q的最小值。在伪代码中，它将是：

u ← vertex in Q with min dist[u]    // Node with the least distance

我刚刚使用Numpy库。

到目前为止我的解决方案：

    min = np.inf
    u = 0
    for q in Q:
        if dist[self.vertex == q] <= min:
            min = dist[self.vertex == q]
            u = q

Answer 1

小技巧：如果顶点不在Q中，则添加∞：

>>> dist =   [ 0.,  4.,  2.,  2.,  1.]
>>> vertex = [2, 4, 5, 7, 8]
>>> Q =      [4, 5, 7]

>>> vertex_mask = np.array([0 if x in Q else float('inf') for x in vertex])
>>> np.min(vertex_mask+dist)
2.0

如何使用Python获得数组中某些元素的最小值？

1 个答案: