加快networkx中的随机最小生成树？

Question

以下是一些代码，其目标是使用贪婪和随机边缘权重构建随机生成树。它的运行速度比我想要的慢得多。有什么技巧可以加快速度吗？

随机生成的权重和最小生成树的采样速度都很慢...第一个对我来说尤其奇怪，因为只有179400条边和np.random.uniform（0 ，1,179400）执行得非常快。

（这里的慢速意味着大约几秒钟。）

（我很乐意使用networkx以外的其他东西，但这不是可取的。）

run as administrator

Answer 1

如果在测试中更快地批量生成随机数，则只需这样做。

rand = np.random.uniform(0, 1, graph.edges.size())
i = 0
for edge in graph.edges():
    graph.edges[edge]["weight"] = rand[i]
    i += 1