prim算法講解？Prim算法是一種常見的最小生成樹算法。prim算法的核心思想是從已知的擴散中求最小值。它的實現(xiàn)類似于Dijkstra算法，但與Dijkstra算法略有不同。Dijkstra是尋找單

prim算法講解？

Prim算法是一種常見的最小生成樹算法。prim算法的核心思想是從已知的擴散中求最小值。它的實現(xiàn)類似于Dijkstra算法，但與Dijkstra算法略有不同。Dijkstra是尋找單個源的最短路徑。需要更新每個點的距離。Prim甚至不需要更新距離。直接找到已知點的最近邊并將其添加到最小值

prim算法和kruscal算法的區(qū)別？

Prim算法：

Prim算法將所有頂點分為A和B兩部分。A是目標集。該算法可以看作是一個不斷地將B中的頂點轉(zhuǎn)移到一個集合的過程。在這個過程中，從B中的每個頂點到樹的最短距離是不斷更新和排序的。根據(jù)貪心思想，將無環(huán)最短路徑的頂點從B移到a，Prim算法是在加權(quán)連通圖中尋找最小生成樹，即權(quán)值最小且連通到所有節(jié)點的樹。重點放在樹上，樹沒有環(huán)。

Prim算法是這樣做的：

首先將一個節(jié)點作為最小生成樹的初始節(jié)點，然后迭代求出最小生成樹中每個節(jié)點的最小權(quán)邊，并將其加入到最小生成樹中。如果連接后生成循環(huán)，請?zhí)^此邊并選擇下一個節(jié)點。當所有節(jié)點都加入到最小生成樹中時，就可以找到連通圖中的最小生成樹。

2、Kruskal算法：

kruska算法將多個頂點分成N個部分。該算法可以看作是一個連續(xù)合并n個部分的過程。在此過程中，根據(jù)權(quán)值對多條邊進行排序，然后根據(jù)貪婪思想對權(quán)值最短且無循環(huán)的頂點進行合并。

Kruskal算法和prim算法的區(qū)別在于，Kruskal需要將所有權(quán)重邊從小到大排序，然后才能找到最小的生成樹節(jié)點。排序后的加權(quán)邊依次添加到最小生成樹中。如果添加時生成循環(huán)，將跳過此邊并添加下一條邊。當所有節(jié)點都加入到最小生成樹中時，就會找到最小生成樹。

毫無疑問，Kruskal算法比prim算法在效率上更快，因為Kruskal只需要對加權(quán)邊進行一次排序，而prim算法需要對加權(quán)邊進行多次排序。盡管prim算法所涉及的加權(quán)邊可能不能覆蓋連通圖中的所有邊，但隨著排序算法效率的提高，Kruskal算法與prim算法的區(qū)別將更加明顯。

學Python一定要會算法嗎？

開始時，您不必很好地學習算法。但是隨著技術(shù)的發(fā)展，仍然需要算法，否則只能做一些工作。

1. 學好軟件開發(fā)離不開計算機理論基礎(chǔ)，比如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算法研究等，如果你喜歡這項技術(shù)，那就不是問題。先開始，你可以彌補。

2. 算法是軟件開發(fā)的靈魂。好的算法寫不出好的程序。

3. 如何學習算法，首先選擇經(jīng)典算法教材。基本的可以從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中學習，其中包含一些基本的算法，然后再學習特殊的算法（實際上，在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域?qū)W習算法一般就足夠了）。網(wǎng)上還有很多論壇、算法網(wǎng)站，為了吸引眼球，它們一般都很通俗易懂。大多數(shù)算法都是C語言，但是語言在算法層次上是相互聯(lián)系的，因此理解算法模型是最重要的。

4. 萬事開頭難。只要你開始，剩下的就是慢慢操作這項技術(shù)。該算法在實際應用中是最快、最強的。

我希望我能幫到你

對于那些使用過幾種開發(fā)語言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后轉(zhuǎn)學到Python進行機器學習的人，我想談?wù)勎业目捶ā?/p>

首先，Python真的很慢嗎？我的回答是真的。非常慢。for循環(huán)比CPP慢兩個數(shù)量級。

那么為什么要使用Python呢？如果我們遍歷超過一億個數(shù)據(jù)，兩個數(shù)量級的差異是不可接受的。但是，如果我們使用Python來執(zhí)行頂層邏輯并阻塞數(shù)以億計的數(shù)據(jù)，Python只會循環(huán)十幾次，剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個數(shù)量級無關(guān)緊要？一毫秒和100毫秒在整個系統(tǒng)中并不重要。

Python最大的優(yōu)點是它可以非常優(yōu)雅地將數(shù)據(jù)拋出到高效的C、CUDA中進行計算。Numpy、panda、numba這些優(yōu)秀的開源庫可以非常方便高效地處理海量數(shù)據(jù)，借助ZMQ、cell等還可以做分布式計算，gevent借助epoll系統(tǒng)IO優(yōu)化。因此，它不需要花費太多的精力就可以優(yōu)雅高效地完成海量數(shù)據(jù)處理和機器學習任務(wù)。這就是Python如此流行的原因。

好好想想。同樣的性能，代碼只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人嗎？