实现Kruskal算法Python

问题描述

我需要有关Kruskal算法的帮助。该图在矩阵中，我想我差不多了。

您可以运行该程序，如果您打印它们，它将显示边缘。有一个特定的权重从D到E权重为7，从E到D的权重为15，这似乎是一个错误，但是这样的图形很好。

import string 
import numpy as np 

def ltrs(num_vertices):
    res = string.ascii_uppercase[:num_vertices] 
    return list(res)

def vrtcs(Matrix,num_vertices):
    edges = []
    Tc_ = Matrix.copy()
    for i in range(num_vertices):
        for j in range(num_vertices):
            Set = list()
            if Tc_[i][j] != 0:
                Set.append(Tc_[i][j])
                Set.append(L_[i])
                Set.append(L_[j])
                edges.append(tuple(Set))
    return edges

N = 7
L_ = ltrs(N)
G_ = np.array([[0,7,5,0],[7,8,9,[0,[5,6,15,9],11],11,0]])

E_ = vrtcs(G_,N)
# print()
# print('Edges:')
# for i in E_:
#     print(i)

这是我受困的部分，我不知道如何避免重新生成的最小生成树中出现循环。

T_=[]
Vert = []
while len(E_) > 0:
    e_=min(E_,key=lambda x: x[0]) #Search the minimum value in the set of edges
    E_.remove(e_)    #remove the current edge
    if len(T_)==0:
        print(e_,'first edge')
        v = []
        v.append(e_[1])
        v.append(e_[2])
        T_.append(e_)
        Vert.append(tuple(v))
    else:
        v = []
        v.append(e_[1])
        v.append(e_[2])
        x=tuple(sorted(v))
        Seek = x in Vert
        if Seek == True:
            continue
        else:
            print(e_,'is being added')
            T_.append(e_)
            Vert.append(x)
        
print('Minimum Spanning Tree')
print(T_)

解决方法

使用Python 3的Kruskal程序可以如下所示完成（我没有解释，因为我是提出问题的人，所以我没什么要问的，但是如果您有任何问题，可以向我询问）

Vehicle.findAll({
  include: Photos
})