首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在python中获取最小生成树矩阵

在Python中获取最小生成树矩阵可以使用Prim算法或Kruskal算法来实现。这两种算法都是用于解决最小生成树问题的经典算法。

  1. Prim算法:
    • 概念:Prim算法是一种贪心算法,通过逐步选择边来构建最小生成树。它从一个起始顶点开始,然后逐步选择与当前生成树相连的最短边,直到生成树包含所有顶点为止。
    • 优势:Prim算法适用于稠密图,时间复杂度较低。
    • 应用场景:Prim算法常用于网络规划、电力传输等领域。
    • 示例代码:
    • 示例代码:
  • Kruskal算法:
    • 概念:Kruskal算法也是一种贪心算法,通过逐步选择边来构建最小生成树。它首先将所有边按权重从小到大排序,然后逐个加入到生成树中,直到生成树包含所有顶点为止。
    • 优势:Kruskal算法适用于稀疏图,易于实现。
    • 应用场景:Kruskal算法常用于城市道路规划、电缆布线等领域。
    • 示例代码:
    • 示例代码:

以上是在Python中获取最小生成树矩阵的两种常用算法。这些算法可以帮助解决网络规划、电力传输、城市道路规划、电缆布线等问题。如果你想在腾讯云上应用这些算法,可以考虑使用腾讯云的云服务器、云数据库、云存储等产品来支持你的应用。具体产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

R语言股市可视化相关矩阵最小生成

p=17835 本文在股市可视化可视化相关矩阵最小生成 在本文示例,我将使用日数据和1分钟数据来可视化股票数据 。...生成:一个连通图的生成是指一个连通子图,它含有图中全部n个顶点,但只有足以构成一棵的n-1条边。一颗有n个顶点的生成有且仅有n-1条边,如果生成再添加一条边,则必定成环。...最小生成:在连通网的所有生成,所有边的代价和最小生成,称为最小生成。...******* prices = data$prices ret = diff(log(prices)) ret = last(ret, 252) plt(ret, 0.5) 接下来,让我们获取...cor_mat) < threshold] = 0 #***************************************************************** # 绘制最小生成

73220

何在matlab矩阵随机生成圆【含源代码】

该问题所涉及的知点并不多也不难,主要就是如何生成圆以及矩阵赋值操作。因为矩阵是离散数据集,因此对矩阵的大小要有一定的限制,比如在一个2✖2或5✖5的矩阵生成随机圆显然是没有意义的。...巴山将按以下步骤来解决该问题: 首先,初始化一定大小元素值全为false的逻辑矩阵JZ,并定义一个取值为0到2π的角theta,定义角是因为圆的参数方程要用到。...其次,随机生成圆心和半径,当然都得在矩阵大小范围内,特别提醒,这里的圆心只能取整数值,因为矩阵索引值不能为小数。...最后,根据半径和圆心生成圆的位置坐标并取整,剔除超过矩阵大小范围的位置,将矩阵对应位置设置为true即可 以下是main函数及子函数randCircle: main函数: % 作者:巴山 % 欢迎关注...@(a,b) a+(b-a)*rand; % 随机圆心和半径 C = round([rfun(1,M-1),rfun(1,M-1)]); R = rfun(5,M*0.15); % 生成

1.9K20

R语言股市可视化相关矩阵最小生成|附代码数据

p=17835最近我们被客户要求撰写关于最小生成的研究报告,包括一些图形和统计输出。本文在股市可视化可视化相关矩阵 :最小生成在本文示例,我将使用日数据和1分钟数据来可视化股票数据 。...生成:一个连通图的生成是指一个连通子图,它含有图中全部n个顶点,但只有足以构成一棵的n-1条边。一颗有n个顶点的生成有且仅有n-1条边,如果生成再添加一条边,则必定成环。...最小生成:在连通网的所有生成,所有边的代价和最小生成,称为最小生成。 ...abs(cor_mat) < threshold] = 0#*****************************************************************# 绘制最小生成...本文选自《R语言股市可视化相关矩阵最小生成》。

76940

R语言股市可视化相关矩阵最小生成|附代码数据

本文在股市可视化可视化相关矩阵 :最小生成 在本文示例,我将使用日数据和1分钟数据来可视化股票数据 。...生成:一个连通图的生成是指一个连通子图,它含有图中全部n个顶点,但只有足以构成一棵的n-1条边。一颗有n个顶点的生成有且仅有n-1条边,如果生成再添加一条边,则必定成环。...最小生成:在连通网的所有生成,所有边的代价和最小生成,称为最小生成。 ...prices ret = diff(log(prices)) ret = last(ret, 252) plt(ret, 0.5) 点击标题查阅往期内容 02 03 04 接下来,让我们获取...cor_mat) < threshold] = 0 #***************************************************************** # 绘制最小生成

23000

【算法】关于图论最小生成(Minimum Spanning Tree)详解

本节纲要 什么是图(network) 什么是最小生成 (minimum spanning tree) 最小生成的算法 什么是图(network)? 这里的图当然不是我们日常说的图片或者地图。...对于一个带权连通图,生成不同,各边上权值总和也不同,权值总和最小生成则称为图的最小生成。...关于最小生成的算法(Prim算法和Kruskal算法) Prim算法 基本思想: 假设有一个无向带权图G=(V,E),它的最小生成为MinTree=(V,T),其中V为顶点集合,T为边的集合。...其中U为最小生成的顶点集合,开始时U只含有顶点u0(u0可以为集合V任意一项),在开始构造最小生成时我们从u0出发。...与当前最小生成的城市间费用最小的城市 { minor = money[j]; index = j; } } visit[index] = true; cout

6.4K01

Python 算法高级篇:最小生成算法的优化与应用

引言 最小生成( Minimum Spanning Tree , MST )是图论的一个重要问题,涉及到在一个加权连通图中找到一棵包含所有节点且边的权重之和最小。...Prim 算法 Prim 算法以一个起始节点开始,然后逐步将与当前最小生成集合相连的最短边加入到该集合。它维护两个集合:一个是已包含在最小生成的节点集合,另一个是未包含在其中的节点集合。...在每一步,算法从未包含集合中选择一个节点,并找到连接已包含节点集合和未包含节点集合的最短边。这个边会被添加到最小生成,将对应的节点移到已包含集合。...在构建的过程,它会检查每一条边,如果这条边连接了两个不在同一个连通分量的节点,就将它加入到最小生成,同时将这两个连通分量合并。这个过程一直持续,直到最小生成包含了所有的节点。...优化与比较 Prim 算法和 Kruskal 算法是解决最小生成问题的两种主要方法,它们在不同的场景可能表现出不同的性能。

59550

Python算法揭秘:最小生成算法的奥秘与实现策略

Python算法揭秘:最小生成算法的奥秘与实现策略! 最小生成算法 最小生成算法用于在一个连通加权无向图中找到一个生成,使得生成的所有边的权重之和最小。...生成是原图的一个子图,包含了图中所有的节点,并且是一个(没有环)。 最小生成算法的应用场景包括: 网络设计:在计算机网络最小生成算法用于确定最佳的网络拓扑结构,以实现高效的数据传输。...电力传输:在电力网络最小生成算法用于确定最佳的输电线路布局,以实现最小的能量损耗。 铁路规划:在铁路交通规划最小生成算法用于确定最佳的铁路线路布局,以实现最小的建设成本。...算法从一个起始节点开始,然后在每一步中选择与当前生成连接且权重最小的边,直到所有节点都包含在生成。...算法首先将所有边按权重进行排序,然后从权重最小的边开始逐个添加到生成,直到所有节点都包含在生成且不形成环路。

25420

疯子的算法总结(九) 图论矩阵应用 Part 2 矩阵 基尔霍夫矩阵定理 生成计数 Matrix-Tree

定理: 1.设G为无向图,设矩阵D为图G的度矩阵,设C为图G的邻接矩阵。 2.对于矩阵D,D[i][j]当 i!=j 时,是一条边,对于一条边而言无度可言为0,当i==j时表示一点,代表点i的度。...3.对于矩阵C而言,C表示两点之间是否存在边,当i==j时为一点无边可言为0,即: ?...4.定义基尔霍夫矩阵J为度数矩阵D-邻接矩阵C,即J=D-C; 5.G图生成的数量为任意矩阵J的N-1阶主子式的行列式的绝对值。...首先明确一点就是若图G是一颗,他的基尔霍夫矩阵的N-1阶行列式的值1;因为是一棵,所以不含有环,且两点之间就只有一条边相连,任意列任意行只有1,且度数矩阵与之对应密切,一个点的度数只和自己的变数有关...,即讨论J矩阵能够构成多少个该子树,即为求矩阵N-1阶主子式的行列式,注意任意一个图的J基尔霍夫矩阵的行列式值都为0; 实现方式: 就是求这个行列,行列式求得方法是高斯消元,其实就是将行列式化为上三角行列式

51220

数据结构基础温故-5.图():最小生成算法

一、生成最小生成 1.1 生成   对于一个无向图,含有连通图全部顶点的一个极小连通子图成为生成(Spanning Tree)。...1.2 最小生成   如果连通图是一个带权的网络,称该网络的所有生成权值综合最小生成最小生成(Minimum Spanning Tree,MST),简称MST生成。 ?   ...二、Prim算法 2.1 算法思想   假设N=(V,{E})是连通网,TE是N上最小生成边的集合。算法从U={u0}(u0∈V),TE={}开始。...此时TE必有n-1条边,则T=(V,{TE})为N的最小生成。 ?...2.2 算法实现   下面实现的Prim算法主要基于邻接矩阵来构建: #region Test03:最小生成算法之Prim算法测试:基于邻接矩阵 static void

1.2K30

何在Python构建决策回归模型

标签:Python 本文讲解什么是决策回归模型,以及如何在Python创建和实现决策回归模型,只需要5个步骤。 库 需要3个库:pandas,sklearn,matplotlib。...如果我们遇到这个问题,可以考虑减少的深度,以帮助避免过度拟合。 步骤2:获取数据 我们将使用sklearn包含的数据集之一——加州住房数据。该数据集无需下载,只需从sklearn导入即可。...步骤5:微调(Python)sklearn的决策回归模型 为了使我们的模型更精确,可以尝试使用超参数。 超参数是我们可以更改的模型中经过深思熟虑的方面。...其他超参数 可以修改其他一些超参数来限制的大小,包括: 1.min_samples_split:指定分割内部节点的最小样本数。默认值为2,因此增加该值将限制的大小。...默认值为1,因此增加该值也会限制的大小。 3.max_leaf_nodes:控制模型可以生成的叶节点数。减少叶节点将有助于防止过度拟合。

2.2K10

并查集Union-find及其在最小生成的应用

本文首先介绍并查集的定义、原理及具体实现,然后以其在最小生成算法的一个经典应用为例讲解其具体使用方法。 一 并查集原理及实现 并查集是一种型的数据结构,用于处理一些不相交集合的合并及查询问题。...其中一个非常经典的应用是最小生成的Kruskal算法。给定一个具有n个节点的连通图,它的生成是原图的一个子图,包含所有n个节点,且有保持图连通的最少的边(n-1条边)。...边权值最小生成最小生成。 kruskal算法是一个贪心算法,把所有的边按权值从小到大依次考虑,如果当前边加进生成中会出现回路,则丢弃当前边,否则添加当前边。...于是生成最小生成即为右图的绿色部分。 其实,当添加了3条边之后最小生成已经产生,后面的边不用再继续考虑了,因为总共只有4个顶点,其最小生成只有3条边。 现在从并查集的角度考虑这个问题。...unionSet(edge[i].st, edge[i].ed) == 1) //合并边的两个节点所在集合 weight += edge[i].len; //如果节点集合不同,加入最小生成

1.7K40

Python 算法基础篇之最小生成算法: Prim 算法和 Kruskal 算法

Python 算法基础篇之最小生成算法: Prim 算法和 Kruskal 算法 引言 在图论最小生成是一个重要的概念,它是一个连通图的子图,包含图中的所有节点,并且边的权重之和最小。...最小生成问题概述 最小生成问题是图论的经典问题,它在现实世界中有着广泛的应用,例如通信网络规划、电力传输网络规划等。...它从一个起始节点开始,逐步扩展生成,直到包含图中的所有节点为止。算法维护一个候选边集合,每次从中选择一条最小权重的边,并将连接的节点加入生成。...2.2 Prim 算法的应用场景 Prim 算法适用于以下场景: 最小生成问题,即从一个起始节点开始,构建包含所有节点的最小生成; 通信网络规划的节点连接问题。 3....3.2 Kruskal 算法的应用场景 Kruskal 算法适用于以下场景: 最小生成问题,即找到图中包含所有节点的最小生成; 网络规划的连通性问题。 4.

80650

将并查集应用在图论最小生成算法——Kruskal

因此,删除边的方式并不是不可行,只是复杂度非常高,正因此,目前比较流行的两种最小生成的算法都是利用的第二种,也就是添加边的方式实现的。...到这里,我们就知道了,所谓的最小生成算法,就是从图当中挑选出n-1条边将它转化成一棵的算法。...于是,我们就解决了生成这个问题。 从生成最小生成 接下来,我们为图中的每条边加上权重,希望最后得到的的所有权重之和最小。 比如,我们有下面这张图,我们希望生成的树上所有边的权重和最小。 ?...比如山里的村庄通电,要用尽量少的电缆将所有村庄连通,这些类似的问题其实都可以抽象成最小生成来解决。...在下一篇文章当中我们继续研究最小生成问题,一起来看另外一个类似但不相同的算法——Prim。

83430

Python 最常见的 120 道面试题解析

何在 Python生成随机数? range&xrange 有什么区别? 你如何在 python 写注释? 什么是 pickling 和 unpickling?...python 生成器是什么? 你如何把字符串的第一个字母大写? 如何将字符串转换为全小写? 如何在 python 中注释多行? Python 的文档字符串是什么? 目的是什么,不是和运营商?...查找所需的最小编辑数(操作)将'str1'转换为'str2' 给定0和1的二维矩阵,找到最大的广场,其中包含全部1。 找到两者存在的最长子序列的长度。...给定成本矩阵成本[] []和成本[] []的位置(m,n), 将一个集合划分为两个子集,使得子集和的差异最小 给定一组非负整数和一个值和,确定是否存在给定集合的子集,其总和等于给定总和。...的最短路径算法 在给定的边缘加权有向图中找出每对顶点之间的最短距离 图形实现 Kruskal的最小生成算法 拓扑排序

6.3K20

Python 算法高级篇:图的表示与存储优化

在算法高级篇课程,我们将深入探讨如何有效地表示和存储图,以及如何优化这些表示方法。本文将详细介绍图的基本概念、不同的表示方法,以及如何在 Python 实现它们。 ❤️ ❤️ ❤️ 1....如果节点 i 与节点 j 之间存在边,则在矩阵的 ( i , j ) 和 ( j , i ) 位置上将包含相应的信息,权重。否则,这些位置将包含空值或零。...使用示例 让我们通过一个简单的示例来演示如何在 Python 中表示图。我们将创建一个无向图,并使用邻接表表示法。...在算法高级篇课程,我们深入研究了图的表示和存储方法,包括邻接矩阵和邻接表。我们还讨论了如何在实际应用中进行优化,以更有效地处理各种操作。...如果你有兴趣进一步学习图算法,可以探索最短路径算法、最小生成算法、图遍历算法等内容。图算法在社交网络分析、路线规划、网络分析等领域都有广泛的应用,是算法高级篇课程的重要主题之一。

28130

【愚公系列】软考中级-软件设计师 014-数据结构(考点简介)

欢迎 点赞✍评论⭐收藏前言数据结构是一种组织和存储数据的方式,它涉及如何在计算机存储和访问数据的方法和技术。数据结构可以用来解决不同类型的问题,包括搜索、排序、插入和删除等操作。...一、完整数据结构1.线性结构线性表栈和队列串2.数组、矩阵和广义表3.和二叉的定义二叉的性质与存储结构二叉的遍历线索二叉最优二叉(哈夫曼)和森林4.图图的定义和存储图的遍历深度优先搜索广度优先搜索生成最小生成拓扑结构和关键路径...矩阵(Matrix)是二维数组的一种特殊形式。矩阵用于表示有序的元素集合,其中的元素按照行和列的方式排列。矩阵通常用于表示二维空间或进行线性代数运算。矩阵可以进行基本的矩阵运算,加法、乘法和转置等。...图可以用于解决许多现实世界的问题,网络拓扑分析、社交网络分析、路径规划等。图可以分为有向图和无向图。有向图的边有方向性,而无向图的边没有方向性。图还可以分为带权图和不带权图。...图的应用非常广泛,可以应用于各种领域,计算机网络、社交网络、地理信息系统等。5.查找查找是数据结构中常用的操作之一,用来在一个数据集合寻找特定的元素或者满足特定条件的元素。

25031

数据分享|R语言SVM支持向量机用大学生行为数据对助学金精准资助预测ROC可视化

本文将两学年的学生在校行为数据作为原始数据(查看文末了解数据免费获取方式),包括消费数据、图书借阅数据、寝室门禁数据、图书馆门禁数据、学生成绩排名数据,并以助学金获取金额作为结果数据进行模型优化和评价。...模型评估 在机器学习和统计分类,混淆矩阵,也被称为误差矩阵,是一个特定表,其允许算法,通常是监督学习的性能的可视化(在无监督学习,通常被称为匹配矩阵)。...在预测分析,混淆表(有时也称为混淆矩阵)报告假阳性,假阴性,真阳性和真阴性的数量。这比正确率具有更详细的分析。...我们常用的就是分类器的精确度(accuracy),在某些推荐或信息获取领域还会组合使用precision-recall作为评价指标。...R语言集成模型:提升boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 R语言用主成分PCA

17810

FP-Growth算法全解析:理论基础与实战指导

FP的结构 FP是一种特殊类型的树形数据结构,用于存储一组事务数据库的压缩版本。每一个节点表示一个项(“牛奶”或“面包”),同时存储该项在数据库中出现的次数。...这个步骤是增量的,意味着如果一个项组合({'牛奶', '面包'})在多个事务中出现,那么在相应的路径将只被创建一次,但频率会累加。...例子: 在文本挖掘或者网络分析,数据通常以图或者矩阵的形式出现,FP-Growth在这类场景下可能不是最有效的方法。 3. 参数敏感性 参数敏感性 是指算法性能可能会受到支持度阈值等参数的影响。...五、总结 在本篇博客,我们全面地探讨了FP-Growth算法,从其基本原理和数学模型到实际应用和Python代码实现。我们也深入讨论了这一算法的优缺点,以及如何在实际场景应用它。...参数优化的重要性:虽然FP-Growth算法相对容易实现和应用,但合适的参数选择(支持度和置信度阈值)仍然是获取有用结果的关键。这强调了算法应用的“艺术性”,即理论和实践相结合。

1.7K30
领券