Python 3.x Python-Prim'；s算法的数组实现

我试图用Python3实现Prim的算法，该算法计算它生成的MST的总重量。我正在做一些不寻常的事情，使用“数组”跟踪未访问的节点

这是我的密码：

def Prim(Graph):
    # row 1 is "still in R"
    # row 2 is the connector vertex
    # row 3 is the cost
    total = 0
    A = []
    n = len(Graph)
    A = [[None for x in range(0, n)] for y in range(1, 4)]
    #Debugging purposes
    #print(A)
    for x in range(1, n):
        A[0][x] = 'Y'
        A[1][x] = 0
        A[2][x] = 0

    for neighbour in Graph[1]: 
        A[1][neighbour-1] = 1
        A[2][neighbour-1] = Graph[1][neighbour]
        #Debugging purposes
        #print("Neighbour: ", neighbour, "Weight: ", Graph[1][neighbour])
    current = 1
    T = [current]
    MST_edges = {}
    count = 0
    while len(T) < n:
        x = search_min(current, A)
        T.append(x)
        MST_edges[x] = A[1][x]
        A[0][x] = 'N'
        total += A[2][x]

        #print(Graph)
        #print(A)
        for neighbour in Graph[x]:
            #print(neighbour)
            #print(A[2][neighbour-1])
            if A[0][neighbour-1] != 'N':
                if Graph[x][neighbour] < A[2][neighbour-1]:
                    A[1][neighbour-1] = x
                    A[2][neighbour-1] = Graph[x][neighbour]
        count += 1
        current = T[count]
    return total



def search_min(current, A):
    minimum_cost = 100
    minimum_vertex = 1
    for x in range(1,len(A[0])):
        if A[1][x] != None and A[0][x] != 'N' and A[2][x] < minimum_cost:
                minimum_cost = A[2][x]
                minimum_vertex = x
                #Debugging
    ##            print("x", x)
    ##            print("cost",minimum_cost)
    ##            print("vertex",x)
    return minimum_vertex

def Prim（图形）：
#第1行“仍在R中”
#第2行是连接器顶点
#第三行是成本
总数=0
A=[]
n=len（图）
A=[[x在范围（0，n）内无]y在范围（1，4）内无]
#调试目的
#印刷品（A）
对于范围（1，n）内的x：
A[0][x]=“Y”
A[1][x]=0
A[2][x]=0
对于图[1]中的邻居：
A[1][1]=1
A[2][neighbor-1]=图[1][neighbor]
#调试目的
#打印（“邻居：”，邻居，“权重：”，图形[1][邻居]）
电流=1
T=[当前]
MST_边={}
计数=0
而len（T）

它有时会给我可笑的低权重，比如20（这几乎是不可能的，因为所有边的最小权重都是10）。问题可能在while循环中：

 while len(T) < n:
        x = search_min(current, A)
        T.append(x)
        MST_edges[x] = A[1][x]
        A[0][x] = 'N'
        total += A[2][x]

        #print(Graph)
        #print(A)
        for neighbour in Graph[x]:
            #print(neighbour)
            #print(A[2][neighbour-1])
            if A[0][neighbour-1] != 'N':
                if A[2][neighbour-1] != None and Graph[x][neighbour] < A[2][neighbour-1]:
                    A[1][neighbour-1] = x
                    A[2][neighbour-1] = Graph[x][neighbour]
        count += 1
        current = T[count]

而len（T）

但我不知道是哪一部分。很晚了，我头疼，任何能帮忙的人都会很好

编辑以下是它生成的MST示例。由于某些原因，有些顶点的加权边为0

图=构造图（20） Prim（图）{3:0，5:0，8:0，16:0，6:5，9:3，7:8，11:5，15:11，12:11，2:8，18:2，19:2，1:19，10:19，14:10，17:5，13:16，4:1}

---

（仔细查看我的代码，您可以看到，对于值x:y，x是顶点的值，而y是连接边的权重。出于某种原因，有些顶点的权重为0）

在收到建议后，我更改了这行代码：

A[2][x] = 0

为此：

A[2][x] = math.inf

---

这样阵列就不会意外地看到“woot，边的权重为0”，因为这意味着它没有连接。因此，所有的问题都在于为非法值输入什么。

你能给出一个计算错误权重的图形示例吗？也许您应该让函数返回它找到的树，而不仅仅是权重，这样您就可以看到它出了什么问题（这可能会告诉您它在哪里出错）。试试

返回总计，A

（或带有

MST\u边的东西

）。@Blckknght您好，谢谢您的建议，我添加了一个它生成的MST示例