加快networkx中的隨機最小生成樹？

Question

以下是一些代碼，其目標是使用貪婪和隨機邊緣權重構建隨機生成樹。 它的運行速度比我想要的慢得多。 有什么技巧可以加快速度嗎？

隨機生成的權重和最小生成樹的采樣速度都很慢...第一個對我來說尤其奇怪，因為只有179400條邊並且np.random.uniform（0,1,179400）執行得非常快。

（這里的慢速意味着大約幾秒鍾。）

（我很高興使用networkx以外的其他工具，但這不是可取的。）

import numpy as np
import networkx as nx

graph = nx.grid_graph([300, 300])

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

tree = nx.minimum_spanning_tree(graph)

Answer 1

如果在測試中更快地批量生成隨機數，則只需這樣做。

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