關於Prim的堆優化
Prim的算法的具體思路是從某個點開始用貪心的策略向外擴展，找到離當前生成樹最近的節點加入樹中，並用該節點更新生成樹到其他節點的距離。顯然復雜度O（n^2），而且有一個二倍的常數（一共擴展n次，每次找最近的點是O（n）的，用該點更新其它點在稠密圖時也是O（n）的）。
然後某些大佬就想到可以用堆維護當前生成樹到各個節點的距離，然而其實這並不會快多少。
首先我們假設是個稠密圖（稀疏圖盡量用kruskal），一共有n個節點要加入生成樹中，每個節點加入時又要更新生成樹到與之相連的點的距離，我們只是在找離生成樹最近的節點時才用到了堆，所以理想復雜度為O（n*(n+logn)）,其實也就是O（n^2）。然後我們考慮堆中並不是只有n個節點（因為一個點可以重復入堆多次），所以最壞情況下堆中可能有接近（n^2/2）個節點，再加上堆的常數，就一點優勢都沒有了。
總結，求最小生成樹時稠密圖用prim，且無需堆優化，稀疏圖時能用kruskal就用，否則再考慮堆優化prim
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