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這篇文章將為大家詳細講解有關怎么在python中利用字典實現最短路徑算法,文章內容質量較高,因此小編分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。
然后再貼代碼:
_=inf=999999#inf def Dijkstra_all_minpath(start,matrix): length=len(matrix)#該圖的節點數 path_array=[] temp_array=[] path_array.extend(matrix[start])#深復制 temp_array.extend(matrix[start])#深復制 temp_array[start] = inf#臨時數組會把處理過的節點的值變成inf,表示不是最小權值的節點了 already_traversal=[start]#start已處理 path_parent=[start]*length#用于畫路徑,記錄此路徑中該節點的父節點 while(len(already_traversal)<length): i= temp_array.index(min(temp_array))#找最小權值的節點的坐標 temp_array[i]=inf path=[]#用于畫路徑 path.append(str(i)) k=i while(path_parent[k]!=start):#找該節點的父節點添加到path,直到父節點是start path.append(str(path_parent[k])) k=path_parent[k] path.append(str(start)) path.reverse()#path反序產生路徑 print(str(i)+':','->'.join(path))#打印路徑 already_traversal.append(i)#該索引已經處理了 for j in range(length):#這個不用多說了吧 if j not in already_traversal: if (path_array[i]+matrix[i][j])<path_array[j]: path_array[j] = temp_array[j] =path_array[i]+matrix[i][j] path_parent[j]=i#說明父節點是i return path_array #領接矩陣 adjacency_matrix=[[0,10,_,30,100], [10,0,50,_,_], [_,50,0,20,10], [30,_,20,0,60], [100,_,10,60,0] ] print(Dijkstra_all_minpath(4,adjacency_matrix))
然后輸出:
2: 4->2
3: 4->2->3
0: 4->2->3->0
1: 4->2->1
[60, 60, 10, 30, 0]
主要是這樣輸出的話比較好看,然后這樣算是直接算一個點到所有點的最短路徑吧。那么寫下字典實現吧
def Dijkstra_all_minpath_for_graph(start,graph): inf = 999999 # inf length=len(graph) path_graph={k:inf for k in graph.keys()} already_traversal=set() path_graph[start]=0 min_node=start#初始化最小權值點 already_traversal.add(min_node)#把找到的最小節點添加進去 path_parent={k:start for k in graph.keys()} while(len(already_traversal)<=length): p = min_node if p!=start: path = [] path.append(str(p)) while (path_parent[p] != start):#找該節點的父節點添加到path,直到父節點是start path.append(str(path_parent[p])) p=path_parent[p] path.append(str(start)) path.reverse()#反序 print(str(min_node) + ':', '->'.join(path))#打印 if(len(already_traversal)==length):break for k in path_graph.keys():#更新距離 if k not in already_traversal: if k in graph[min_node].keys() and (path_graph[min_node]+graph[min_node][k])<path_graph[k]: path_graph[k]=path_graph[min_node]+graph[min_node][k] path_parent[k]=min_node min_value=inf for k in path_graph.keys():#找最小節點 if k not in already_traversal: if path_graph[k]<min_value: min_node=k min_value=path_graph[k] already_traversal.add(min_node)#把找到最小節點添加進去 return path_graph adjacency_graph={0:{1:10,3:30,4:100}, 1:{0:10,2:50}, 2:{1:50,3:20,4:10}, 3:{0:30,2:20,4:60}, 4:{0:100,2:10,3:60}} print(Dijkstra_all_minpath_for_graph(4,adjacency_graph))
輸出:
2: 4->2
3: 4->2->3
0: 4->2->3->0
1: 4->2->1
{0: 60, 1: 60, 2: 10, 3: 30, 4: 0}
關于怎么在python中利用字典實現最短路徑算法就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。
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