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_=inf=999999#inf def Dijkstra_all_minpath(start,matrix): length=len(matrix)#该图的节点数 path_array=[] temp_array=[] path_array.extend(matrix[start])#深复制 temp_array.extend(matrix[start])#深复制 temp_array[start] = inf#临时数组会把处理过的节点的值变成inf,表示不是最小权值的节点了 already_traversal=[start]#start已处理 path_parent=[start]*length#用于画路径,记录此路径中该节点的父节点 while(len(already_traversal)'.join(path))#打印路径 already_traversal.append(i)#该索引已经处理了 for j in range(length):#这个不用多说了吧 if j not in already_traversal: if (path_array[i]+matrix[i][j]) 然后输出:
2: 4->2
3: 4->2->3
0: 4->2->3->0
1: 4->2->1
[60, 60, 10, 30, 0]主要是这样输出的话比较好看,然后这样算是直接算一个点到所有点的最短路径吧。那么写下字典实现吧
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#初始化最小权值点 already_traversal.add(min_node)#把找到的最小节点添加进去 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):#找该节点的父节点添加到path,直到父节点是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():#更新距离 if k not in already_traversal: if k in graph[min_node].keys() and (path_graph[min_node]+graph[min_node][k])输出:
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}关于怎么在python中利用字典实现最短路径算法就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
新闻标题:怎么在python中利用字典实现最短路径算法-创新互联
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