校园导航图的实现PYTHON

实现校园导航图需要以下步骤：

1. 收集校园地图相关信息，包括建筑物、教学楼、图书馆、宿舍楼、餐厅、体育场馆等地点的位置、名称、简介等信息；

2. 将收集到的信息存储在数据库中，可以选择使用MySQL或MongoDB等数据库；

3. 设计算法实现路径规划，例如使用A*算法或Dijkstra算法等；

4. 开发用户界面，可以使用Python的Tkinter或PyQt等图形界面库实现；

5. 将数据库与路径规划算法结合起来，编写Python程序，使其能够根据用户起点和终点查询最优路径，并在界面上展示路径信息和地图。

下面是一个简单的示例代码，实现了一个简单的路径规划功能：

import heapq

class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.vertices = vertices
        self.adj = [[] for i in range(vertices)]

    def add_edge(self, u, v, w):
        self.adj[u].append((v, w))
        self.adj[v].append((u, w))

    def dijkstra(self, src, dest):
        pq = []
        dist = [float('inf')] * self.vertices
        dist[src] = 0
        heapq.heappush(pq, (0, src))

        while pq:
            u = heapq.heappop(pq)[1]
            if u == dest:
                return dist[dest]
            for v, w in self.adj[u]:
                if dist[v] > dist[u] + w:
                    dist[v] = dist[u] + w
                    heapq.heappush(pq, (dist[v], v))

        return -1

# 使用示例
g = Graph(5)
g.add_edge(0, 1, 10)
g.add_edge(0, 4, 5)
g.add_edge(1, 2, 1)
g.add_edge(1, 4, 2)
g.add_edge(2, 3, 4)
g.add_edge(3, 2, 6)
g.add_edge(3, 0, 7)
g.add_edge(4, 1, 3)
g.add_edge(4, 2, 9)
g.add_edge(4, 3, 2)

print(g.dijkstra(0, 2)) # 输出最短路径长度

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际开发中需要根据具体需求进行调整和优化。