lingo最短路问题的路径约束代码

以下是使用Dijkstra算法解决Lingo最短路问题的Python代码示例，其中包含路径约束：

import heapq

def dijkstra(graph, start, end, constraints):
    dist = {v: float('inf') for v in graph}
    dist[start] = 0
    heap = [(0, start, [])]
    while heap:
        (d, u, path) = heapq.heappop(heap)
        if d > dist[u]:
            continue
        path = path + [u]
        if u == end:
            return (dist[u], path)
        for v, weight in graph[u].items():
            if (u, v) in constraints or (v, u) in constraints:
                continue
            if dist[u] + weight < dist[v]:
                dist[v] = dist[u] + weight
                heapq.heappush(heap, (dist[v], v, path))
    return (float('inf'), [])

graph = {
    'A': {'B': 2, 'C': 3},
    'B': {'D': 4, 'E': 2},
    'C': {'F': 1},
    'D': {'G': 1},
    'E': {'G': 2},
    'F': {'G': 3},
    'G': {}
}

start = 'A'
end = 'G'
constraints = [('B', 'E')]

(distance, path) = dijkstra(graph, start, end, constraints)
print(distance)
print(path)

输出为：

7
['A', 'C', 'F', 'G']

其中，`graph`表示图的邻接矩阵，`start`表示起点，`end`表示终点，`constraints`表示路径约束，这里只有一条约束路径为'B'到'E'。`dijkstra`函数返回一个元组，第一个元素表示起点到终点的最短距离，第二个元素表示最短路径。在搜索过程中，如果当前节点和下一个节点形成的边在约束路径中，则跳过这个节点。