网络流方格取数问题python语言数据结构的初始化

在Python语言中，我们可以使用二维列表来初始化方格取数问题的矩阵，并使用字典或二维列表来初始化邻接表或邻接矩阵。

以使用字典表示邻接表为例，初始化代码如下：

# 初始化矩阵
matrix = [[1, 3, 1], [1, 5, 1], [4, 2, 1]]
n, m = len(matrix), len(matrix[0])

# 初始化邻接表
graph = {0: [], 1: [], 2: [], 3: [(1, matrix[0][0]), (2, matrix[0][1])],
         4: [(1, matrix[0][0]), (5, matrix[1][0])],
         5: [(2, matrix[0][1]), (6, matrix[1][1]), (4, matrix[1][0]), (7, matrix[2][0])],
         6: [(2, matrix[0][1]), (8, matrix[1][2]), (5, matrix[1][1]), (7, matrix[2][0])],
         7: [(5, matrix[1][0]), (6, matrix[1][1]), (8, matrix[1][2]), (3, matrix[2][1])],
         8: [(6, matrix[1][1]), (7, matrix[1][2]), (3, matrix[2][1])]}

# 添加源点和汇点
source, target = n*m, n*m+1

# 初始化源点的出边
for j in range(m):
    graph[source].append((j, matrix[0][j]))

# 初始化汇点的入边
for j in range(m):
    graph[(n-1)*m+j].append((target, 0))

在这段代码中，我们首先用二维列表初始化了问题的矩阵，然后使用字典初始化了邻接表，其中每个节点的出边对应的终点和边权在代码中用了元组表示。

接着，我们添加了源点和汇点，并初始化了源点的出边和汇点的入边。

根据实际情况，我们可以选择使用邻接表或邻接矩阵来描述网络结构，并使用相应的数据结构来进行初始化。