详细注释以下算法代码:def floyd(graph): # Floyd算法求解最短路径 n = graph.n arc = graph.arc for k in range(n): for i in range(n): for j in range(n): if arc[i][j] > arc[i][k] + arc[k][j]: arc[i][j] = arc[i][k] + arc[k][j] return arc
时间: 2023-06-30 19:22:24 浏览: 51
这段代码是 Floyd 算法,用于求解图中任意两点之间的最短路径。以下是代码的注释:
```python
def floyd(graph): # 定义函数 floyd,参数为一个图 graph
n = graph.n # 获取图中节点数
arc = graph.arc # 获取图中节点之间的距离信息
# 开始进行 Floyd 算法的主要步骤
for k in range(n): # 遍历每个节点,作为中间节点
for i in range(n): # 遍历每个节点,作为起点
for j in range(n): # 遍历每个节点,作为终点
# 如果当前起点到终点的距离比通过中间节点到终点的距离更短,
# 更新起点到终点的距离为通过中间节点到终点的距离
if arc[i][j] > arc[i][k] + arc[k][j]:
arc[i][j] = arc[i][k] + arc[k][j]
return arc # 返回更新后的节点之间的距离信息
```
在算法的主要步骤中,使用三重循环遍历每个节点,分别作为中间节点、起点和终点。如果当前起点到终点的距离比通过中间节点到终点的距离更短,就更新起点到终点的距离为通过中间节点到终点的距离。这样遍历完成后,就可以得到任意两点之间的最短路径。
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报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\猫子哥\PycharmProjects\pythonProject3\2.py", line 51, in <module> arc = floyd(t) # 调用floyd()函数求解最短路径 File "C:\Users\猫子哥\PycharmProjects\pythonProject3\2.py", line 19, in floyd n = graph.n # 获取图中节点数 AttributeError: 'Graph' object has no attribute 'n'
这个错误是因为你的Graph类没有定义n属性。你需要在Graph类中添加n属性,表示图中的节点数。可以尝试添加如下代码:
```python
class Graph:
def __init__(self, matrix):
self.matrix = matrix
self.n = len(matrix) # 添加n属性,表示图中的节点数
```
这样就可以解决该错误了。
详细注释以下代码class Graph: def init(self, n, e): self.n = n self.e = e self.arc = [[float('inf')]*n for _ in range(n)] self.freq = [0]*n self.name = ['']n def add_edge(self, v1, v2, weight): self.arc[v1][v2] = weight self.arc[v2][v1] = weight def set_freq(self, v, freq): self.freq[v] = freq def set_name(self, v, name): self.name[v] = name def floyd(graph): n = graph.n arc = graph.arc for k in range(n): for i in range(n): for j in range(n): if arc[i][j] > arc[i][k] + arc[k][j]: arc[i][j] = arc[i][k] + arc[k][j] return arc n = int(input('请输入图中顶点个数:').strip()) e = int(input('请输入图中边的条数:').strip()) t = Graph(n, e) for i in range(n): name = input('请输入第%d个单位的名称:' % (i+1)) t.set_name(i, name) freq = int(input('请输入第%d个单位的去超市的频度:' % (i+1))) t.set_freq(i, freq) for i in range(e): while True: v1, v2, weight = input('请输入存在路径的两个单位以及相通两个单位间的距离(用空格隔开):').split() v1, v2, weight = int(v1), int(v2), float(weight) if v1 < n and v2 < n: t.add_edge(v1, v2, weightt.freq[v2]) break else: print('输入的节点编号超出范围,请重新输入。') arc = floyd(t) min_row = float('inf') min_row_index = 0 for i in range(n): row_sum = sum(arc[i]) if row_sum < min_row: min_row = row_sum min_row_index = i print('学校超市最佳选址是:', t.name[min_row_index])
注释如下:
```python
class Graph:
def __init__(self, n, e): # 创建图类,初始化节点数量、边数量、边权值矩阵、节点频度列表和节点名称列表
self.n = n
self.e = e
self.arc = [[float('inf')]*n for _ in range(n)] # 边权值矩阵,初始化为无穷大
self.freq = [0]*n # 节点频度列表,初始化为0
self.name = ['']*n # 节点名称列表,初始化为空
def add_edge(self, v1, v2, weight): # 添加边,更新边权值矩阵
self.arc[v1][v2] = weight
self.arc[v2][v1] = weight
def set_freq(self, v, freq): # 设置节点频度
self.freq[v] = freq
def set_name(self, v, name): # 设置节点名称
self.name[v] = name
def floyd(graph): # Floyd算法求解最短路径
n = graph.n
arc = graph.arc
for k in range(n):
for i in range(n):
for j in range(n):
if arc[i][j] > arc[i][k] + arc[k][j]:
arc[i][j] = arc[i][k] + arc[k][j]
return arc
n = int(input('请输入图中顶点个数:').strip()) # 输入节点数量
e = int(input('请输入图中边的条数:').strip()) # 输入边数量
t = Graph(n, e) # 创建Graph类的实例
for i in range(n):
name = input('请输入第%d个单位的名称:' % (i+1))
t.set_name(i, name) # 逐一输入节点的名称和频度
freq = int(input('请输入第%d个单位的去超市的频度:' % (i+1)))
t.set_freq(i, freq)
for i in range(e):
while True:
v1, v2, weight = input('请输入存在路径的两个单位以及相通两个单位间的距离(用空格隔开):').split()
v1, v2, weight = int(v1), int(v2), float(weight)
if v1 < n and v2 < n:
t.add_edge(v1, v2, weightt.freq[v2]) # 逐一输入边的两个节点和边权值,并添加到Graph类的实例中
break
else:
print('输入的节点编号超出范围,请重新输入。')
arc = floyd(t) # 调用floyd()函数求解最短路径
min_row = float('inf')
min_row_index = 0
for i in range(n):
row_sum = sum(arc[i])
if row_sum < min_row: # 在最短路径矩阵中找到总路径长度最小的行
min_row = row_sum
min_row_index = i
print('学校超市最佳选址是:', t.name[min_row_index]) # 输出最佳选址的名称
```
总体来说,这段代码实现了一个使用 Floyd 算法求解最短路径的图(Graph)类,并在控制台中进行了交互式的输入和输出。其中,Graph类封装了节点数量、边数量、边权值矩阵、节点频度列表和节点名称列表等信息,而floyd()函数则实现了 Floyd 算法的核心代码,通过遍历和更新边权值矩阵求解最短路径。最后,通过在最短路径矩阵中找到总路径长度最小的行,输出最佳选址的名称。