构建一个校园交通查询系统程序。能够规划出任意出发地和目的地之间的最短路径

构建一个校园交通查询系统，可以采用图论算法（如Dijkstra算法或A*搜索算法）来计算两点之间的最短路径。以下是基本的设计思路：

1. **数据结构**：首先，需要将校园地图抽象成一个图，其中每个地点（比如教学楼、宿舍楼、食堂等）作为节点，每条连接这些地点的实际路线或步行步数作为边，边的权重代表距离或时间成本。

2. **主程序**：用户输入出发地和目的地，通过UI接收用户的请求并转换为图中的起点和终点。可以使用哈希或其他数据结构来快速查找节点。

3. **路径查找算法**：调用合适的路径搜索算法，在给定的地图上从起点开始，逐步扩展搜索范围直到找到终点。例如，Dijkstra算法适合于非负权重图，而A*搜索则可以在估计代价的基础上加速搜索。

4. **结果展示**：返回最短路径，可能是一系列节点或经过的道路列表，以及总的行驶距离或预计的时间。如果是在线系统，还可以显示实时路况以便提供实时导航。

5. **交互优化**：考虑添加搜索历史记录、保存常用路线等功能，提升用户体验。

from heapq import heappop, heappush
import graph_search

def shortest_path(start, end):
    graph = create_graph()  # 实现根据校园地图生成图的函数
    queue = [(0, start)]  # 初始化优先队列，(cost, node)
    visited = set()

    while queue:
        cost, current_node = heappop(queue)

        if current_node == end:
            path = reconstruct_path(current_node, visited)
            return path, cost

        visited.add(current_node)
        for neighbor, distance in graph[current_node].items():
            if neighbor not in visited:
                heappush(queue, (cost + distance, neighbor))

    return None, None  # 没有找到路径

# 其他辅助函数...