def find_shortest_path(): start = start_combobox.get() end = end_combobox.get() path, distance = dijkstra_shortest_path(graph, start, end) print("最短路径:", path) print("最短距离:", distance) visualize_graph(graph, path) text = '最短距离'+str(distance) text2 = '最短路径:'+str(path) plot_connections_on_image(image_path, path, node_positions,text,text2) 对上述代码进行解释

时间: 2024-04-13 11:25:20 浏览: 23
上述代码是一个名为`find_shortest_path`的函数,它执行以下操作: 1. `start = start_combobox.get()`: 获取起点下拉选择框中的选定值,并将其赋值给变量`start`。 2. `end = end_combobox.get()`: 获取终点下拉选择框中的选定值,并将其赋值给变量`end`。 3. `path, distance = dijkstra_shortest_path(graph, start, end)`: 调用`dijkstra_shortest_path`函数来计算起点到终点的最短路径和距离。它接受图对象`graph`、起点和终点作为参数,并返回最短路径和距离。这些值分别赋给了变量`path`和`distance`。 4. `print("最短路径:", path)`: 打印最短路径。 5. `print("最短距离:", distance)`: 打印最短距离。 6. `visualize_graph(graph, path)`: 调用`visualize_graph`函数来可视化图形和最短路径。它接受图对象和最短路径作为参数。 7. `text = '最短距离'+str(distance)`: 创建一个字符串变量`text`,用于存储最短距离的文本信息。 8. `text2 = '最短路径:'+str(path)`: 创建一个字符串变量`text2`,用于存储最短路径的文本信息。 9. `plot_connections_on_image(image_path, path, node_positions,text,text2)`: 调用`plot_connections_on_image`函数来在图像上绘制连接和文本信息。它接受图像路径、最短路径、节点位置、文本信息作为参数。 这段代码的功能是计算最短路径并输出结果,然后将最短路径可视化并在图像上显示最短距离和路径的文本信息。

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class Path(object): def __init__(self,path,distancecost,timecost): self.__path = path self.__distancecost = distancecost self.__timecost = timecost #路径上最后一个节点 def getLastNode(self): return self.__path[-1] #获取路径路径 @property def path(self): return self.__path #判断node是否为路径上最后一个节点 def isLastNode(self, node): return node == self.getLastNode() #增加加点和成本产生一个新的path对象 def addNode(self, node, dprice, tprice): return Path(self.__path+[node],self.__distancecost + dprice,self.__timecost + tprice) #输出当前路径 def printPath(self): for n in self.__path: if self.isLastNode(node=n): print(n) else: print(n, end="->") print(f"最短路径距离(self.__distancecost:.0f)m") print(f"红绿路灯个数(self.__timecost:.0f)个") #获取路径总成本的只读属性 @property def dCost(self): return self.__distancecost @property def tCost(self): return self.__timecost class DirectedGraph(object): def __init__(self, d): if isinstance(d, dict): self.__graph = d else: self.__graph = dict() print('Sth error') #通过递归生成所有可能的路径 def __generatePath(self, graph, path, end, results, distancecostIndex, timecostIndex): current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: for n in graph[current]: if n not in path.path: self.__generatePath(graph, path.addNode(n,self.__graph[path.getLastNode()][n][distancecostIndex][timecostIndex]), end, results, distancecostIndex, timecostIndex) #搜索start到end之间时间或空间最短的路径,并输出 def __searchPath(self, start, end, distancecostIndex, timecostIndex): results = [] self.__generatePath(self.__graph, Path([start],0,0), end, results,distancecostIndex,timecostIndex) results.sort(key=lambda p: p.distanceCost) results.sort(key=lambda p: p.timeCost) print('The {} shortest path from '.format("spatially" if distancecostIndex==0 else "temporally"), start, ' to ', end, ' is:', end="") print('The {} shortest path from '.format("spatially" if timecostIndex==0 else "temporally"), start, ' to ', end, ' is:', end="") results[0].printPath() #调用__searchPath搜索start到end之间的空间最短的路径,并输出 def searchSpatialMinPath(self,start, end): self.__searchPath(start,end,0,0) #调用__searc 优化这个代码

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