最短路问题非线性python编程代码

最短路问题通常是指在一个有向图中，找到两个节点之间的最短路径。这个问题可以使用 Dijkstra 算法或 Bellman-Ford 算法来解决。

下面是一个使用 Python 编写的 Bellman-Ford 算法的实现，其中节点之间的距离被表示为一个二维数组，其中 INF 表示两个节点之间没有直接连接：

INF = 99999

def bellman_ford(graph, src, dest):
    # 初始化距离数组
    dist = [INF] * len(graph)
    dist[src] = 0

    # 迭代更新距离数组
    for i in range(len(graph) - 1):
        for u in range(len(graph)):
            for v in range(len(graph)):
                if graph[u][v] != INF and dist[u] + graph[u][v] < dist[v]:
                    dist[v] = dist[u] + graph[u][v]

    # 检查是否存在负环
    for u in range(len(graph)):
        for v in range(len(graph)):
            if graph[u][v] != INF and dist[u] + graph[u][v] < dist[v]:
                print("存在负环")
                return None

    return dist[dest]

这个函数接受一个有向图的邻接矩阵表示和源节点和目标节点的下标作为输入，返回两个节点之间的最短距离。如果图中存在负环，则函数返回 None。