使用LINGO编写迪杰斯特拉算法
时间: 2023-12-25 14:28:05 浏览: 24
很抱歉,我无法提供LINGO编写迪杰斯特拉算法的方法。不过,我可以为您提供Python实现迪杰斯特拉算法的代码,如下所示:
```python
import heapq
def dijkstra(graph, start):
distances = {node: float('inf') for node in graph}
distances[start] = 0
pq = [(0, start)]
while pq:
(dist, current_node) = heapq.heappop(pq)
if dist > distances[current_node]:
continue
for neighbor, weight in graph[current_node].items():
distance = dist + weight
if distance < distances[neighbor]:
distances[neighbor] = distance
heapq.heappush(pq, (distance, neighbor))
return distances
```
其中,`graph`是一个字典,表示图的邻接表;`start`是起点。函数返回一个字典,表示从起点到各个节点的最短距离。
相关问题
走班排课使用贪心算法的lingo代码
走班排课是一个经典的排课问题,常常使用贪心算法求解。以下是使用LINGO语言实现的贪心算法代码:
```
SETS:
I: 课程集合;
J: 班级集合;
DATA:
a(I,J): 每个班级能够在每个时间段上课的课程数;
b(I): 每个课程需要的时间段数;
c(J): 每个班级需要的总时间段数;
VARIABLES:
x(I,J): 课程 i 是否安排在班级 j 中;
EQUATIONS:
班级时间段约束(j in J): sum(i in I, b(i)*x(i,j)) = c(j);
老师能够教授的课程约束(i in I): sum(j in J, x(i,j)) <= a(i,j);
MODEL:
Z := @SUM(i in I, j in J, x(i,j));
SOLVE;
```
在代码中,我们定义了两个集合:课程集合和班级集合。然后我们定义了三个数据:每个班级能够在每个时间段上课的课程数、每个课程需要的时间段数、每个班级需要的总时间段数。接着我们定义了一个二元变量 x(i,j) 表示课程 i 是否安排在班级 j 中。
在约束方程中,我们分别定义了班级时间段约束和老师能够教授的课程约束。其中,班级时间段约束保证每个班级的总时间段数等于需要的总时间段数,老师能够教授的课程约束保证每个老师只能教授他能够教授的课程。
最后,我们定义了一个目标函数 Z,求解这个目标函数即可得到一个合理的走班排课方案。
lingo代码编写经典例题
一个经典的 Lingo 代码编写例题是制作一个简单的游戏,例如猜数字游戏。以下是一个基本的游戏代码:
```
on beginSprite
-- 生成随机数字
global targetNumber = random(100)
-- 初始化猜测次数
global numGuesses = 0
end
on mouseUp
-- 弹出输入框,让玩家输入猜测的数字
inputText = string(prompt("Guess a number between 1 and 100: "))
-- 将输入转换成整数
guess = integer(inputText)
-- 增加猜测次数
numGuesses = numGuesses + 1
-- 判断是否猜中
if guess = targetNumber then
alert("Congratulations! You guessed the number in " & numGuesses & " guesses.")
else if guess < targetNumber then
alert("Too low. Guess again.")
else
alert("Too high. Guess again.")
end if
end
```
这个代码使用 Lingo 语言编写,实现了一个简单的猜数字游戏。当用户点击舞台时,会弹出一个输入框,让用户输入猜测的数字。代码会将输入转换成整数,并将猜测次数加一。然后,代码会判断输入是否等于目标数字,如果是,就弹出恭喜的消息;否则,就根据猜测的大小给出提示,让用户继续猜测。