算法与数据结构 校园导航资讯课程设计 Python

### 关于算法与数据结构的校园导航资讯课程设计

在进行基于Python的算法与数据结构应用于校园导航信息系统的设计时，可以考虑以下几个方面：

#### 数据存储与管理
为了有效地处理和查询地理空间信息，通常会采用树形结构来表示地图上的节点关系。例如，使用邻接表或邻接矩阵来描述路径连接情况[^1]。

class Node:
    def __init__(self, id):
        self.id = id
        self.neighbors = []

def add_edge(node_from, node_to):
    node_from.neighbors.append(node_to)

#### 路径规划算法实现
A* (A-star) 是一种广泛使用的启发式搜索算法，在解决最短路径问题上表现优异。该算法通过估计从当前点到目标点的成本来进行优先级排序，从而更快找到最优解[^2]。

import heapq

def heuristic(a, b):
    return abs(b[0] - a[0]) + abs(b[1] - a[1])

def astar_search(start, goal):
    frontier = []
    heapq.heappush(frontier, (0, start))
    
    came_from = {}
    cost_so_far = {}
    came_from[start] = None
    cost_so_far[start] = 0
    
    while frontier:
        _, current = heapq.heappop(frontier)

        if current == goal:
            break
            
        for next_node in current.neighbors:
            new_cost = cost_so_far[current] + 1
            if next_node not in cost_so_far or new_cost < cost_so_far[next_node]:
                cost_so_far[next_node] = new_cost
                priority = new_cost + heuristic(goal, next_node.position)
                heapq.heappush(frontier, (priority, next_node))
                came_from[next_node] = current
                
    path = []
    # Reconstruct the shortest path from 'came_from'
    ...

#### 用户界面开发
对于前端展示部分，可以选择Flask框架搭建Web应用，并利用Leaflet.js库提供交互式的地图视图功能。