python 迪杰斯特拉算法画图

以下是Python实现的迪杰斯特拉算法画图的例子，需要使用networkx库和matplotlib库。首先我们需要定义好图的结构，然后使用networkx的函数进行绘图，并在节点上标注相应的权重。具体实现如下：

引用中提到迪杰斯特拉算法是一种可以解决有权图中单源最短路径问题的算法。它是基于贪心策略实现的，通过遍历所有节点找到到该节点的最短路径，并逐渐扩展到所有节点，最终得到整个图的最短路径。

引用中给出的Python实现展示了如何用代码实现迪杰斯特拉算法。

import networkx as nx
from matplotlib import pyplot as plt

# 创建有权图
G = nx.Graph()

# 添加节点
G.add_nodes_from(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'])

# 添加边及其权重
G.add_edge('A', 'B', weight=6)
G.add_edge('A', 'D', weight=1)
G.add_edge('B', 'C', weight=5)
G.add_edge('B', 'D', weight=2)
G.add_edge('B', 'E', weight=2)
G.add_edge('C', 'E', weight=5)
G.add_edge('C', 'F', weight=1)
G.add_edge('D', 'E', weight=1)
G.add_edge('E', 'F', weight=4)

# 使用spring_layout布局算法绘制图形
pos = nx.spring_layout(G)

# 绘制节点
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color='b', node_size=500)

# 绘制边，标注权重
nx.draw_networkx_edges(G, pos)
labels = nx.get_edge_attributes(G, 'weight')
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels)

# 在节点上标注名称
nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=16, font_family='sans-serif')

# 显示图像
plt.axis('off')
plt.show()

运行上述代码将会得到如下图形：