最短路径python算法

最短路径算法是一种用于找到两个节点之间最短路径的算法。在计算机科学中，最短路径算法有很多种，包括Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd算法等等。

下面是一个使用Dijkstra算法求解最短路径的Python代码示例：

import heapq

def dijkstra(graph, start):
    distances = {node: float('inf') for node in graph} # 初始化距离为无限大
    distances[start] = 0   # 起点距离为0
    queue = [(0, start)]    # 用堆来存储节点和到起点的距离
    while queue:
        (distance, node) = heapq.heappop(queue)  # 取出距离最小的节点
        if distance > distances[node]:  # 如果这个节点已经被遍历过了则跳过
            continue
        for neighbor, weight in graph[node].items():
            new_distance = distance + weight # 计算新的距离
            if new_distance < distances[neighbor]:  # 如果新的距离比原来的距离小，则更新距离
                distances[neighbor] = new_distance
                heapq.heappush(queue, (new_distance, neighbor)) # 把新的节点加入堆中
    return distances

# 示例
graph = {
    'A': {'B': 2, 'C': 3},
    'B': {'A': 2, 'D': 5},
    'C': {'A': 3, 'D': 1},
    'D': {'B': 5, 'C': 1}
}

print(dijkstra(graph, 'A'))

输出结果为：

{'A': 0, 'B': 2, 'C': 3, 'D': 4}

这意味着从A到B的最短距离为2，从A到C的最短距离为3，从A到D的最短距离为4。