python如何减小float长度

你可以使用 round() 函数来减小 float 的长度。例如，如果你想将一个 float 值保留两位小数，你可以使用 round() 函数并将第二个参数设置为 2。例如：round(3.1415926, 2) 将返回 3.14。

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贝尔曼算法python

### 关于贝尔曼-福特算法的Python实现

贝尔曼-福特算法是一种用于计算单源最短路径的经典图论算法，能够处理带有负权重边的情况。该算法通过逐步松弛每条边来找到从起点出发到达其他各节点的最短距离。

#### 初始化阶段
首先定义一个函数`bellman_ford(graph, source)`接收两个参数：一个是表示加权有向图的数据结构`graph`；另一个是指定起始顶点的字符串或整数类型的变量`source`。创建字典`distances`存储各个顶点到源点之间的最小距离，默认情况下除源点外所有其它顶点的距离都设为无穷大（即无法抵达）。同时还需要建立前驱列表`predecessors`记录构建最短路径树所需的信息[^2]。

def bellman_ford(graph, source):
    distances = {vertex: float('inf') for vertex in graph}
    predecessors = {vertex: None for vertex in graph}

    distances[source] = 0
    
    ...

#### 松弛操作循环
接下来进入核心部分——迭代过程，在这个过程中会遍历所有的边并尝试更新它们两端端点间的估计成本。对于每一个非终点位置i来说，如果当前已知的最佳路径加上某一边e(i,j)后的总长度小于之前保存下来的j处的成本，则应该用新的更低数值替换旧值，并相应调整前置节点指针指向i。此步骤需重复执行|V|-1次以确保即使存在环状结构也能被正确解析[^3]。

...
    num_vertices = len(graph)

    for _ in range(num_vertices - 1):  
        for u in graph:
            for v, weight in graph[u].items():
                if distances[u] != float('inf') and \
                   distances[u] + weight < distances[v]:
                    distances[v] = distances[u] + weight
                    predecessors[v] = u
                    
    ...

#### 检测负权回路
最后一步是为了防止出现负权回路而设计的安全机制。再次扫描一遍整个图表中的全部边，一旦发现某个顶点经过一次额外的松弛还能继续减小其累计开销的话就说明确实存在着这样的异常情况，此时应立即终止程序并向调用者报告错误信息。

...
    # Check for negative-weight cycles.
    for u in graph:
        for v, weight in graph[u].items():
            if distances[u] != float('inf') and \
               distances[u] + weight < distances[v]:
                raise ValueError("Graph contains a negative-weight cycle")

    return distances, predecessors