地铁最短路径算法python

地铁最短路径算法通常指的是在网络图（例如城市地铁线路构成的图）中找到从起点到终点的最短路径。Python中有多种库可以解决这类问题，如Dijkstra算法、A*搜索等。

1. Dijkstra算法：这是一种用于寻找带权重有向图中最短路径的贪心算法。在Python中，`networkx`库提供了`dijkstra_path()`函数，示例代码如下：

import networkx as nx

def dijkstra_shortest_path(G, start, end):
    path = nx.dijkstra_path(G, source=start, target=end)
    return path

2. A*搜索：它是一种启发式搜索算法，在处理大型图和复杂环境时效果更好。`pyAStar`库是一个常用的A*实现，需先安装该库，然后用法类似这样：

from pyAStar import astar
graph = nx.grid_graph(...)  # 创建地铁网络图
start, end = ..., ...  # 起点和终点坐标
path, _ = astar(graph, start, end)

相关问题

地铁线路最短路径Dijkstra算法

地铁线路最短路径问题可以使用Dijkstra算法来解决。具体步骤如下：

1. 创建一个包含所有地铁站点的节点集合，并将起点设置为距离起点最近的节点。
2. 对于每个节点，计算从起点到该节点的距离，并将该距离保存在节点中。
3. 对于每个节点，计算从起点到该节点的最短路径，并将该路径保存在节点中。
4. 标记当前节点为已访问。
5. 对于当前节点的每个邻居节点，计算从起点到该邻居节点的距离，并将该距离保存在邻居节点中。
6. 如果从起点到该邻居节点的距离小于该邻居节点中保存的距离，则更新该邻居节点的距离和最短路径。
7. 从未访问的节点中选择距离起点最近的节点作为下一个当前节点，并重复步骤4-6，直到所有节点都被访问过。

下面是一个使用Dijkstra算法求解地铁线路最短路径的Python代码示例：

import heapq

def dijkstra(graph, start, end):
    # 初始化距离和路径
    distances = {node: float('inf') for node in graph}
    distances[start] = 0
    path = {}

    # 创建一个优先队列，并将起点加入队列
    pq = [(0, start)]

    while pq:
        # 取出距离起点最近的节点
        (dist, current_node) = heapq.heappop(pq)

        # 如果当前节点已经访问过，则跳过
        if dist > distances[current_node]:
            continue

        # 遍历当前节点的邻居节点
        for neighbor, weight in graph[current_node].items():
            # 计算从起点到邻居节点的距离
            distance = dist + weight

            # 如果从起点到邻居节点的距离小于邻居节点中保存的距离，则更新邻居节点的距离和路径
            if distance < distances[neighbor]:
                distances[neighbor] = distance
                path[neighbor] = current_node

                # 将邻居节点加入优先队列
                heapq.heappush(pq, (distance, neighbor))

        # 如果已经找到终点，则返回最短路径和距离
        if current_node == end:
            path_list = []
            while current_node in path:
                path_list.append(current_node)
                current_node = path[current_node]
            path_list.append(start)
            path_list.reverse()
            return path_list, distances[end]

    # 如果无法到达终点，则返回空路径和无穷大的距离
    return [], float('inf')

地铁换乘最短路径课设代码

在地铁换乘最短路径的课设中，通常会使用图论算法，如Dijkstra算法或A*算法，来找到从一个站点到另一个站点的最短路径。这里是一个简单的Python代码示例，使用了Dijkstra算法：

import heapq

# 定义节点和边的数据结构
class Node:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.dist = float('inf')
        self.prev = None

class Edge:
    def __init__(self, start, end, cost):
        self.start = start
        self.end = end
        self.cost = cost

# Dijkstra算法实现
def dijkstra(graph, start):
    queue = [(0, start)]
    graph[start].dist = 0
    while queue:
        curr_dist, curr_node = heapq.heappop(queue)
        if curr_dist > graph[curr_node].dist:  # 如果已经更短，跳过
            continue
        for edge in graph[curr_node].edges:  # 遍历当前节点的邻接节点
            new_dist = curr_dist + edge.cost
            if new_dist < graph[edge.end].dist:
                graph[edge.end].dist = new_dist
                graph[edge.end].prev = curr_node
                heapq.heappush(queue, (new_dist, edge.end))

# 示例用法
graph = {
    'A': [Edge('A', 'B', 1), Edge('A', 'C', 3)],
    'B': [Edge('B', 'D', 1)],
    'C': [Edge('C', 'D', 2)],
    'D': [],
}

dijkstra(graph, 'A')  # 从'A'开始找最短路径
shortest_path = []
node = 'D'
while node is not None:
    shortest_path.append(node)
    node = graph[node].prev
shortest_path.reverse()  # 反转路径，因为队列的出队顺序是从后往前

print("Shortest path from A to D:", shortest_path, "with total cost", graph['D'].dist)