for x in range(k): most_short_path_ideal = [] most_short_path = np.zeros((len(position[x]) ,len(position[x]))) for i in range((len(position[x]))): pt = [] for j in range((len(position[x]))): dist, path = dijkstra(graph, position[x][i], position[x][j]) most_short_path[i, j] = dist most_short_path[j, i] = dist pt.append(path) # print(f"Distance from node {0} to node {7}: {dist}") # print(i,f"Shortest path: {path}") most_short_path_ideal.append(pt) #print(most_short_path) sum_k_short_path_ideal.append(most_short_path_ideal) sum_k_short_path.append(most_short_path) #print(x+1,"-->",(len(most_short_path_ideal),len(most_short_path_ideal[0])))这是什么意思
时间: 2023-06-13 20:06:08 浏览: 52
这段代码是一个循环,循环次数为k。在循环中,它计算了k个节点集合的最短路径。对于每个节点集合,它首先创建一个空列表most_short_path_ideal,然后创建一个大小为(len(position[x]), len(position[x]))的2D零数组most_short_path,用于存储每个节点之间的最短路径距离。在循环中,它遍历节点集合中的每个节点,并计算该节点与集合中其他节点之间的最短路径,使用Dijkstra算法。然后将最短路径距离存储在most_short_path数组中,并将该路径的节点存储在pt列表中。最后将pt列表添加到most_short_path_ideal列表中。在每次循环中,sum_k_short_path_ideal和sum_k_short_path列表都会被更新。最后,它打印出每个节点集合的最短路径矩阵的维度。
相关问题
获得各站点间最短距离 def dijkstra(graph, start, end): # 初始化距离矩阵和路径矩阵 n = len(graph) dist = [sys.maxsize] * n dist[start] = 0 path = [-1] * n visited = set() # 找到起点到每个点的最短距离 while len(visited) < n: # 选择当前未访问的距离最小的节点 u = min(set(range(n)) - visited, key=dist.getitem) visited.add(u) # 更新当前节点的邻居节点的距离 for v in range(n): if graph[u][v] != 0 and v not in visited: alt = dist[u] + graph[u][v] if alt < dist[v]: dist[v] = alt path[v] = u # 构造最短路径 shortest_path = [] u = end while u != start: shortest_path.append(u) u = path[u] shortest_path.append(start) return dist[end], shortest_path[::-1] print(len(labels)) position = [] for i in range(k): lei = [] for j in range(len(labels)): if(i==labels[j]): lei.append(j) position.append(lei) graph = distance.tolist() sum_k_short_path_ideal = [] sum_k_short_path = [] for x in range(k): most_short_path_ideal = [] most_short_path = np.zeros((len(position[x]) ,len(position[x]))) for i in range((len(position[x]))): pt = [] for j in range((len(position[x]))): dist, path = dijkstra(graph, position[x][i], position[x][j]) most_short_path[i, j] = dist most_short_path[j, i] = dist pt.append(path) # print(f"Distance from node {0} to node {7}: {dist}") # print(i,f"Shortest path: {path}") most_short_path_ideal.append(pt) #print(most_short_path) sum_k_short_path_ideal.append(most_short_path_ideal) sum_k_short_path.append(most_short_path) #print(x+1,"-->",(len(most_short_path_ideal),len(most_short_path_ideal[0]))) Sum_path = 0 for x in range(k): most_short_path = sum_k_short_path[x] most_short_path_ideal = sum_k_short_path_ideal[x] 用Step步骤一步一步介绍一下这是什么意思
这段代码是一个实现Dijkstra算法的函数,用来求解一个有权图中从起点到终点的最短路径。
在这个函数中,输入参数graph是一个n x n的邻接矩阵,表示有n个节点的图。start和end分别是起点和终点的编号。
在函数中,我们先初始化距离矩阵和路径矩阵。dist[i]表示从起点到节点i的最短距离,path[i]表示从起点到节点i的最短路径上的前一个节点。然后我们用集合visited来记录已经访问过的节点。接着,我们开始循环,每次选择当前未访问的距离最小的节点u,将其标记为已访问。然后,我们更新当前节点的邻居节点的距离,如果发现新的距离比之前的更短,则更新dist和path。最后,我们构造最短路径,从终点开始,一直到起点,每次加入路径上的前一个节点,最终得到的就是起点到终点的最短路径。
这段代码中还有一些其他的辅助函数和变量。其中,labels是一个长度为n的列表,表示每个节点的标签。position是一个长度为k的列表,表示每个类别所包含的节点的编号。distance是一个n x n的矩阵,表示每对节点之间的距离。在代码的后半部分,我们用Dijkstra算法求出了每个类别内部节点之间的最短路径,最终得到的是一个k x n x n的三维数组,表示每个类别内部节点之间的最短路径及其路径。最后,我们将所有类别内部最短路径的长度加起来,得到的就是整个图的k短路径长度。
acc = np.zeros(len(radius_range))什么意思
这行代码使用NumPy库创建了一个一维数组`acc`,其长度为`len(radius_range)`,即数组中有`len(radius_range)`个元素。数组中的所有元素都被初始化为0。`len(radius_range)`是`radius_range`列表的长度,这里应该是一个整数。通常,这样的数组用于保存一些数据或进行一些计算。
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