实现简单地图导航: 1.地图不低于五个点 2.可以在代码里设置好点名,路径,路径权重 3.程序运行,输入两个点,输出最短距离及最短路径
时间: 2024-02-22 14:55:07 浏览: 28
好的,实现简单地图导航可以使用Dijkstra算法。下面是一个简单的Python代码示例,实现地图导航的功能,具体步骤详见代码注释:
```python
# 定义地图,包括点名,路径和路径权重
graph = {
'A': {'B': 10, 'D': 5},
'B': {'A': 10, 'C': 5, 'D': 3},
'C': {'B': 5, 'D': 8},
'D': {'A': 5, 'B': 3, 'C': 8, 'E': 2},
'E': {'D': 2}
}
# Dijkstra算法实现
def shortest_path(graph, start, end):
# 初始化距离为无穷大
distances = {node: float('inf') for node in graph}
# 起点距离为0
distances[start] = 0
# 记录最短路径
path = {}
# 已访问的节点
visited = set()
# 当前节点为起点
current = start
while current != end:
# 遍历邻居节点
for neighbor, weight in graph[current].items():
# 计算到当前节点的距离
new_distance = distances[current] + weight
# 如果新距离小于原距离,则更新距离和路径
if new_distance < distances[neighbor]:
distances[neighbor] = new_distance
path[neighbor] = current
# 标记当前节点为已访问
visited.add(current)
# 选择未访问的最近节点
unvisited = {node: distances[node] for node in graph if node not in visited}
current = min(unvisited, key=unvisited.get)
# 生成最短路径
shortest_path = []
while current != start:
shortest_path.insert(0, current)
current = path[current]
shortest_path.insert(0, start)
# 返回最短距离和最短路径
return distances[end], shortest_path
# 输入起点和终点
start = input("请输入起点:")
end = input("请输入终点:")
# 计算最短距离和最短路径
distance, path = shortest_path(graph, start, end)
# 输出结果
print("最短距离为:", distance)
print("最短路径为:", ' -> '.join(path))
```
在上面的代码示例中,我们定义了一个简单的地图,包括5个点A、B、C、D、E,然后使用Dijkstra算法计算最短距离和最短路径。用户可以自行输入起点和终点,程序会自动输出最短距离和最短路径。
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