请写出改进Dijkstra算法的奖励机制和贪心策略的算法代码

改进Dijkstra算法的奖励机制和贪心策略需要先了解原始的Dijkstra算法。

Dijkstra算法是一种用于解决单源最短路径问题的贪心算法。它的基本思想是维护一个到起点的当前最短路径集合S，然后逐步扩展这个集合，直到包含终点为止。在扩展过程中，每次从未包含在S中的节点中选择一个距离起点最近的节点加入S，并更新这个节点的邻居节点的距离。

改进Dijkstra算法的奖励机制可以在选择下一个节点时，给已经访问过的节点一个奖励，让它们更容易被选择作为下一个节点。这样可以避免一些节点被长时间忽略，提高算法的效率。

而贪心策略可以在每次选择下一个节点时，选择距离当前节点最近的那个节点，这样可以确保每次选择都是最优的，但是也容易陷入局部最优解。

下面是改进Dijkstra算法的奖励机制和贪心策略的算法代码。

改进Dijkstra算法的奖励机制：

def dijkstra(graph, start, end):
    # 初始化距离和奖励
    dist = {start: 0}
    reward = {node: 1 for node in graph}
    unvisited = set(graph.keys())

    while unvisited:
        # 选择下一个节点
        node = min(unvisited, key=lambda x: dist[x] + reward[x])
        unvisited.remove(node)

        # 更新邻居节点的距离和奖励
        for neighbor, weight in graph[node].items():
            new_dist = dist[node] + weight
            if new_dist < dist.get(neighbor, float('inf')):
                dist[neighbor] = new_dist
                reward[neighbor] *= 0.9  # 减少奖励
                reward[node] += 1  # 增加奖励
    return dist[end]

贪心策略：

def dijkstra(graph, start, end):
    # 初始化距离
    dist = {start: 0}
    unvisited = set(graph.keys())

    while unvisited:
        # 选择下一个节点
        node = min(unvisited, key=lambda x: dist.get(x, float('inf')))
        unvisited.remove(node)

        # 更新邻居节点的距离
        for neighbor, weight in graph[node].items():
            new_dist = dist[node] + weight
            if new_dist < dist.get(neighbor, float('inf')):
                dist[neighbor] = new_dist
    return dist[end]