利用python'语言写一个实现贪心算法的导航算法应用

在Python中编写一个简单的贪心算法导航应用，我们可以考虑一个经典的最短路径问题，比如在一个二维网格地图上找到从起点到终点的最短路径，其中每个格子可以朝上下左右四个方向移动，但有些格子可能是障碍物。下面是一个基于Dijkstra算法的简化版贪心策略：

def shortest_path(grid, start, end):
    directions = [(0, -1), (0, 1), (-1, 0), (1, 0)]  # 上下左右
    distances = {cell: float('inf') for cell in grid}
    distances[start] = 0

    while not set(distances.values()).issubset({float('inf')}):  # 当还有未探索完的距离
        current_min = min(distances, key=distances.get)
        if current_min == end:  # 找到了终点
            break

        for direction in directions:
            next_cell = (current_min[0] + direction[0], current_min[1] + direction[1])
            if 0 <= next_cell[0] < len(grid) and 0 <= next_cell[1] < len(grid[0]) \
               and grid[next_cell] != 'X':  # 避免障碍物
                new_distance = distances[current_min] + 1
                if new_distance < distances[next_cell]:
                    distances[next_cell] = new_distance

    return distances[end] if end in distances else None  # 返回到终点的距离或None表示无解

# 示例网格和起点终点
grid = [['A', '.', '.', 'B'], ['#', '.', '#', '.'], ['.', '.', '.', '.'], ['#', '.', '.', 'C']]
start = (0, 0)
end = (3, 3)

print(f"从 ({start[0]}, {start[1]}) 到 ({end[0]}, {end[1]}) 的最短距离是:", shortest_path(grid, start, end))

这个算法假设网格中的数字表示到达该位置所需的步数，`.`代表空地，`#`代表障碍物，而字母如'A'、'B'和'C'不是目标点但不影响计算。每次循环会选择当前位置可达的最短步数格子，并更新其周围邻居的潜在路径。