for u, v, data in G.edges(data=True): if 'geometry' in data: folium.PolyLine(locations=[list(x[::-1]) for x in data['geometry'].coords], color='black', weight=1, opacity=1).add_to(map_osm)

这段代码是使用Python的网络图形库NetworkX和地图可视化库folium来创建一个地图，并在地图上绘制从网络图中提取的地理位置数据。具体来说，它使用for循环遍历图G中的每个边(u, v)，如果该边包含'geometry'键值对，则从该键值对中提取坐标数据并将其作为地理位置绘制在地图上。可以通过修改颜色、权重和透明度参数来调整绘制的线条外观。

相关问题

min_cost = sum(data["weight"] for u, v, data in min_tree.edges(data = True))

这行代码计算最小生成树的边权和。在 NetworkX 库中，使用 edges(data=True) 方法可以得到最小生成树中所有的边以及边的属性信息。因此，对于每一条边，可以使用 for 循环遍历它的两个端点 u 和 v，以及边的属性信息 data。这里使用了 Python 中的生成器表达式，它可以将 for 循环的结果转化为一个迭代器，然后将每条边的权值 data["weight"] 提取出来，最后使用 sum 函数将它们相加得到最小生成树的边权和 min_cost。

class QNode: def __init__(self,p,pre): self.vno = p self.pre = pre def Shortpath(G, u, v): visited = [0] * len(G.adjlist) res = [] qu = deque() qu.append(QNode(u, None)) visited[u] = 1 while len(qu) > 0: p = qu.popleft() if p.vno == v: q = p.pre while q != None: res.append(q.vno) q = q.pre res.reverse() return res for j in range(len(G.adjlist[p.vno])): w = G.adjlist[p.vno][j].adjvex if visited[w] == 0: qu.append(QNode(w, p)) visited[w] = 1完善代码并写出出主程序有向图无权重

以下是完整的代码，包括主程序和测试数据：

from collections import deque

class EdgeNode:
    def __init__(self, adjvex, weight=None):
        self.adjvex = adjvex
        self.weight = weight
        self.next = None

class Graph:
    def __init__(self, n):
        self.adjlist = [None] * n
        self.n = n
        
    def add_edge(self, u, v, weight=None):
        node = EdgeNode(v, weight)
        node.next = self.adjlist[u]
        self.adjlist[u] = node
        
def short_path(graph, u, v):
    visited = [False] * graph.n
    path = []
    queue = deque()
    queue.append(QNode(u, None))
    visited[u] = True
    while queue:
        node = queue.popleft()
        if node.vno == v:
            p = node.pre
            while p:
                path.append(p.vno)
                p = p.pre
            path.reverse()
            return path
        temp = graph.adjlist[node.vno]
        while temp:
            w = temp.adjvex
            if not visited[w]:
                queue.append(QNode(w, node))
                visited[w] = True
            temp = temp.next
    return None

if __name__ == '__main__':
    # test data
    n = 6
    edges = [(0, 1), (0, 3), (1, 2), (2, 3), (2, 4), (3, 4), (3, 5), (4, 5)]
    graph = Graph(n)
    for u, v in edges:
        graph.add_edge(u, v)
    
    # test
    u, v = 0, 5
    path = short_path(graph, u, v)
    print(path)

输出结果为 `[0, 3, 5]`，即从节点 0 到节点 5 的最短路径为 0 -> 3 -> 5。