有关于这个问题的完整代码吗

时间: 2024-04-06 07:30:56 浏览: 24
这里给出一个使用 Python 实现的 Dijkstra 算法的长沙地铁线路查询系统的示例代码。该代码使用了邻接列表来存储每个站点的邻居和距离,使用了 heapq 模块实现了优先队列。 ```python import heapq # 定义邻接列表 subway = { '岳麓区政府': {'岳麓大道': 0.5}, '岳麓大道': {'岳麓区政府': 0.5, '望月湖': 0.8}, '望月湖': {'岳麓大道': 0.8, '湖南大学': 0.6}, '湖南大学': {'望月湖': 0.6, '枫林路': 1.0}, '枫林路': {'湖南大学': 1.0, '银盆岭': 1.2}, '银盆岭': {'枫林路': 1.2, '梅溪湖': 1.5}, '梅溪湖': {'银盆岭': 1.5} } def dijkstra(graph, start, end): # 初始化距离和父节点 distances = {start: 0} parents = {start: None} # 初始化优先队列 queue = [(0, start)] while queue: # 取出当前距离最短的站点 current_distance, current_node = heapq.heappop(queue) # 如果当前站点已经是终点,则返回最短路径 if current_node == end: path = [] while current_node: path.append(current_node) current_node = parents[current_node] path.reverse() return path, distances[end] # 遍历当前站点的邻居 for neighbor, distance in graph[current_node].items(): # 计算通过当前站点到达邻居的距离 new_distance = current_distance + distance # 如果比之前记录的距离更短,则更新距离和父节点 if neighbor not in distances or new_distance < distances[neighbor]: distances[neighbor] = new_distance parents[neighbor] = current_node heapq.heappush(queue, (new_distance, neighbor)) # 如果无法到达终点,则返回空路径和无穷大的距离 return [], float('inf') # 示例:从岳麓区政府到梅溪湖的最短路径 path, distance = dijkstra(subway, '岳麓区政府', '梅溪湖') print(path) # ['岳麓区政府', '岳麓大道', '望月湖', '湖南大学', '枫林路', '银盆岭', '梅溪湖'] print(distance) # 6.0 ``` 以上代码中,我们将长沙地铁线路建立为邻接列表 `subway`,其中每个站点对应一个字典,字典的键是邻居站点名,值是到邻居站点的距离。然后,我们实现了 `dijkstra` 函数来计算最短路径,该函数的输入参数为邻接列表、起点和终点,输出结果为最短路径和距离。在该函数中,我们使用了一个 `distances` 字典来记录每个站点到起点的距离,使用一个 `parents` 字典来记录每个站点的父节点,使用一个优先队列 `queue` 来存储当前距离最短的站点。在每次循环中,我们从优先队列中取出当前距离最短的站点,然后遍历其邻居,更新邻居的距离和父节点。如果当前站点已经是终点,则返回最短路径。如果无法到达终点,则返回空路径和无穷大的距离。

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