def dijkstra(graph, start): n = len(graph) visited = [False] * n dist = [max] * n dist[start] = 0 for i in range(n): u = -1 for j in range(n): if not visited[j] and (u == -1 or dist[j] < dist[u]): u = j visited[u] = True for v in range(n): if graph[u][v] != max: alt = dist[u] + graph[u][v] if alt < dist[v]: dist[v] = alt return dist max = 100000 graph = [ [0, 50, max, 40, 25, 10], [50, 0, 15, 20, max, 25], [max, 15, 0, 10, 20, max], [40, 20, 10, 0, 10, 25], [25, max, 20, 10, 0, 55], [10, 25, max, 25, 55, 0] ] n = len(graph) print("任意两个城市之间的最廉航价路线表:") print("{:<6}".format(" "), end=" ") for i in range(n): print("{:<6}".format("City" + str(i+1)), end=" ") print() for i in range(n): dist = dijkstra(graph, i) print("{:<6}".format("City" + str(i+1)), end=" ") for j in range(n): print("{:<6}".format(dist[j]), end=" ") print()

时间: 2024-04-07 11:32:18 浏览: 75
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migongwenti.rar_M?n_迷宫问题

这是一段Python代码,实现了Dijkstra算法,用于计算任意两个城市之间的最短路径。给定一个城市之间的航班价格矩阵,该算法可以找到从一个城市到另一个城市的最便宜的路线。 具体来说,该代码计算了从每个城市出发到其他城市的最短路径,并将结果输出到控制台上的一个表格中。表格中的每个单元格都包含从一个城市到另一个城市的最便宜的价格。 需要注意的是,该代码中的max变量是一个很大的值,用于表示两个城市之间没有直接的航班连接。在实际情况中,这个值应该根据具体的问题来确定。
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import random import heapq # 生成无向图 def generate_graph(n, p): graph = [[0] * n for _ in range(n)] for i in range(n): for j in range(i+1, n): if random.random() < p: graph[i][j] = graph[j][i] = random.randint(1, 10) return graph # Prim算法求最小生成树 def prim(graph): n = len(graph) visited = [False] * n heap = [(0, 0)] mst = [] while heap: weight, node = heapq.heappop(heap) if visited[node]: continue visited[node] = True mst.append((weight, node)) for i in range(n): if not visited[i] and graph[node][i] > 0: heapq.heappush(heap, (graph[node][i], i)) return mst # Kruskal算法求最小生成树 def kruskal(graph): n = len(graph) edges = [] for i in range(n): for j in range(i+1, n): if graph[i][j] > 0: edges.append((graph[i][j], i, j)) edges.sort() parent = list(range(n)) mst = [] for weight, u, v in edges: pu, pv = find(parent, u), find(parent, v) if pu != pv: mst.append((weight, u, v)) parent[pu] = pv return mst def find(parent, x): if parent[x] != x: parent[x] = find(parent, parent[x]) return parent[x] # 生成图 graph = generate_graph(10, 0.6) print(graph) mst_prim = prim(graph) print("Prim算法求最小生成树:", mst_prim) mst_kruskal = kruskal(graph) print("Kruskal算法求最小生成树:", mst_kruskal) # Dijkstra算法求最短路径 def dijkstra(graph, start, end): n = len(graph) dist = [float('inf')] * n dist[start] = 0 visited = [False] * n heap = [(0, start)] while heap: d, u = heapq.heappop(heap) if visited[u]: continue visited[u] = True for v in range(n): if graph[u][v] > 0: if dist[u] + graph[u][v] < dist[v]: dist[v] = dist[u] + graph[u][v] heapq.heappush(heap, (dist[v], v)) return dist[end] # Bellman-Ford算法求最短路代码分析

获得各站点间最短距离 def dijkstra(graph, start, end): # 初始化距离矩阵和路径矩阵 n = len(graph) dist = [sys.maxsize] * n dist[start] = 0 path = [-1] * n visited = set() # 找到起点到每个点的最短距离 while len(visited) < n: # 选择当前未访问的距离最小的节点 u = min(set(range(n)) - visited, key=dist.getitem) visited.add(u) # 更新当前节点的邻居节点的距离 for v in range(n): if graph[u][v] != 0 and v not in visited: alt = dist[u] + graph[u][v] if alt < dist[v]: dist[v] = alt path[v] = u # 构造最短路径 shortest_path = [] u = end while u != start: shortest_path.append(u) u = path[u] shortest_path.append(start) return dist[end], shortest_path[::-1] print(len(labels)) position = [] for i in range(k): lei = [] for j in range(len(labels)): if(i==labels[j]): lei.append(j) position.append(lei) graph = distance.tolist() sum_k_short_path_ideal = [] sum_k_short_path = [] for x in range(k): most_short_path_ideal = [] most_short_path = np.zeros((len(position[x]) ,len(position[x]))) for i in range((len(position[x]))): pt = [] for j in range((len(position[x]))): dist, path = dijkstra(graph, position[x][i], position[x][j]) most_short_path[i, j] = dist most_short_path[j, i] = dist pt.append(path) # print(f"Distance from node {0} to node {7}: {dist}") # print(i,f"Shortest path: {path}") most_short_path_ideal.append(pt) #print(most_short_path) sum_k_short_path_ideal.append(most_short_path_ideal) sum_k_short_path.append(most_short_path) #print(x+1,"-->",(len(most_short_path_ideal),len(most_short_path_ideal[0]))) Sum_path = 0 for x in range(k): most_short_path = sum_k_short_path[x] most_short_path_ideal = sum_k_short_path_ideal[x] 用Step步骤一步一步介绍一下这是什么意思

import java.util.*; public class 1450 { static int N, M; static int[] dist; static boolean[] visited; static List<Edge>[] graph; public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); N = sc.nextInt(); M = sc.nextInt(); dist = new int[N + 1]; visited = new boolean[N + 1]; graph = new List[N + 1]; for (int i = 1; i <= N; i++) { graph[i] = new ArrayList<>(); } for (int i = 0; i < M; i++) { int a = sc.nextInt(); int b = sc.nextInt(); int c = sc.nextInt(); graph[a].add(new Edge(b, c)); graph[b].add(new Edge(a, c)); } int start = sc.nextInt(); int end = sc.nextInt(); int res = dijkstra(start, end); if (res == Integer.MAX_VALUE) { System.out.println("No solution"); } else { System.out.println(res); } } private static int dijkstra(int start, int end) { Arrays.fill(dist, Integer.MAX_VALUE); dist[start] = 0; PriorityQueue<Node> pq = new PriorityQueue<>(); pq.offer(new Node(start, 0)); while (!pq.isEmpty()) { Node curr = pq.poll(); int u = curr.vertex; if (visited[u]) { continue; } visited[u] = true; if (u == end) { return dist[end]; } for (Edge edge : graph[u]) { int v = edge.to; int w = edge.weight; if (!visited[v] && dist[u] != Integer.MAX_VALUE && dist[u] + w < dist[v]) { dist[v] = dist[u] + w; pq.offer(new Node(v, dist[v])); } } } return Integer.MAX_VALUE; } } class Node implements Comparable<Node> { int vertex; int dist; public Node(int vertex, int dist) { this.vertex = vertex; this.dist = dist; } @Override public int compareTo(Node o) { return this.dist - o.dist; } } class Edge { int to; int weight; public Edge(int to, int weight) { this.to = to; this.weight = weight; } }优化该代码

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