上述使用alist=[(v.getDistance(), v) for v in G] pq.currentSize = len(alist) pq.heapArray = [] for i in alist: pq.heapArray.append(i) i = len(alist) // 2 while (i > 0): pq.percDown(i) i = i - 1出现list超出索引的问题,出在哪有没有修改
时间: 2024-04-29 19:19:59 浏览: 15
根据您提供的代码,问题可能出现在 `percDown` 方法中。请检查该方法中使用的索引是否超出了堆数组的范围。可以在 `percDown` 方法中添加边界检查,确保不会超出堆数组的索引范围。
此外,您还可以尝试使用 Python 自带的堆模块 `heapq`,它提供了一些方便的方法来操作堆。例如,您可以使用 `heapq.heapify` 方法将列表转换为堆:
```
import heapq
alist=[(v.getDistance(), v) for v in G]
heapq.heapify(alist)
```
这样就可以将 `alist` 转换为一个堆,而不需要手动构建堆数组和调用 `percDown` 方法。
相关问题
from pythonds.graphs import PriorityQueue import sys class Vertex: def __init__(self, key): self.id = key self.connectedTo = {} self.dis = sys.maxsize self.pred = None def addNeighbor(self, nbr, weight=0): self.connectedTo[nbr] = weight def setDistance(self, distance): self.dis = distance def getDistance(self): return self.dis def getConnections(self): return self.connectedTo.keys() def getWeight(self, nbr): return self.connectedTo[nbr] def setPred(self, p): self.pred = p class Graph: def __init__(self): self.vertList = {} self.numVertices = 0 def addVertex(self, key): self.numVertices = self.numVertices + 1 newVertex = Vertex(key) self.vertList[key] = newVertex return newVertex def getVertex(self, n): if n in self.vertList: return self.vertList[n] else: return None def __contains__(self, n): return n in self.vertList def addEdge(self, f, t, cost=0): if f not in self.vertList: nv = self.addVertex(f) if t not in self.vertList: nv = self.addVertex(t) self.vertList[f].addNeighbor(self.vertList[t], cost) def getVertices(self): return self.vertList.keys() def __iter__(self): return iter(self.vertList.values()) def dijkstra(aGraph, start): pq = PriorityQueue() start.setDistance(0) pq.buildHeap([(v.getDistance(), v) for v in aGraph]) while not pq.isEmpty(): currentVert = pq.delMin() for nextVert in currentVert.getConnections(): newDist = currentVert.getDistance() + currentVert.getWeight(nextVert) if newDist < nextVert.getDistance(): nextVert.setDistance(newDist) nextVert.setPred(currentVert) pq.decreaseKey(nextVert, newDist) aGraph = Graph() aGraph.addEdge('1', '2', 2) aGraph.addEdge('1', '3', 1) aGraph.addEdge('1', '4', 5) aGraph.addEdge('1', '2', 2) aGraph.addEdge('3', '2', 2) aGraph.addEdge('3', '4', 3) aGraph.addEdge('2', '4', 3) aGraph.addEdge('3', '5', 1) aGraph.addEdge('5', '4', 1) aGraph.addEdge('5', '6', 1) aGraph.addEdge('4', '6', 5) n = input("请输入初始结点:") start = aGraph.getVertex(n) while True: operation = input("1.查询结点 2.退出程序") if operation == "1": m = input("请输入结点,查询该结点距离初始结点的最近的距离:") node = aGraph.getVertex(m) dijkstra(aGraph, start) print(node.getDistance()) elif operation == "2": break 分析代码
这段代码实现了图的最短路径算法,具体来说是 Dijkstra 算法。代码中定义了 Vertex 和 Graph 两个类,Vertex 表示图中的一个顶点,Graph 表示整个图。在 Graph 类中,包含了添加顶点、添加边、获取顶点等基本操作。在 dijkstra 函数中,使用优先队列(PriorityQueue)来实现 Dijkstra 算法,首先将起始顶点的距离设置为0,然后将所有顶点的距离和对应的顶点加入优先队列中,每次从队列中取出距离最小的顶点,更新其相邻顶点的距离和前驱顶点,最终得到起始顶点到其他顶点的最短路径。
在主函数中,通过输入初始结点和查询结点的操作来测试最短路径算法的正确性。输入初始结点后,可以多次查询其他结点到该初始结点的最短距离,直到选择退出程序操作。
修改代码 while not pq.isEmpty(): # 取距离*已有树*最小权重代价的节点出队列,作为当前节点 # 当前节点已解出最小生成树的前驱pred和对应最小权重代价dist currentVert = pq.delMin() # 将权重最小输出为当前节点 currentVert = G.getVertex(currentVert) # 遍历节点的所有邻接节点 for nextVert in currentVert.getConnections(): # 从当前节点出发,逐个检验到邻接节点的权重 newCost = currentVert.getWeight(nextVert) # 如果邻接节点是"安全边",并且小于邻接节点原有最小权重代价dist,就更新邻接节点 if nextVert in pq and newCost < nextVert.getDistance(): # 更新最小权重代价dist nextVert.setPred(currentVert) # 更新返回路径 nextVert.setDistance(newCost) # 更新优先队列 pq.decreaseKey(nextVert, newCost)
修改后的代码如下所示:
```python
while not pq.isEmpty():
# 取距离*已有树*最小权重代价的节点出队列,作为当前节点
# 当前节点已解出最小生成树的前驱pred和对应最小权重代价dist
currentVert = pq.delMin()
# 将权重最小输出为当前节点
currentVert = G.getVertex(currentVert)
# 遍历节点的所有邻接节点
for nextVert in currentVert.getConnections():
# 从当前节点出发,逐个检验到邻接节点的权重
newCost = currentVert.getWeight(nextVert)
# 如果邻接节点是"安全边",并且小于邻接节点原有最小权重代价dist,就更新邻接节点
if nextVert in pq and newCost < nextVert.getDistance():
# 更新最小权重代价dist
nextVert.setDistance(newCost)
# 更新最小生成树的前驱pred
nextVert.setPred(currentVert)
# 更新优先队列
pq.decreaseKey(nextVert, newCost)
```
在这个修改后的代码中,我们仅仅将更新最小生成树的前驱pred和更新最小权重代价dist的顺序调换了一下。这个修改不影响算法的正确性,但是可以使代码更加清晰易懂。同时,我们也修正了注释中的一个错误:将 "更新返回路径" 改为了 "更新最小生成树的前驱pred"。
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