1.假设某城市要建设第一条地铁，请选择你认为影响地铁规划的重要因素，建立规划地铁路线的数学模型。并以沈阳为例，假设重新规划地铁1号线的路线，分析你的模型所得到的结果与沈阳市的地铁1号线路线有何异同，并对结果进行分析。 以上用python分析

影响地铁规划的重要因素：

1.人口和交通流量分布情况
2.城市建设规划和发展方向
3.环境影响和社会经济影响
4.站点间距离、换乘情况和运营成本等因素

建立规划地铁路线的数学模型：

可以采用最小生成树算法，将地铁站点看作图中的节点，将地铁线路看作节点之间的边，根据规划的重要因素，给每条边赋予权值，然后使用最小生成树算法来优化地铁线路的设计和建设，得到一条最优的地铁线路。

以下是使用Python实现最小生成树算法来重新规划沈阳市的地铁1号线：

import heapq

# 定义Graph类表示地铁网络图
class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.vertices = vertices
        self.graph = [[] for _ in range(vertices)]

    # 添加边
    def add_edge(self, u, v, w):
        self.graph[u].append((v, w))
        self.graph[v].append((u, w))

    # 最小生成树算法
    def minimum_spanning_tree(self, start):
        visited = [False] * self.vertices
        heap = [(0, start)]
        mst = []
        while heap:
            (weight, vertex) = heapq.heappop(heap)
            if visited[vertex]:
                continue
            visited[vertex] = True
            mst.append((weight, vertex))
            for v, w in self.graph[vertex]:
                if not visited[v]:
                    heapq.heappush(heap, (w, v))
        return mst

# 模拟沈阳市的地铁线路
# 地铁站点总数为16个，分别编号为0-15
graph = Graph(16)
# 添加地铁线路
graph.add_edge(0, 1, 3)
graph.add_edge(1, 2, 2)
graph.add_edge(2, 3, 3)
graph.add_edge(3, 4, 4)
graph.add_edge(4, 5, 2)
graph.add_edge(5, 6, 2)
graph.add_edge(6, 7, 3)
graph.add_edge(7, 8, 4)
graph.add_edge(8, 9, 3)
graph.add_edge(9, 10, 2)
graph.add_edge(10, 11, 2)
graph.add_edge(11, 12, 3)
graph.add_edge(12, 13, 4)
graph.add_edge(13, 14, 3)
graph.add_edge(14, 15, 2)
graph.add_edge(1, 9, 4)

# 重新规划地铁1号线，将其延伸至南部区域，缓解南部区域的交通压力
graph.add_edge(0, 2, 4)
graph.add_edge(2, 4, 5)
graph.add_edge(4, 6, 3)
graph.add_edge(6, 9, 5)

# 求解最小生成树
mst = graph.minimum_spanning_tree(0)

# 输出最小生成树的边和权值
for edge in mst:
    print("Edge:", edge[0], "-", edge[1], "Weight:", edge[2])