编程贪心法求出最短路径
时间: 2023-07-08 21:13:19 浏览: 51
好的,以下是一个基于贪心算法的最短路径求解示例代码,使用了Dijkstra算法:
```python
# Dijkstra算法实现最短路径
def dijkstra(graph, start, end):
# 初始化距起点距离
distance = {node: float('inf') for node in graph}
distance[start] = 0
# 初始化路径
path = {start: []}
# 所有未处理的节点
unvisited = [node for node in graph]
while unvisited:
# 找到当前距离最近的节点
curr_node = min(unvisited, key=distance.get)
# 如果当前节点就是目标节点,则可以返回最短路径
if curr_node == end:
return path[curr_node] + [curr_node]
# 遍历当前节点的所有邻居节点
for neighbor in graph[curr_node]:
if neighbor not in unvisited:
continue
# 计算从起点到当前节点的距离
tentative_distance = distance[curr_node] + graph[curr_node][neighbor]
# 如果距离更短,则更新距离和路径
if tentative_distance < distance[neighbor]:
distance[neighbor] = tentative_distance
path[neighbor] = path[curr_node] + [curr_node]
# 标记当前节点为已处理
unvisited.remove(curr_node)
# 如果无法到达目标节点,则返回None
return None
```
这个算法可以处理有向图或无向图,其中`graph`是图的邻接表表示,`start`是起点,`end`是终点。算法首先初始化距离和路径,然后在未处理的节点中找到距离起点最近的节点,并遍历它的邻居节点,更新它们的距离和路径。最后,标记当前节点为已处理,并重复此过程,直到找到终点或者无法到达终点。
注意,这个实现只能处理非负边权的图。如果图中存在负边权,则需要使用其他算法,例如Bellman-Ford算法。