根据每位同学题目要求日期的课表，从早晨起来到晚上休息，一天在校园内完成：上课，开会，锻炼，吃饭，购物，洗澡等活动。规划在校园内的路线，使得一天内，走过的路径最短。 作业目的：使用图论算法，寻找汉密尔顿巡回。 要求： 1、题目中的位置单位按照校园地图的像素确定，距离按照直线距离计算。 2、行进路线，按校园道路前进，如果有捷径，说明怎样走（路径像素的起点、经过点和终点）。 3、问题考虑楼层的时候，一层路径长度系数1.0，二层路径长度系数1.1，三层路径长度系数1.2，四层路径长度系数1.3，五层路径长度系数1.4，楼层间移动距离，可以按楼层差，也可以按最高楼层。 4、完成周四作业的同学，下午去学院会议室418开会（2点-3点30），然后去真知讲堂听学术报告（4点-5点）。给出数学建模中图论代码

好的，我可以提供一个基于 Python 的图论代码示例，供您参考：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建有向图
G = nx.DiGraph()

# 添加节点
G.add_node('起点')
G.add_node('终点')
G.add_node('上课')
G.add_node('开会')
G.add_node('锻炼')
G.add_node('吃饭')
G.add_node('购物')
G.add_node('洗澡')
G.add_node('会议室418')
G.add_node('真知讲堂')

# 添加边
G.add_edge('起点', '上课', weight=100)
G.add_edge('起点', '锻炼', weight=200)
G.add_edge('上课', '吃饭', weight=150)
G.add_edge('上课', '购物', weight=300)
G.add_edge('吃饭', '开会', weight=50)
G.add_edge('开会', '会议室418', weight=80)
G.add_edge('会议室418', '真知讲堂', weight=90)
G.add_edge('锻炼', '洗澡', weight=100)
G.add_edge('购物', '终点', weight=200)
G.add_edge('洗澡', '终点', weight=150)

# 计算最短路径
path = nx.shortest_path(G, '起点', '终点', weight='weight')

# 输出最短路径
print('最短路径：', path)

# 绘制图形
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color='yellow', node_size=1000)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edge_color='blue', width=2)
nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=15, font_family='SimHei')
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=nx.get_edge_attributes(G, 'weight'))
plt.axis('off')
plt.show()

请注意，这只是一个简单的示例，您需要根据实际情况进行修改和完善。同时，此代码示例并没有考虑楼层等因素，您需要自行根据要求进行修改。