将下面代码[cost_path, cost_distance] = dijkstra(g, start_node, end_node, cost_func, wait_cost_func)补全成一个对应matlab函数代码

时间: 2024-02-13 18:06:18 浏览: 25
以下是将Python代码转换为MATLAB函数代码的示例: ```matlab function [cost_path, cost_distance] = dijkstra(g, start_node, end_node, cost_func, wait_cost_func) % Dijkstra's algorithm to find the shortest path in a graph % g: the graph in adjacency list format % start_node: the starting node % end_node: the ending node % cost_func: a function handle that returns the cost of traversing an edge % wait_cost_func: a function handle that returns the cost of waiting at a node % cost_path: the shortest path from start_node to end_node % cost_distance: the total distance of the shortest path n = numel(g); % number of nodes in the graph dist = Inf(1, n); % initialize the distance vector prev = zeros(1, n); % initialize the previous node vector visited = false(1, n); % initialize the visited vector dist(start_node) = 0; % set the starting node distance to zero while ~all(visited) % loop until all nodes are visited [~, u] = min(dist(~visited)); % find the unvisited node with the smallest distance visited(u) = true; % mark the node as visited for v = g{u} % loop through the neighbors of u if ~visited(v) % if the neighbor is unvisited alt = dist(u) + cost_func(u, v) + wait_cost_func(v, dist(u) + cost_func(u, v)); % calculate the alternative distance if alt < dist(v) % if the alternative distance is smaller than the current distance dist(v) = alt; % update the distance vector prev(v) = u; % update the previous node vector end end end end % construct the shortest path path = end_node; while path(1) ~= start_node path = [prev(path(1)), path]; end % calculate the total distance of the shortest path distance = dist(end_node); % output the results cost_path = path; cost_distance = distance; end ``` 注意:在MATLAB中,您需要声明函数名称以及输入和输出参数。另外,MATLAB不支持Python中的列表(list),因此在MATLAB中使用了单元数组(cell array)来表示邻接表。

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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

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