优化该代码class Path(object): def __init__(self,path,cost1,cost2): self.__path = path self.__cost1 = cost1 self.__cost2 = cost2 #路径上最后一个节点 def getLastNode(self): return self.__path[-1] #获取路径路径 @property def path(self): return self.__path #判断node是否为路径上最后一个节点 def isLastNode(self, node): return node == self.getLastNode() #增加加点和成本产生一个新的path对象 def addNode(self, node, price1,price2): return Path(self.__path+[node],self.__cost1+ price1,self.__cost2+ price2) #输出当前路径 def printPath(self): global num #将num作为循环次数,即红绿灯数量 global distance num = 0 for n in self.__path: if self.isLastNode(node=n): print(n) else: print(n, end="->") num += 1 print("全程约为 {:.4}公里".format(str(self.__cost1))) print("时间大约为 {}分钟".format(str(self.__cost2))) print("需要经过{}个红绿灯".format(num)) distance = self.__cost1 #获取路径总成本的只读属性 @property def travelCost1(self): return self.__cost1 @property def travelCost2(self): return self.__cost2 class DirectedGraph(object): def __init__(self, d): if isinstance(d, dict): self.__graph = d else: self.__graph = dict() print('Sth error') def __generatePath(self, graph, path, end, results): #current = path[-1] current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: for n in graph[current]: #if n not in path: if n not in path.path: #self.__generatePath(graph, path + [n], end, results) self.__generatePath(graph, path.addNode(n,self.__graph[path.getLastNode()][n][0],self.__graph[path.getLastNode()][n][1]),end, results) #self.__generatePath(graph,使其能够保存输入记录并且能够查询和显示

时间: 2024-02-14 09:19:13 浏览: 24
可以考虑以下优化: 1. 在 `Path` 类中,可以将 `getLastNode()` 方法改为直接返回 `self.__path[-1]`,因为这个方法只被 `addNode()` 方法调用,而 `addNode()` 方法中也可以直接使用 `self.__path[-1]`。 2. 在 `Path` 类中,可以将 `isLastNode()` 方法改为直接比较 `node` 和 `self.__path[-1]`,因为这个方法只被 `printPath()` 方法调用,而 `printPath()` 方法中也可以直接比较。 3. 在 `Path` 类中,可以将 `printPath()` 方法中的 `global` 声明去掉,因为在该方法中没有使用到任何全局变量。 4. 在 `Path` 类中,可以将 `distance` 变量改为实例变量,即在 `__init__()` 方法中初始化为 0,并在 `printPath()` 方法中使用 `self.__cost1` 赋值。 5. 在 `DirectedGraph` 类中,可以将 `__graph` 变量改为实例变量,即在 `__init__()` 方法中初始化为空字典,并在需要使用时直接使用 `self.__graph`。 下面是修改后的代码: ``` class Path(object): def __init__(self, path, cost1, cost2): self.__path = path self.__cost1 = cost1 self.__cost2 = cost2 self.__distance = 0 # 路径总长度,初始为 0 @property def path(self): return self.__path def getLastNode(self): return self.__path[-1] def isLastNode(self, node): return node == self.__path[-1] def addNode(self, node, price1, price2): return Path(self.__path + [node], self.__cost1 + price1, self.__cost2 + price2) def printPath(self): num = 0 for n in self.__path: if self.isLastNode(n): print(n) else: print(n, end="->") num += 1 print("全程约为 {:.4}公里".format(str(self.__cost1))) print("时间大约为 {}分钟".format(str(self.__cost2))) print("需要经过{}个红绿灯".format(num)) self.__distance = self.__cost1 @property def travelCost1(self): return self.__cost1 @property def travelCost2(self): return self.__cost2 class DirectedGraph(object): def __init__(self, d): if isinstance(d, dict): self.__graph = d else: self.__graph = dict() print('Sth error') def __generatePath(self, graph, path, end, results): current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: for n in graph[current]: if n not in path.path: results = self.__generatePath(graph, path.addNode(n, graph[path.getLastNode()][n][0], graph[path.getLastNode()][n][1]), end, results) return results ```

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class Path(object): def __init__(self,path,distancecost,timecost): self.__path = path self.__distancecost = distancecost self.__timecost = timecost #路径上最后一个节点 def getLastNode(self): return self.__path[-1] #获取路径路径 @property def path(self): return self.__path #判断node是否为路径上最后一个节点 def isLastNode(self, node): return node == self.getLastNode() #增加加点和成本产生一个新的path对象 def addNode(self, node, dprice, tprice): return Path(self.__path+[node],self.__distancecost + dprice,self.__timecost + tprice) #输出当前路径 def printPath(self): for n in self.__path: if self.isLastNode(node=n): print(n) else: print(n, end="->") print(f"最短路径距离(self.__distancecost:.0f)m") print(f"红绿路灯个数(self.__timecost:.0f)个") #获取路径总成本的只读属性 @property def dCost(self): return self.__distancecost @property def tCost(self): return self.__timecost class DirectedGraph(object): def __init__(self, d): if isinstance(d, dict): self.__graph = d else: self.__graph = dict() print('Sth error') #通过递归生成所有可能的路径 def __generatePath(self, graph, path, end, results, distancecostIndex, timecostIndex): current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: for n in graph[current]: if n not in path.path: self.__generatePath(graph, path.addNode(n,self.__graph[path.getLastNode()][n][distancecostIndex][timecostIndex]), end, results, distancecostIndex, timecostIndex) #搜索start到end之间时间或空间最短的路径,并输出 def __searchPath(self, start, end, distancecostIndex, timecostIndex): results = [] self.__generatePath(self.__graph, Path([start],0,0), end, results,distancecostIndex,timecostIndex) results.sort(key=lambda p: p.distanceCost) results.sort(key=lambda p: p.timeCost) print('The {} shortest path from '.format("spatially" if distancecostIndex==0 else "temporally"), start, ' to ', end, ' is:', end="") print('The {} shortest path from '.format("spatially" if timecostIndex==0 else "temporally"), start, ' to ', end, ' is:', end="") results[0].printPath() #调用__searchPath搜索start到end之间的空间最短的路径,并输出 def searchSpatialMinPath(self,start, end): self.__searchPath(start,end,0,0) #调用__searc 优化这个代码

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