for neighbor, weight in enumerate(adj_matrix[current]):其中weight

这段代码是用于遍历当前节点的相邻节点的邻接矩阵的一部分。邻接矩阵是一个二维数组，表示图中节点之间的连接关系。如果节点i和节点j之间有连接，那么邻接矩阵中第i行第j列的值为1（或者表示边的权重值）；否则为0。

这里的adj_matrix是一个邻接矩阵，current是当前节点的索引。enumerate(adj_matrix[current])返回的是当前节点的相邻节点和连接边的权重值，其中neighbor是相邻节点的索引，weight是连接边的权重值。遍历完所有相邻节点后，就可以根据权重值选择最优的下一个节点进行继续遍历。

相关问题

for neighbor, weight in enumerate(adj_matrix[current]):其中weight是什么

weight是在遍历当前节点的相邻节点时，对应的边的权重值。在一个无向图中，节点之间的边可能带有权重，表示节点之间的距离或者代价等等。在进行路径搜索算法时，需要考虑边的权重，选择边权重最小的节点，以达到最优路径的目的。

在这段代码中，adj_matrix是一个邻接矩阵，代表了图中节点之间的连接关系。邻接矩阵中每个元素的值都是一个权重值，表示两个节点之间的距离或者代价。在遍历当前节点的相邻节点时，可以通过枚举邻接矩阵中的值（即权重值），得到当前节点与相邻节点之间的边权重值，从而选择边权重最小的相邻节点。

path = [end] current = end while current != start: for neighbor, weight in enumerate(adj_matrix[current]): if weight > 0 and distances[current] == distances[neighbor] + weight: path.append(neighbor) current = neighbor break path.reverse()

这段代码是什么意思？

这段代码实现了一个最短路径算法，使用了邻接矩阵来表示图中的边和节点。算法从终点开始，逐步往前寻找路径中的每个节点，直到找到起点为止。具体实现中，用一个 distances 数组保存每个节点到终点的距离，从终点开始，遍历每个邻居节点，如果邻居节点到终点的距离加上当前节点到邻居节点的距离等于当前节点到终点的距离，说明邻居节点在路径上，并将其加入 path 数组中。最后将 path 数组颠倒顺序，得到从起点到终点的最短路径。