用代价树的广度优先搜索解决交通图问题的代码
时间: 2024-02-15 17:05:54 浏览: 31
以下是使用代价树的广度优先搜索算法解决交通图问题的 Python 代码示例:
```python
# 定义一个交通图,使用邻接表表示,每个节点包含相邻节点和边的代价
graph = {
'A': {'B': 2, 'C': 3},
'B': {'D': 5, 'E': 4},
'C': {'F': 6},
'D': {'G': 7},
'E': {'G': 4},
'F': {'G': 3},
'G': {}
}
# 定义起始节点和目标节点
start_node = 'A'
goal_node = 'G'
# 定义一个队列和一个哈希表,用于存储待扩展的节点和已访问的节点
queue = [(start_node, 0)]
visited = {start_node: 0}
# 定义一个变量,用于记录找到目标节点的路径代价
path_cost = 0
# 进行广度优先搜索
while queue:
# 取出队列中的第一个节点,并计算其代价
node, cost = queue.pop(0)
# 如果当前节点是目标节点,记录路径代价并退出循环
if node == goal_node:
path_cost = cost
break
# 遍历当前节点的相邻节点
for neighbor, neighbor_cost in graph[node].items():
# 计算相邻节点的路径代价
total_cost = cost + neighbor_cost
# 如果相邻节点还没有被访问,或者当前路径代价更小,则添加到队列中
if neighbor not in visited or total_cost < visited[neighbor]:
visited[neighbor] = total_cost
queue.append((neighbor, total_cost))
# 输出找到目标节点的路径代价
print(path_cost)
```
在上面的代码中,我们使用邻接表表示交通图,并使用一个队列和一个哈希表来存储待扩展的节点和已访问的节点。在进行广度优先搜索时,我们首先从队列中取出第一个节点,并计算其代价。接着,我们遍历当前节点的相邻节点,并计算相邻节点的路径代价。如果相邻节点还没有被访问,或者当前路径代价更小,则将其添加到队列中。如果找到目标节点,则记录路径代价并退出循环。最后,输出找到目标节点的路径代价。