用Python 写出动态路径规划算法

动态路径规划算法，比如常见的Dijkstra算法或A*搜索算法，在Python中可以这样实现。这里以Dijkstra算法为例，它是用于寻找图中两点之间最短路径的经典算法。

首先，你需要安装`heapq`库，它能提供堆数据结构的支持。以下是Dijkstra算法的一个简单版本：

import heapq

def dijkstra(graph, start):
    distances = {node: float('infinity') for node in graph}
    distances[start] = 0
    queue = [(0, start)]
    
    while queue:
        current_distance, current_node = heapq.heappop(queue)
        
        if current_distance > distances[current_node]:
            continue  # 已经找到更短的距离，跳过
        
        for neighbor, weight in graph[current_node].items():
            distance = current_distance + weight
            
            if distance < distances[neighbor]:
                distances[neighbor] = distance
                heapq.heappush(queue, (distance, neighbor))
                
    return distances

# 假设graph是一个字典，表示邻接权重，例如：
# graph = {
#     'A': {'B': 1, 'C': 4},
#     'B': {'A': 1, 'C': 2, 'D': 5},
#     'C': {'A': 4, 'B': 2, 'D': 1},
#     'D': {'B': 5, 'C': 1}
# }

start_node = 'A'
path_distances = dijkstra(graph, start_node)
print(f"从{start_node}到其他点的最短距离：", path_distances)

# 要获取完整的最短路径，可以用优先队列存储节点及其前驱，但这里简化示例
# 实现完整的路径跟踪可能需要辅助数据结构和递归等更多代码。