Python实现迪杰斯特拉算法
首先我采用邻接矩阵法来表示图(有向图无向图皆可)
图的定义如下:
class Graph:
def __init__(self, arcs=[]):
self.vexs = []
self.arcs = arcs def creategrapg(self):
self.vexs = input().split()
for i in range(len(self.vexs)):
self.arcs.append([float('inf') if int(v) == 0 else int(v)
for v in input().split()])
其中creategrapg用来创建图,创建图时,首先输入所有顶点,以空格分隔在一行内输入,后面为一个n*n的矩阵,n为顶点数目。
算法具体实现如下:
def ShortestPath_DIJ(self, v):
#迪杰斯特拉算法
v0 = self.vexs.index(v)
n = len(self.vexs)
S = [False] * n
S[v0] = True
D = self.arcs[v0].copy()
Path = [-1] * n
for i in range(n):
if D[i] < float('inf'):
Path[i] = v0
D[v0] = 0
for i in range(1, n):
min_ = float('inf')
for w in range(n):
if not S[w] and D[w] < min_:
v_ = w
min_ = D[w]
S[v_] = True
for w in range(n):
if not S[w] and (D[v_] + self.arcs[v_][w] < D[w]):
D[w] = D[v_] + self.arcs[v_][w]
Path[w] = v_
print(f'从{v}到各顶点的最短路径为:')
# 算法到此其实已经结束,下面我自己写的用来展示路径的部分
for ind, val in enumerate(Path):
if ind == v0:
continue
if val == -1:
print(f'{self.vexs[ind]}:不可到达')
continue
path_ = [self.vexs[ind]]
while val > 0:
path_.append(self.vexs[val])
val = Path[val]
# path_.append(v)
print(self.vexs[ind] + ':' + '->'.join(path_[::-1]))
注:这个函数实际上是写在Graph类里面的,为了方便叙述我才分开放了代码。
运行代码:
mygraph = Graph()
mygraph.creategrapg()
mygraph.ShortestPath_DIJ(mygraph.vexs[1])
输入的图如下图所示。
输入样例为:
v0 v1 v2 v3 v4 v5
0 0 10 0 30 100
0 0 5 0 0 0
0 0 0 50 0 0
0 0 0 20 0 10
0 0 0 0 0 60
0 0 0 0 0 0
运行结果如下:
从v1到各顶点的最短路径为:
v0:不可到达
v2:v1->v2
v3:v1->v2->v3
v4:不可到达
v5:v1->v2->v3->v5
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