python利用dijkstra算法求解图中最短距离
利用dijkstra算法,来完成图中两个顶点间最短的距离,可以直接复制使用,只需要修改参数即可
def dijkstra_raw(edges, from_node, to_node):
"""
将节点信息和边进行比较获取正确的边集
:param edges:
:param from_node:
:param to_node:
:return:正无穷大
"""
g = defaultdict(list)
for l, r, c in edges:
g[l].append((c, r))
q, seen = [(0, from_node, ())], set()
while q:
(cost, v1, path) = heappop(q)
if v1 not in seen:
seen.add(v1)
path = (v1, path)
if v1 == to_node:
return cost, path
for c, v2 in g.get(v1, ()):
if v2 not in seen:
heappush(q, (cost + c, v2, path))
# inf 表示正无穷大
return float("inf"), [] def dijkstra(edges, from_node, to_node):
"""
gain the shortest path and this node information
:param edges: this is a array of path
:param from_node: start node
:param to_node: end node
:return: the shortest path and this node information
"""
len_shortest_path = -1
ret_path = []
length, path_queue = dijkstra_raw(edges, from_node, to_node)
if len(path_queue) > 0:
# 1. Get the length firstly;
len_shortest_path = length
# 2. Decompose the path_queue, to get the passing nodes in the shortest path.
left = path_queue[0]
# 2.1 Record the destination node firstly;
ret_path.append(left)
right = path_queue[1]
while len(right) > 0:
left = right[0]
# 2.2 Record other nodes, till the source-node.
ret_path.append(left)
right = right[1]
# 3. Reverse the list finally, to make it be normal sequence.
ret_path.reverse()
return len_shortest_path, ret_path def get_shortest_path(start_node, end_node):
"""
the shortest_path of matrix
:param start_node: start_position
:param end_node: end_position
:return: the shortest_path
"""
# endless是不存在边的界限
endless = 0
edges_list = []
m_top = get_array(0)
for i in range(len(m_top)):
for j in range(len(m_top[0])):
if i != j and m_top[i][j] != endless:
edges_list.append((i, j, m_top[i][j])) # (i,j) is a link; m_top[i][j] here is 1, the length of link (i,j).
return dijkstra(edges_list, start_node, end_node)
python利用dijkstra算法求解图中最短距离的更多相关文章
- Python利用最优化算法求解投资内部收益率IRR【一】
一. 内部收益率和净现值 内部收益率(Internal Rate of Return, IRR)其实要和净现值(Net Present Value, NPV)结合起来讲.净现值指的是某个投资项目给公司 ...
- Python数据结构与算法之图的最短路径(Dijkstra算法)完整实例
本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的最短路径(Dijkstra算法).分享给大家供大家参考,具体如下: # coding:utf-8 # Dijkstra算法--通过边实现松弛 # 指定一个 ...
- Python数据结构与算法之图的广度优先与深度优先搜索算法示例
本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的广度优先与深度优先搜索算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 根据维基百科的伪代码实现: 广度优先BFS: 使用队列,集合 标记初始结点已被发现,放入队列 ...
- python利用or在列表解析中调用多个函数.py
python利用or在列表解析中调用多个函数.py """ python利用or在列表解析中调用多个函数.py 2016年3月15日 05:08:42 codegay & ...
- Dijkstra算法求解最短路径分析
最短路径是图论算法中的经典问题.图分为有向图.无向图,路径权值有正值.负值,针对不同的情况需要分别选用不同的算法.在维基上面给出了各种不同的场景应用不同的算法的基本原则:最短路问题. 针对无向图,正权 ...
- 利用Dijkstra算法实现记录每个结点的所有最短路径
最近在做PAT时发现图论的一些题目需要对多条最短路径进行筛选,一个直接的解决办法是在发现最短路径的时候就进行判断,选出是否更换路径:另一个通用的方法是先把所有的最短路径记录下来,然后逐个判断.前者具有 ...
- JAVA之单源最短路径(Single Source Shortest Path,SSSP问题)dijkstra算法求解
题目简介:给定一个带权有向图,再给定图中一个顶点(源点),求该点到其他所有点的最短距离,称为单源最短路径问题. 如下图,求点1到其他各点的最短距离 准备工作:以下为该题所需要用到的数据 int N; ...
- [Python] 弗洛伊德(Floyd)算法求图的直径并记录路径
相关概念 对于一个图G=(V, E),求图中两点u, v间最短路径长度,称为图的最短路径问题.最短路径中最长的称为图的直径. 其中,求图中确定的某两点的最短路径算法,称为单源最短路径算法.求图中任意两 ...
- 最短路径算法-迪杰斯特拉(Dijkstra)算法在c#中的实现和生产应用
迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法,用于计算一个节点到其他节点的最短路径. 它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先遍历思想),直到扩展到终点为止 贪心算法(Greedy ...
随机推荐
- 企业安全之APT攻击防护
现在针对企业APT[1]攻击越来越多了,企业安全也受到了严重的威胁,由于APT攻击比较隐匿的特性[2],攻击并不能被检测到,所以往往可以在企业内部网络潜伏很长时间. APT的攻击方式多种多样,导致企业 ...
- CDA数据分析【数据收集】
一.机器收集数据 机器收集数据会从不同角度对数据进行抓取和采集,与之前手动收集数据不同,机器收集数据不再是用小样本.特定样本来采集和分析整体数据,而是采用大样本或整体数据进行分析,这打破了原来的数据分 ...
- ETL DAG调度策略
1.目前etl的fetch task策略是基于任务子孙任务数和任务优先级获得task list 2.然后遍历task list 查看任务是否具备执行条件 集群资源校验(yarn/hdfs)<如果 ...
- Go Programming Language
[Go Programming Language] 1.go run %filename 可以直接编译并运行一个文件,期间不会产生临时文件.例如 main.go. go run main.go 2.P ...
- nfs—文件转换器
前端时间,在做一次设备升级时对nfs有了新的认识. nfs一般认为是文件共享服务器,但在实际的工作环境中,业务服务器有诸多限制,需要有加密隔离措施等等,版本升级和功能调试不同于平时的实验环境. 特别好 ...
- windows 上robot framework 读取sqlite3提示:OperationalError: unable to open database file错误
原因:路径写的不正确. 正确的写法:'D:/Python27/163/demo.db' 或者 r 'E:\\rf-demos-master\\DatabaseDemo\\demo.db' Connec ...
- SpringBoot——IDEA使用 Spring Initializer快速创建项目【四】
前言 使用Spring Initializer快速创建项目 步骤 首先肯定是打开我们的IDEA的编辑器呀~ 创建项目 File -> New -> Project Spring Initi ...
- jenkins中 Slave使用Docker
原因就不说了,网上的自动化测试Docker教程太不靠谱,还是学学官网吧. 目的: 在现在各种虚拟化的大条件下,还在建立N个节点机器或节点机器搞N个并发,是不是太不方便了. 如果一个机器搞N个并发,在自 ...
- q1096
一,看题 1,大概是每个点都来一次BFS标记下应该就可以. 2,你可以想想队列为啥pop()是l++; 3,还是字符你得注意下. 4,x,y,m,n,行列你得搞清楚. 5,这棋盘的破东西.. 6,额, ...
- DCI学习链接及文章
https://www.jianshu.com/u/c1b1137d5886 李永顺 https://www.jianshu.com/users/7386692d5489/timeline 袁英杰 小 ...