上一篇再说广度优先搜索的适合提到了图。

狄克斯拉特算法是在图的基础上增加了 加权图的概念。就是节点和节点之间是有不同距离的

1.算法实例

用Dijkstra算法找出以A为起点的单源最短路径步骤如下

算法实现

# Dijkstra算法——通过边实现松弛
# 指定一个点到其他各顶点的路径——单源最短路径 # 初始化图参数
G = {1:{1:0, 2:1, 3:12},
2:{2:0, 3:9, 4:3},
3:{3:0, 5:5},
4:{3:4, 4:0, 5:13, 6:15},
5:{5:0, 6:4},
6:{6:0}} # 每次找到离源点最近的一个顶点,然后以该顶点为重心进行扩展
# 最终的到源点到其余所有点的最短路径
# 一种贪婪算法 def Dijkstra(G,v0,INF=999):
""" 使用 Dijkstra 算法计算指定点 v0 到图 G 中任意点的最短路径的距离
INF 为设定的无限远距离值
此方法不能解决负权值边的图
"""
book = set()
minv = v0 # 源顶点到其余各顶点的初始路程
dis = dict((k,INF) for k in G.keys())
dis[v0] = 0 while len(book)<len(G):
book.add(minv) # 确定当期顶点的距离
for w in G[minv]: # 以当前点的中心向外扩散
if dis[minv] + G[minv][w] < dis[w]: # 如果从当前点扩展到某一点的距离小与已知最短距离
dis[w] = dis[minv] + G[minv][w] # 对已知距离进行更新 new = INF # 从剩下的未确定点中选择最小距离点作为新的扩散点
for v in dis.keys():
if v in book: continue
if dis[v] < new:
new = dis[v]
minv = v
return dis dis = Dijkstra(G,v0=1)
print dis.values()

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