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("我们测试结果:")
print dis.values()

运行结果:

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python加密解密算法与技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

(0)

相关推荐

  • python 递归深度优先搜索与广度优先搜索算法模拟实现

     一.递归原理小案例分析 (1)# 概述 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! (2)# 写递归的过程 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当前函数已经能用,调用自身计算上一次的结果,再求出本次的结果 (3)案例分析:求1+2+3+...+n的数和 # 概述 ''' 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! ''' # 写递归的过程 ''' 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设

  • Python数据结构与算法之图结构(Graph)实例分析

    本文实例讲述了Python数据结构与算法之图结构(Graph).分享给大家供大家参考,具体如下: 图结构(Graph)--算法学中最强大的框架之一.树结构只是图的一种特殊情况. 如果我们可将自己的工作诠释成一个图问题的话,那么该问题至少已经接近解决方案了.而我们我们的问题实例可以用树结构(tree)来诠释,那么我们基本上已经拥有了一个真正有效的解决方案了. 邻接表及加权邻接字典 对于图结构的实现来说,最直观的方式之一就是使用邻接列表.基本上就是针对每个节点设置一个邻接列表.下面我们来实现一个最简

  • Python数据结构与算法之图的基本实现及迭代器实例详解

    本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的基本实现及迭代器.分享给大家供大家参考,具体如下: 这篇文章参考自<复杂性思考>一书的第二章,并给出这一章节里我的习题解答. (这书不到120页纸,要卖50块!!,一开始以为很厚的样子,拿回来一看,尼玛.....代码很少,给点提示,然后让读者自己思考怎么实现) 先定义顶点和边 class Vertex(object): def __init__(self, label=''): self.label = label def __repr__(sel

  • 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 每次循环从队列弹出一个结点 将该节点的所有相连结点放入队列,并标记已被发现 通过队列,将迷宫路口所有的门打开,从一个门进去继续打开里面的门,然后返回前一个门处 """ procedure BFS(G,v) is let Q be a queue Q.enqueue(v) lab

  • python数据结构之图深度优先和广度优先实例详解

    本文实例讲述了python数据结构之图深度优先和广度优先用法.分享给大家供大家参考.具体如下: 首先有一个概念:回溯 回溯法(探索与回溯法)是一种选优搜索法,按选优条件向前搜索,以达到目标.但当探索到某一步时,发现原先选择并不优或达不到目标,就退回一步重新选择,这种走不通就退回再走的技术为回溯法,而满足回溯条件的某个状态的点称为"回溯点". 深度优先算法: (1)访问初始顶点v并标记顶点v已访问. (2)查找顶点v的第一个邻接顶点w. (3)若顶点v的邻接顶点w存在,则继续执行:否则回

  • Python算法之图的遍历

    本节主要介绍图的遍历算法BFS和DFS,以及寻找图的(强)连通分量的算法 Traversal就是遍历,主要是对图的遍历,也就是遍历图中的每个节点.对一个节点的遍历有两个阶段,首先是发现(discover),然后是访问(visit).遍历的重要性自然不必说,图中有几个算法和遍历没有关系?! [算法导论对于发现和访问区别的非常明显,对图的算法讲解地特别好,在遍历节点的时候给节点标注它的发现节点时间d[v]和结束访问时间f[v],然后由这些时间的一些规律得到了不少实用的定理,本节后面介绍了部分内容,感

  • python深度优先搜索和广度优先搜索

    1. 深度优先搜索介绍 图的深度优先搜索(Depth First Search),和树的先序遍历比较类似. 它的思想:假设初始状态是图中所有顶点均未被访问,则从某个顶点v出发,首先访问该顶点,然后依次从它的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图,直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到. 若此时尚有其他顶点未被访问到,则另选一个未被访问的顶点作起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止. 显然,深度优先搜索是一个递归的过程. 2. 广度优先搜索介绍 广度优先搜索算法(Breadt

  • python图的深度优先和广度优先算法实例分析

    本文实例讲述了python图的深度优先和广度优先算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 首先有一个概念:回溯 回溯法(探索与回溯法)是一种选优搜索法,按选优条件向前搜索,以达到目标.但当探索到某一步时,发现原先选择并不优或达不到目标,就退回一步重新选择,这种走不通就退回再走的技术为回溯法,而满足回溯条件的某个状态的点称为"回溯点". 深度优先算法: (1)访问初始顶点v并标记顶点v已访问. (2)查找顶点v的第一个邻接顶点w. (3)若顶点v的邻接顶点w存在,则继续执行:否则回溯到v,

  • 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

  • C语言实现图的最短路径Floyd算法

    Floyd算法直接使用二维数组求出所有顶点到所有顶点的最短路径. D代表顶点到顶点的最短路径权值和的矩阵. P代表对应顶点的最小路径的前驱矩阵. 以下程序在DEV C++中调试运行通过. #include <stdio.h> #define INFINITY 65535 typedef int VertexType; //顶点是字符型 typedef int EdgeType; //边是整型 typedef struct //图的邻接矩阵存储结构 { VertexType vexs[9]; /

  • Python使用Dijkstra算法实现求解图中最短路径距离问题详解

    本文实例讲述了Python使用Dijkstra算法实现求解图中最短路径距离问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里继续前面一篇<Python基于Floyd算法求解最短路径距离问题>的内容,这里要做的是Dijkstra算法,与Floyd算法类似,二者的用途均为求解最短路径距离,在图中有着广泛的应用,二者的原理都是老生常谈了,毕竟本科学习数据结构的同学是不可能不学习这两个算法的,所以在这里我也不再累赘,只简单概述一下这个算法的核心思想: Dijkstra算法的输入有两个参数,一个是原始的数据矩

  • python Dijkstra算法实现最短路径问题的方法

    本文借鉴于张广河教授主编的<数据结构>,对其中的代码进行了完善. 从某源点到其余各顶点的最短路径 Dijkstra算法可用于求解图中某源点到其余各顶点的最短路径.假设G={V,{E}}是含有n个顶点的有向图,以该图中顶点v为源点,使用Dijkstra算法求顶点v到图中其余各顶点的最短路径的基本思想如下: 使用集合S记录已求得最短路径的终点,初始时S={v}. 选择一条长度最小的最短路径,该路径的终点w属于V-S,将w并入S,并将该最短路径的长度记为Dw. 对于V-S中任一顶点是s,将源点到顶点

  • Java利用Dijkstra和Floyd分别求取图的最短路径

    目录 1 最短路径的概述 2 杰斯特拉(Dijkstra)算法 2.1 原理 2.2 案例分析 3 弗洛伊德(Floyd)算法 3.1 原理 3.2 案例分析 4 邻接矩阵加权图实现 5 邻接表加权图实现 本文详细介绍了图的最短路径的概念,然后介绍了求最短路径的两种算法:Dijkstra算法和Floyd算法的原理,最后提供了基于邻接矩阵和邻接表的图对两种算法的Java实现. 阅读本文需要一定的图的基础,如果对于图不是太明白的可以看看这篇文章:Java数据结构之图的原理与实现. 1 最短路径的概述

  • JS使用Dijkstra算法求解最短路径

    一.Dijkstra算法的思路 Dijkstra算法是针对单源点求最短路径的算法. 其主要思路如下: 1. 将顶点分为两部分:已经知道当前最短路径的顶点集合Q和无法到达顶点集合R. 2. 定义一个距离数组(distance)记录源点到各顶点的距离,下标表示顶点,元素值为距离.源点(start)到自身的距离为0,源点无法到达的顶点的距离就是一个大数(比如Infinity). 3. 以距离数组中值为非Infinity的顶点V为中转跳点,假设V跳转至顶点W的距离加上顶点V至源点的距离还小于顶点W至源点

  • python数据结构之图的实现方法

    本文实例讲述了python数据结构之图的实现方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 下面简要的介绍下: 比如有这么一张图: A -> B     A -> C     B -> C     B -> D     C -> D     D -> C     E -> F     F -> C 可以用字典和列表来构建 graph = {'A': ['B', 'C'], 'B': ['C', 'D'], 'C': ['D'], 'D': ['C'], 'E': [

随机推荐