路径规划算法(1) - Dijsktra路径算法 python实现及解析

  • 迪克斯特拉(Dijkstras)算法,适用于加权图(weighted graph),找出的是总权重最小的路径。

  • Dijsktra算法包含四个步骤:

    1. 找出当前离起点最近的节点;
    2. 对于该节点的邻居,检查是否有前往它们的更短路径,如果有,就更新其开销,并更新邻居的父节点;
    3. 重复这个过程,直到对所有节点都这样做了;
    4. 计算最终路径(路线和开销)。

code

#!/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-

def dijkstra(graph, startIndex, path, cost, max):
    """
    求解各节点最短路径,获取path,和cost数组,
    path[i] 表示vi节点的前继节点索引,一直追溯到起点。
    cost[i] 表示vi节点的花费
    """
    lenth = len(graph)
    v = [0] * lenth
    # 初始化 path,cost,V, 获得start节点同相邻节点的 权重情况
    for i in range(lenth):
        if i == startIndex:
            v[startIndex] = 1
        else:
            cost[i] = graph[startIndex
### 使用高德API实现基于Dijkstra算法的景点路径规划 #### 高德开放平台简介 高德地图提供了丰富的开发接口和服务,开发者可以通过这些接口获取地理位置、路线规划等多种服务。对于路径规划功能,特别是基于Dijkstra算法的应用场景,可以利用高德的地图SDK或Web API来构建应用程序。 #### 实现方案概述 为了通过高德API实现基于Dijkstra算法的景点路径规划,通常会采用以下方式: - **起点与终点设置**:定义旅行者出发的位置以及想要访问的目的地列表。 - **调用高德API**:请求高德提供的驾车/步行模式下的多点路径规划服务,该服务内部实现了高效的最短路径查找逻辑,虽然不一定完全遵循原始形式的Dijkstra算法,但在原理上有相似之处[^2]。 - **解析返回的数据**:处理来自服务器端响应的信息,提取出每一段行程的具体细节,比如距离、预计耗时等参数。 - **展示给用户**:最终将优化后的游览顺序连同详细的交通指引一同呈现出来供游客参考。 #### Python代码示例 下面是一个简单的Python脚本例子,展示了如何使用`requests`库向高德发送HTTP GET请求,并接收JSON格式的结果来进行初步分析。 ```python import requests def get_route(origin, destination, key='your_api_key'): url = "https://restapi.amap.com/v3/direction/driving" params = { 'origin': origin, 'destination': destination, 'key': key } response = requests.get(url=url, params=params).json() status = response['status'] if int(status) != 1: raise Exception('Request failed') route = response['route']['paths'][0] distance = float(route['distance']) / 1000 # Convert to km return {'distance_km': round(distance, 2)} if __name__ == '__main__': start_point = "116.481759,39.990698" # Example coordinates for Beijing's Forbidden City end_point = "116.465245,39.922612" # Example coordinates near Tiananmen Square result = get_route(start=start_point, destination=end_point) print(f"The driving distance between two points is {result['distance_km']} kilometers.") ``` 此段程序仅作为基础示范用途,在实际项目中可能还需要考虑更多因素,例如错误处理机制、支持多个途经地点等功能扩展。
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