出租车路径规划问题的Python实现

路径规划是计算机科学中一个重要的问题，而在实际应用中，出租车路径规划更是一个具有挑战性的任务。在这篇文章中，我们将使用Python来实现一个简单的出租车路径规划算法，并提供相应的源代码。

问题描述：
我们假设有一辆出租车需要从起点到达目的地，而在途中有多个可能的路径可供选择。我们的目标是找到最短的路径，即使在面临交通拥堵等因素时，也能够在最短的时间内到达目的地。

算法思路：
为了解决这个问题，我们可以使用Dijkstra算法，它是一种经典的图算法，用于解决单源最短路径问题。

首先，我们需要构建一个有向加权图来表示交通网络。图中的每个节点表示一个路口或交叉路口，而边表示道路，边的权重表示行驶这段道路所需要的时间或距离。然后，我们将起点设置为图的源节点，目的地设置为图的终点。

接下来，我们可以使用Dijkstra算法来计算从起点到达目的地的最短路径。该算法的基本思想是从起点开始，逐步扩展搜索范围，直到找到到达目的地的最短路径。

下面是使用Python实现出租车路径规划的示例代码：

import heapq

def dijkstra(graph, start,</