Python实现最短路径——Dijkstra算法

最新推荐文章于 2024-08-13 20:47:36 发布
最新推荐文章于 2024-08-13 20:47:36 发布
阅读量1k 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 算法 python java
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ai52learn/article/details/131214723
本文介绍了如何用Python实现Dijkstra算法，该算法用于找到单源最短路径，适用于路由算法和交通规划等领域。文章包含算法的基本思路、核心代码及完整实现，并提供了测试示例。

Python实现最短路径——Dijkstra算法

Dijkstra算法是一种经典的单源最短路径算法，使用广泛，可以应用于很多领域，比如路由算法、城市交通规划等。本篇文章将介绍如何使用Python实现Dijkstra算法，并附带完整源码。

Dijkstra算法基本思路

Dijkstra算法通过逐步扩展树来得到最短路径。算法的起始点为s，对于s到其他节点的距离需要进行初始化。然后每次选择当前距离起始点最短的一个节点u，将其加入到已访问的节点集合中，更新其它节点到起始点的距离值。这样逐步扩展已访问节点集合，最终求得起始点到所有其他节点的最短路径。

Dijkstra算法的核心代码

下面是Python实现Dijkstra算法的核心代码，其中graph表示图，start表示起始节点，length表示各个节点之间的距离值。

def dijkstra(graph, start, length):
    visited =
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Python编写最短路径算法——Dijkstra算法实现及源码
持续更新
05-07 388
Dijkstra算法是一种用于图形算法中计算从单个源点到所有其他节点的最短路径的算法。下面我们来介绍如何使用Python实现Dijkstra算法，并附上完整的源代码。接下来，我们实现Dijkstra算法的主体部分：计算最短路径。我们使用一个字典来保存每个节点到源节点的最短距离。同时，我们还需要一个字典来存储每个节点的前一个节点，以便在计算最短路径时回溯路径。对于每个节点，我们需要记录节点名称、相邻节点和相邻节点的边权重。在上面的代码中，我们创建了一个图形结构，并添加了一些节点和边。
python实现Dijkstra算法求解最短路径问题（Shortest Path Problem）
南军Opt的博客
02-19 5355
python实现Dijkstra算法求解最短路径问题（Shortest Path Problem）
【python】最短路径的求解 —— Dijkstra算法
最新发布
m0_65032457的博客
08-13 6379
书接上回，之前的博客使用图论求解最短路径，但是只使用了 Matlab 的函数和 python 的函数进行求解。本文介绍如何使用Dijkstra算法求解最短路径。
最短路径算法-Dijkstra（迪杰斯特拉）-python
王叔叔
03-07 4924
如果不清楚原理的话，看下这个视频（简单易懂，只有4分钟） B站：dijkstra算法求最短路径 看过之后就知道基本原理了。 算法实现步骤： ① 每次找出当前图中距离源点1最近的点k， ② 计算源点1经过该点k到达某个点j是否比原来更近，如果更近，则把源点1到某个点j的距离，替换为这个更近的距离。 ③ 经过n-1次查找（把除了源点之外的点都遍历一遍，每个点都当一次中介值），即可得出源点到每个点最近的距离。 如图： 实现代码如下：（注释非常详细） # -*- coding: utf-8 -*- def ge
Python实现dijkstra算法
一个专注于机器学习基础与实战的技术博客，内容涵盖算法推导、模型实现、数学原理与代码实践。用通俗的语言解析复杂概念，记录学习过程中的思考与总结，适合机器学习爱好者和从业者参考。
07-28 1万+
Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。Dijkstra算法是很有代表性的最短路径算法，在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍，如数据结构，图论，运筹学等等。注意该算法要求图中不存在负权边。问题描述在无向图G=(V,E)中，假设每条边E[i]的长度为w[i]，找到由顶点V0到其余各点的最短路径。（单源最短路径）......
Dijkstra算法的python实现（算法证明、记录最短路径长度及路径信息）
weixin_42639395的博客
01-09 3660
Dijkstra算法的python实现，能够求解起始节点到各个节点的最短路径长度及路径信息； 并且进行了算法有效性证明
Python数据结构与算法之图的最短路径(Dijkstra算法)完整实例
12-25
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...
数据结构与算法 —— 最短路径Dijkstra算法（迪杰斯特拉）详细图解以及python实现
热门推荐
‘’
04-28 2万+
前两章我们讲到了关于图的基本知识，和广度/深度优先搜索。本章，我们将介绍加权图和最短路径的相关知识。最短路径和最小生成树是图论中常见的问题。最短路径是指在一个图中找到两个节点之间的最短路径，最小生成树是指在一个图中找到一个连通子图，使得所有节点都能够互相到达，且总权值最小。最短路径算法常见的有floyd算法（弗洛伊德算法）和 dijkstra算法（迪杰斯特拉）。本文只介绍dijkstra算法。最短路径运用非常广泛，比如在导航系统中，确定两个地点间哪条路线最短；
python遗传算法最短路径问题_最短路径算法的Dijkstra算法——python实现
weixin_31995467的博客
12-30 1084
今天为大家分享的算法是为解决最短路径算法的Dijkstra算法(简称D算法)，这是一个解决从点到点之间最短路径的问题，看下面这张图：这里，我们想要得出节点a(节点1)到节点b(节点5)的最短路径，就是怎么走可以使得权重值的和最小，每一条边都有一个权重。今天我们介绍的D算法就是解决这类问题的，这是一种贪心算法，每次只取权重和最小的点，通过不断加入节点，来更新源节点a到各个节点的最短路径，直到所有节点...
Python语言编写的Dijkstra算法
06-25
这是一个用Python写的Dijkstra算法，放在python3.x系列中即可运行，用于求解最短路径问题。可以求解大概10个节点的无向完全图。
Dijkstra算法python实现
03-21
本资源为图临接链表结构及常用算法python实现。包括深度优先遍历算法，Dijkstra算法。。后期继续更新
python实现Dijkstra算法的最短路径问题
09-19
主要介绍了python实现Dijkstra算法的最短路径问题，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
堆优化的Dijkstra算法用PYTHON实现
04-15
戴克斯特拉算法（Dijkstra’s algorithm）是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉提出。迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决非负权有向图的单源最短路径问题，算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。 该算法的输入包含了一个有权重的有向图 G，以及G中的一个来源顶点 S。我们以 V 表示 G 中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。(u, v) 表示从顶点 u 到 v 有路径相连。我们以 E 表示G中所有边的集合，而边的权重则由权重函数 w: E → [0, ∞] 定义。因此，w(u, v) 就是从顶点 u 到顶点 v 的非负权重（weight）。边的权重可以想像成两个顶点之间的距离。任两点间路径的权重，就是该路径上所有边的权重总和。已知有 V 中有顶点 s 及 t，Dijkstra 算法可以找到 s 到 t的最低权重路径(例如，最短路径)。这个算法也可以在一个图中，找到从一个顶点 s 到任何其他顶点的最短路径。对于不含负权的有向图，Dijkstra算法是目前已知的最快的单源最短路径算法。
Dijkstra 最短路径算法 Python 实现
luoganttcc的博客
03-14 2444
同理通过 2->4（G[2][4]），可以将 dis[4]的值从 ∞ 松弛为 4（dis[4] 初始为 ∞，dis[2] + G[2][4] = 1 + 3 = 4，dis[4] > dis[2] + G[2][4]，所以 dis[4] 要更新为 4）。再看 parents[6] = 5，说明 6 号顶点的上一个顶点为 5，parents[5] = 3，说明 5 号顶点的上一个顶点为 3，以此类推，最终 1 号顶点到 6 号顶点的路径为 1->2->4->3->5->6。总结一下刚才的算法。
python3dijkstra_python实现Dijkstra算法
weixin_36248959的博客
12-23 201
测试使用路径图实现代码#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-"""Information:@author : enrico@contact : wooenrico@gmail.com@Site :@software : PyCharm@file : Dijkstra.py@time : 2018/5/2 20:50@d...
python棋盘最短路径_python Dijkstra算法实现最短路径问题的方法
weixin_39579548的博客
11-29 350
这篇文章主要介绍了python Dijkstra算法实现最短路径问题的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧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...
python实现Dijkstra算法
qq_41682681的博客
12-03 1326
import sys # 3个数一组，例如1，2，1表示1到2的有向距离为1 graph = [1, 2, 1, 1, 3, 12, 2, 3, 9, 2, 4, 3, 3, 5, 5, 4, 3, 4, 4, 5, 13, 4, 6, 15, 5, 6, 4] # 图的定点数 points = 6 # 图的边数 sides = 9 # 邻接矩阵 e = [[i for j in rang...
【算法】python实现最短路径Dijkstra算法
qq_32643313的博客
08-30 1232
# -*- coding: utf-8 -*- # /usr/bin/python # 作者：kimicr # 实验日期：20190827 # Python版本：3.6.3 # 解决边的权重非负的最短路径问题的经典Dijkstra算法（适用范围：有向图、非负权重） # 注意：最小路径不唯一 from collections import deque import math inf = mat...
最短路径算法Dijkstra算法(with python code)
sdf57的博客
09-19 321
想写一篇关于最短路径的算法发现自己画图不够好，看到一篇博客简单清楚的解释了算法的含义，搬运过来了，后面是我补充的。 转自https://www.cnblogs.com/nigang/p/3658990.html 以顶点A作为出发点为例，来说明Dijkstra算法过程。 （1）设置两个集合，S集合和V集合。S集合初始只有源顶点即顶点A，V集合初始为除了源顶点以外的其他所有顶点。 设置一个数组dist用来表...
python单源最短路径——dijkstra算法
12-22
离字典，将起始节点的距离设为0，其他节点的距离设为无穷大 distances = {node: sys.maxsize for node in graph} distances[start] = 0 # 初始化已访问节点的集合和未访以下是使用问节点D的集ijkstra合 visited = set() unvisited算法求解最短路径的Python = set(graph) while unvisited: # 代码示例： ```python class D选择当前ijkstra距: def __init__(self, graph离最小的节点 , start, current goal): self.graph = graph # 邻接表_node = min(unvisited, key=lambda self node: distances[node]) # 更新.start = start当前节点的 # 起邻居节点点 self.goal =的距离 goal # 终点 for neighbor in graph self.open[current_node]: _list = {} if neighbor in # open 表 self.closed_list unvisited: new_distance = distances[current_node] + = {} graph[current_node][neighbor # closed 表 self.open_list[start] if new_distance] = < distances[neighbor]: 0.0 # 将 distances[neighbor] = new_distance # 将当前起点放入 open_list 中 self.parent = {节点标记start:为已访 None} 问，并从未访问集合中移除 visited.add # 存储节点的父子关系。键为(current_node) 子节点， unvisited值为父.remove(current_node) return节点。方便做最 distances def print后_path(dist路径的ances,回 start溯 self.min, end): _dis = None # 根 # 最短路径的长度 def shortest_path据距离字典和终点节点(self): while True: ，逆向 if self打印路径.open_list is path = [end None: ] print('搜索 current_node =失败 end while current_node !=， 结束！') break distance start: , min_node = for neighbor in graph min(zip[current_node]: if(self.open_list distances[current.values(), self_node] ==.open_list.keys distances[neighbor())) #] + graph 取出距[neighbor][current_node]: 离最小的节点 self path.open_list.pop.append(min_node)(neighbor) current_node = neighbor break path.reverse() # 将其从 open_list 中去除 self print.closed("_list[minShortest_node] = path from", distance # 将节点加入 closed start, "to", end,_list ":", "->".join(path)) # 示例 中 if min_node == self.goal: # 如果节点为图的邻接矩阵终点 self.min_dis = distance 表示 graph shortest = { _path = [ 'Aself.goal]': {'B': # 5, 'C 记录从': 终1}, 点回溯的路径 'B
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值