Floyd最短路径-python 实现

本文介绍了一种使用三层循环结构在邻接矩阵表示的图中寻找多源最短路径的方法,通过计算起始节点到中转节点和中转节点到结束节点的组合距离,实现最短路径的更新。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

关键词:多源最短路径、邻接矩阵、中转节点、O(n**3)、三层循环、无负

/*节点个数:n
  表示图的路径长度:邻接矩阵d[i][j],i到j的距离
  中转节点:k点
  思想:一层循环——将每个节点都当作中转节点
       二层循环——从i出发,一行遍历
       三层循环——到达j
  结果:最终的邻接矩阵d[][]就是各点到各点的最短路径
*/
for k in range(n): //中转节点
    for i in range(n):  //起始节点
        for j in range(n):  //结束节点
            d[i][j] = min(d[i][j], d[i][k]+d[k][j])  
            //(起始节点->结束节点) & (起始节点->中转节点 + 中转节点->结束节点)取小的

图论是一种数学结构,用于研究由顶点(节点)和边连接的集合。最短路径算法则是寻找图中两点之间最短距离或最少步数的路径。Python有许多库可以方便地处理图论问题,如`networkx`和`igraph`。 其中一种常用的最短路径算法是Dijkstra算法,它适用于带权有向图或无向图,特别是当权重是非负的时候。以下是使用`networkx`库实现Dijkstra算法的一个简单示例: ```python import networkx as nx # 创建一个简单的有向图 G = nx.DiGraph() G.add_edge('A', 'B', weight=3) G.add_edge('A', 'C', weight=1) G.add_edge('B', 'C', weight=4) G.add_edge('B', 'D', weight=2) G.add_edge('C', 'D', weight=5) def dijkstra_shortest_path(G, source): distances = {node: float('inf') for node in G.nodes} distances[source] = 0 previous_nodes = {} while distances: current_node, current_distance = min((distance, node) for node, distance in distances.items() if distance != float('inf')) if current_distance == float('inf'): break distances.pop(current_node) for neighbor, edge_weight in G.edges[current_node].items(): new_distance = current_distance + edge_weight if new_distance < distances.get(neighbor, float('inf')): distances[neighbor] = new_distance previous_nodes[neighbor] = current_node return distances, previous_nodes shortest_path, predecessors = dijkstra_shortest_path(G, 'A') print("Shortest path from 'A':", shortest_path) ``` 在这个例子中,函数`dijkstra_shortest_path`计算了从源节点到所有其他节点的最短路径,并返回每个节点的距离及前驱节点。如果需要其他类型的最短路径算法(如Floyd-Warshall、Bellman-Ford等),也可以在相应的库中找到对应的实现
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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