dijkstra算法python实现

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 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; 阅读详情
MAX_value = 999999


def dijkstra(graph, s):
    # 判断图是否为空,如果为空直接退出
    if graph is None:
        return None
    dist = [MAX_value]*len(graph)
    dist[s] = 0
    S = []
    Q = [i for i in range(len(graph))]
    dist_init = [i for i in graph[s]]
    while Q:
        u_dist = min([d for v, d in enumerate(dist_init) if v in Q])
        u = dist_init.index(u_dist)

        S.append(u)
        Q.remove(u)

        for v, d in enumerate(graph[u]):
            if 0 < d < MAX_value:
                if dist[v] > dist[u]+d:
                    dist[v] = dist[u]+d
                    dist_init[v] = dist[v]
    return dist


if __name__ == '__main__':
    graph_list = [ [0, 9, MAX_value, MAX_value, MAX_value, 14,15,MAX_value],
                    [9, 0, 24, MAX_value, MAX_value, MAX_value,MAX_value,MAX_value],
                    [MAX_value, 24, 0, 6, 2, 18,MAX_value,19],
                    [MAX_value, MAX_value, 6, 0, 11,MAX_value,MAX_value, 6],
                    [MAX_value,MAX_value, 2, 11, 0, 30,20, 16],
                    [14,MAX_value,18,MAX_value,30,0,5,MAX_value],
                    [15,MAX_value,MAX_value,MAX_value,20,5,0,44],
                    [MAX_value,MAX_value,19,6,16,MAX_value,44,0]]

    distance = dijkstra(graph_list, 0)
    print(distance)

右箭头,说明下是无向图。计算从s到t的最短距离

算法如下


Dijkstra算法 定义+特性+原理+公式+Python示例代码(带详细注释) Dijkstra算法是一种用于在加权图中找到单一源点到所有其他节点的最短路径的算法。它特别适用于处理具有非负权重的边的有向和无向图。该算法通过一个贪心的方法,依次选择未处理的最近节点,并更新其邻接节点的距离。使用优先队列(最小堆)优化的Dijkstra算法能高效地管理和更新节点距离,是计算网络路由、城市交通导航等问题的常用工具。虽然它不能处理负权边,但其实现简单且效率高,使其在工业和学术领域广泛应用。 阅读详情

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