迪杰斯特拉算法python实现--有向图

Dijkstra(简单的狄克斯特拉算法Python实现) 狄克斯特拉算法 一、简介: 是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有向图中最短路径问题。迪杰斯特拉算法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 二、步骤: (1) 找出“最便宜”的节点,即可在最短时间内到达的节点。 (2) 更新该节点的邻居的开销,其含义将稍后介绍。 (3) 重复这个过程,直到对图中的每个节点都这样做了。 (4) 计算最终路径。 三、图解:... 阅读详情

代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
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  # 记录最终的到各个点的最短路径长度
    S = []  # 已经走过的节点
    Q = [i for i in range(len(graph))]  # 记录有多少个节点
    dist_init = [i for i in graph[s]]  # 初始时的路线
    while Q:
        u_dist = {v: d for v, d in enumerate(dist_init) if v in Q}
        u = min(u_dist, key=u_dist.get)
        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)

在这里插入图片描述

基于Python实现迪杰斯特拉算法的最佳路径选择 迪杰斯特拉算法(Dijkstra's algorithm)是一种解决带权有向图(或无向图)中单源最短路径(single-source shortest path)问题的贪心算法。它通过选定尚未确定最短路径的顶点中距离最小的顶点来扩展已确定最短路径的顶点集合,以此不断向图中的其他顶点扩展最短路径,直到扩展至终点或无法继续扩展为止。 阅读详情

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