最短路径遍历

Const_CHENG

于 2023-03-23 21:54:03 发布

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文章标签： python 机器学习 matplotlib

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_60718103/article/details/129740356

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该代码示例展示了如何在1m×1m的二维地图上生成100个随机点，并使用近似算法找出遍历这些点的最短路径。首先，通过numpy生成随机点，然后计算点之间的距离矩阵，接着运用遍历策略寻找最短路径，并用matplotlib进行路径可视化。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

问题描述：构建出1m×1m的二维地图，并且其中有100个点，仿真遍历这100个点的最短路径

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform

# 生成随机点
n_points = 100
points = np.random.rand(n_points, 2)

# 绘制地图
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(points[:, 0], points[:, 1])
ax.set_aspect('equal', 'box')
plt.show()

# 计算距离矩阵
dist_matrix = squareform(pdist(points))

# 近似算法
path = [0]
unvisited = set(range(1, n_points))
while unvisited:
    nearest = min(unvisited, key=lambda x: dist_matrix[path[-1], x])
    path.append(nearest)
    unvisited.remove(nearest)

# 添加回到起点的路径
path.append(0)

# 绘制最短路径
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(points[:, 0], points[:, 1])
ax.plot(points[path, 0], points[path, 1], '-o')
ax.set_aspect('equal', 'box')
plt.show()

结果：