【python项目】扩展---公交换乘

  1. 项目要求:用户输入起点,再输入终点站。 我们程序根据 公交站的字典查找到换乘的位置。
  2. 我们程序要:提示 换乘站 和换乘路线。
  3. 公交数据库如下:
 
  1. 375:西直门,文慧桥,蓟门桥,学院路,知春路
  2. 562:蓟门桥,学院路,中关村
  3. 387:学院路,北京西站
 
  1. jiangning@jiangning-Ideapad-Z460:~$ more bus.txt
  2. 375:西直门,文慧桥,蓟门桥,学院路,知春路
  3. 562:蓟门桥,学院路,中关村
  4. 387:学院路,北京西站
  5. jiangning@jiangning-Ideapad-Z460:~$ python change.py
  6. 请输入起始站:西直门
  7. 请输入目标站:中关村
  8. find 西直门 -- 蓟门桥 --中关村
  9. find 西直门 -- 学院路 --中关村
  10. jiangning@jiangning-Ideapad-Z460:~$ python change.py
  11. 请输入起始站:西直门
  12. 请输入目标站:北京西站
  13. find 西直门 -- 学院路 --北京西站

支持多路换乘的例子:

 
  1. dict_and={"375":["345","123","432"],"345":["23","32"],"123":["1","2"],"23":["3","4"],"3":["5","6"]}
  2. findit = 0
  3. changeno = ""
  4. def find(n,end):
  5. global findit,changeno
  6. if dict_and.has_key(n):
  7. l_n = dict_and[n]
  8. else:
  9. return
  10. for n1 in l_n:
  11. if n1 == end :
  12. print n1
  13. findit = 1
  14. changeno = n
  15. return
  16. else:
  17. find(n1,end)
  18. if changeno == n1:
  19. print n1
  20. changeno = n
  21. findit = 0
  22. find("375","5")
  23. changeno = ""
  24. findit = 0
  25. find("375","6")
  26. changeno = ""
  27. findit = 0
  28. find("375","3")

公交数据下载

http://mobile.8684.cn/down


【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码,下载可以直接使用! 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目,作为参考资料学习借鉴。 3、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能,需要能看懂代码,并且热爱钻研,自行调试。 基于python公交换乘系统源码+示例图片(求解最短路径,最少换乘问题).zip 基于python公交换乘系统源码+示例图片(求解最短路径,最少换乘问题).zip 基于python公交换乘系统源码+示例图片(求解最短路径,最少换乘问题).zip 基于python公交换乘系统源码+示例图片(求解最短路径,最少换乘问题).zip 基于python公交换乘系统源码+示例图片(求解最短路径,最少换乘问题).zip 基于python公交换乘系统源码+示例图片(求解最短路径,最少换乘问题).zip 基于python公交换乘系统源码+示例图片(求解最短路径,最少换乘问题).zip 基于python公交换乘系统源码+示例图片(求解最短路径,最少换乘问题).zip 基于python公交换乘系统源码+示例图片(求解最短路径,最少换乘问题).zip 基于python公交换乘系统源码+示例图片(求解最短路径,最少换乘问题).zip 基于python公交换乘系统源码+示例图片(求解最短路径,最少换乘问题).zip 基于python公交换乘系统源码+示例图片(求解最短路径,最少换乘问题).zip
### 关于 CSP-J 2019 复赛公交换乘问题的解析 #### 题目概述 题目涉及公交线路之间的换乘优化问题,核心在于如何通过最少次数完成从起点到终点的转换。此题需要掌握数组和队列的基础知识[^1]。 #### 数据结构的选择与算法设计 为了处理此类路径规划问题,可以采用广度优先搜索(BFS)。由于 BFS 能够逐层扩展节点并找到最短路径,在解决最小步数类问题时非常适用。此外,考虑到金币数量不会超过 \(10^4\) 的约束条件,可以通过引入状态压缩的思想来减少冗余计算[^2]。 以下是基于上述理论的具体实现方法: ```python from collections import deque def bus_transfer(n, m, k, lines): # 初始化访问标记矩阵 visited = [[False]*k for _ in range(m)] queue = deque() # 将初始位置加入队列 (当前所在线号, 当前站点编号, 已花费金币数) for i in range(m): queue.append((i, 0, 0)) visited[i][0] = True steps = 0 while queue: size = len(queue) for _ in range(size): line, station, cost = queue.popleft() # 到达目标站点则返回所需步数 if station == n - 1: return steps # 同一线路前进一站 if station + 1 < n and not visited[line][cost]: queue.append((line, station + 1, cost)) visited[line][cost] = True # 换乘其他线路 for next_line in range(m): if next_line != line and not visited[next_line][cost + 1] and cost + 1 < k: queue.append((next_line, 0, cost + 1)) # 始终从新线路的第一站出发 visited[next_line][cost + 1] = True steps += 1 return -1 # 如果无法到达,则返回-1表示无解 ``` 以上代码片段展示了利用 BFS 实现公交换乘问题的一种方式。其中 `n` 表示总站点数目;`m` 是可用公交车路线的数量;而参数 `lines` 描述每条具体线路覆盖哪些站点。 #### 思维拓展与技巧总结 当面对买卖行为交织的情况时,尝试寻找可能存在的转化途径往往能够简化原命题难度。另外值得注意的是,竞赛题目通常会精心设置输入范围提示潜在解决方案方向——本例中的最大金币限制即暗示了可运用的状态空间大小合理有限。
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