Python实现Dijkstra算法

 更新时间:2018年10月17日 10:49:24   作者:no-96  
今天小编就为大家分享一篇关于Python实现Dijkstra算法,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧

Dijkstra算法

迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959 年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法。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。

迪杰斯特拉算法是求从某一个起点到其余所有结点的最短路径,是一对多的映射关系,是一种贪婪算法

示例:

算法

算法实现流程思路:
迪杰斯特拉算法每次只找离起点最近的一个结点,并将之并入已经访问过结点的集合(以防重复访问,陷入死循环),然后将刚找到的最短路径的结点作为中间结点来更新相邻结点的路径长度,这样循环找到图中一个个结点的最短路径。

"""
输入
graph 输入的图
src 原点
返回
dis 记录源点到其他点的最短距离
path 路径
"""
import json
def dijkstra(graph,src):
  if graph ==None:
    return None
  # 定点集合
  nodes = [i for i in range(len(graph))] # 获取顶点列表,用邻接矩阵存储图
  # 顶点是否被访问
  visited = []
  visited.append(src)
  # 初始化dis
  dis = {src:0}# 源点到自身的距离为0
  for i in nodes:
    dis[i] = graph[src][i]
  path={src:{src:[]}} # 记录源节点到每个节点的路径
  k=pre=src
  while nodes:
    temp_k = k
    mid_distance=float('inf') # 设置中间距离无穷大
    for v in visited:
      for d in nodes:
        if graph[src][v] != float('inf') and graph[v][d] != float('inf'):# 有边
          new_distance = graph[src][v]+graph[v][d]
          if new_distance <= mid_distance:
            mid_distance=new_distance
            graph[src][d]=new_distance # 进行距离更新
            k=d
            pre=v
    if k!=src and temp_k==k:
      break
    dis[k]=mid_distance # 最短路径
    path[src][k]=[i for i in path[src][pre]]
    path[src][k].append(k)

    visited.append(k)
    nodes.remove(k)
    print(nodes)
  return dis,path
if __name__ == '__main__':
  # 输入的有向图,有边存储的就是边的权值,无边就是float('inf'),顶点到自身就是0
  graph = [ 
    [0, float('inf'), 10, float('inf'), 30, 100],
    [float('inf'), 0, 5, float('inf'), float('inf'), float('inf')],
    [float('inf'), float('inf'), 0, 50, float('inf'), float('inf')],
    [float('inf'), float('inf'), float('inf'), 0, float('inf'), 10],
    [float('inf'), float('inf'), float('inf'), 20, 0, 60],
    [float('inf'), float('inf'), float('inf'), float('inf'), float('inf'), 0]]
  dis,path= dijkstra(graph, 0) # 查找从源点0开始带其他节点的最短路径
  print(dis)
  print(json.dumps(path, indent=4))


总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对脚本之家的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

相关文章

  • Python Tkinter Menu组件详解

    Python Tkinter Menu组件详解

    这篇文章主要介绍了Python TkinterMenu 组件用法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2021-10-10
  • 使用Python来批量检测并删除Word文档中的宏

    使用Python来批量检测并删除Word文档中的宏

    Word文档作为最常用的电子文档格式之一,经常被用来作为内容分享工具,在网络中或设备之间进行传输,其安全性也需要受到关注,宏是可嵌入Word文档中的一种VBA迷你程序,本文将介绍如何使用Python来批量检测并删除Word文档中的宏,保护计算机的安全,需要的朋友可以参考下
    2024-07-07
  • pygame可视化幸运大转盘实现

    pygame可视化幸运大转盘实现

    这篇文章主要介绍了pygame可视化幸运大转盘实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2021-04-04
  • Python实现求取表格文件某个区域内单元格的最大值

    Python实现求取表格文件某个区域内单元格的最大值

    这篇文章主要介绍基于Python语言,基于Excel表格文件内某一列的数据,计算这一列数据在每一个指定数量的行的范围内(例如每一个4行的范围内)的区间最大值的方法,需要的朋友可以参考下
    2023-08-08
  • opencv canny边缘检测算法详解

    opencv canny边缘检测算法详解

    本文主要介绍了opencv canny边缘检测算法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2022-03-03
  • Python3.6+selenium2.53.6自动化测试_读取excel文件的方法

    Python3.6+selenium2.53.6自动化测试_读取excel文件的方法

    这篇文章主要介绍了Python3.6+selenium2.53.6自动化测试_读取excel文件的方法,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2019-09-09
  • Flask中提供静态文件的实例讲解

    Flask中提供静态文件的实例讲解

    在本篇文章里小编给大家分享的是一篇关于Flask中提供静态文件的实例及相关知识点详解,有兴趣的朋友们可以跟着学习下。
    2021-12-12
  • python基础之reverse和reversed函数的介绍及使用

    python基础之reverse和reversed函数的介绍及使用

    我们在整理资料的时候,有的时候过于混乱难以整理,这时我们不妨可以对它先进行一个排序,这样可以方便我们浏览,查询,有利于我们整理资料,下面这篇文章主要给大家介绍了关于python基础之reverse和reversed函数的介绍及使用,需要的朋友可以参考下
    2022-12-12
  • Python数据分析之 Matplotlib 饼图绘制

    Python数据分析之 Matplotlib 饼图绘制

    这篇文章主要介绍了Python数据分析之 Matplotlib 饼图绘制,文章基于python的相关资料展开详细的饼图绘制,具有一定的参考价值,需要的小伙伴可以参考一下
    2022-05-05
  • windows中python实现自动化部署

    windows中python实现自动化部署

    本文主要介绍了windows中python实现自动化部署,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2022-08-08

最新评论