Python数据结构与算法之图的最短路径(Dijkstra算法)完整实例
本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的最短路径(Dijkstra算法)。分享给大家供大家参考,具体如下:
- # coding:utf-8
- # Dijkstra算法——通过边实现松弛
- # 指定一个点到其他各顶点的路径——单源最短路径
- # 初始化图参数
- G = {1:{1:0, 2:1, 3:12},
- 2:{2:0, 3:9, 4:3},
- 3:{3:0, 5:5},
- 4:{3:4, 4:0, 5:13, 6:15},
- 5:{5:0, 6:4},
- 6:{6:0}}
- # 每次找到离源点最近的一个顶点,然后以该顶点为重心进行扩展
- # 最终的到源点到其余所有点的最短路径
- # 一种贪婪算法
- def Dijkstra(G,v0,INF=999):
- """ 使用 Dijkstra 算法计算指定点 v0 到图 G 中任意点的最短路径的距离
- INF 为设定的无限远距离值
- 此方法不能解决负权值边的图
- """
- book = set()
- minv = v0
- # 源顶点到其余各顶点的初始路程
- dis = dict((k,INF) for k in G.keys())
- dis[v0] = 0
- while len(book)<len(G):
- book.add(minv) # 确定当期顶点的距离
- for w in G[minv]: # 以当前点的中心向外扩散
- if dis[minv] + G[minv][w] < dis[w]: # 如果从当前点扩展到某一点的距离小与已知最短距离
- dis[w] = dis[minv] + G[minv][w] # 对已知距离进行更新
- new = INF # 从剩下的未确定点中选择最小距离点作为新的扩散点
- for v in dis.keys():
- if v in book: continue
- if dis[v] < new:
- new = dis[v]
- minv = v
- return dis
- dis = Dijkstra(G,v0=1)
- print("测试结果:")
- print dis.values()
运行结果:
- 测试结果:
- dict_values([0, 1, 8, 4, 13, 17])
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