下面是一段由python实现的Dijkstra算法,一些地方的处理实在非常棒,相比于C,代码的数量已经缩减到了60行,所以我想通过本文简单的介绍一下这段代码的细节之处,首先给出源程序: from sys import argv def dijkstra_score(G, shortest_distances, v, w): return shortest_distances[v] + G[v][w] def dijkstra(G, source): unprocessed = set(G.key…

1.Dijkstra算法的基本实现 \(O(n^2)\) 简介: Dijkstra算法是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有权图中最短路径问题.迪杰斯特拉算法主要特点是从起始点开始,采用贪心算法的策略,每次遍历到始点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点,直到扩展到终点为止. 算法介绍推荐文章: https://www.zhihu.com/question/20630094/answer/758191548 假设有图G: 则G的带权邻接矩阵为: matrix = [ [99, 2, 99…

本文是Raymond Hettinger在2013年美国PyCon演讲的笔记(视频, 幻灯片). 示例代码和引用的语录都来自Raymond的演讲.这是我按我的理解整理出来的,希望你们理解起来跟我一样顺畅! 译序 如果说优雅也有缺点的话,那就是你需要艰巨的工作才能得到它,需要良好的教育才能欣赏它. -- Edsger Wybe Dijkstra 在Python社区文化的浇灌下,演化出了一种独特的代码风格,去指导如何正确地使用Python,这就是常说的pythonic.一般说地道(idiomatic…

一般来讲,实现图的过程中需要有两个自定义的类进行支撑:顶点(Vertex)类,和图(Graph)类.按照这一架构,Vertex类至少需要包含名称(或者某个代号.数据)和邻接顶点两个参数,前者作为顶点的标识,后者形成顶点和顶点相连的边,相应地必须有访问获取和设定参数的方法加以包装.Graph类至少需要拥有一个包含所有点的数据结构(列表或者map等),相应地应该有新增顶点.访问顶点.新增连接边等方法.当然,为了实现Dijkstra算法(一种基本的最短路径算法),除了可以在Graph类里增加一个执行D…

调度场算法(Shunting Yard Algorithm)是一个用于将中缀表达式转换为后缀表达式的经典算法,由 Edsger Wybe Dijkstra 引入,因其操作类似于火车编组场而得名.  ——维基百科 目标阐述: 将中缀表达式转换为后缀表达式(Reverse Polish Notation:RPN 逆波兰式) 参与运算的数据的正则表示为:[-]{,}形式的十进制数 运算符优先级:(从高到低)———————————————————————— ( ) 括号 / * % 除乘余 + - 加减…

求解从1到6的最短路径. python代码实现:(以A-F代表1-6) # Dijkstra算法需要三张散列表和一个存储列表用于记录处理过的节点,如下: processed = [] def build_graph(): """建立图关系的散列表""" graph = {} graph["A"] = {} graph["A"]["B"] = 1 graph["A"][…

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…

# 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):…

Dijkstra算法和前一篇的Prim算法非常像,区别就在于Dijkstra算法向最短路径树(SPT)中添加顶点的时候,是按照ta与源点的距离顺序进行的.OSPF动态路由协议就是用的Dijkstra算法.下面还以那个图的例子为例: 代码如下: _=float('inf') def dijkstra(graph,n): dis=[0]*n flag=[False]*n pre=[0]*n flag[0]=True k=0 for i in range(n): dis[i]=graph[k][i]…

利用dijkstra算法,来完成图中两个顶点间最短的距离,可以直接复制使用,只需要修改参数即可 def dijkstra_raw(edges, from_node, to_node): """ 将节点信息和边进行比较获取正确的边集 :param edges: :param from_node: :param to_node: :return:正无穷大 """ g = defaultdict(list) for l, r, c in edges:…