一、簡(jiǎn)介
創(chuàng)新互聯(lián)主要從事成都網(wǎng)站制作、做網(wǎng)站、網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)、企業(yè)做網(wǎng)站、公司建網(wǎng)站等業(yè)務(wù)。立足成都服務(wù)隨州,十余年網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗(yàn),價(jià)格優(yōu)惠、服務(wù)專業(yè),歡迎來(lái)電咨詢建站服務(wù):18982081108是從一個(gè)頂點(diǎn)到其余各頂點(diǎn)的最短路徑算法,解決的是有向圖中最短路徑問(wèn)題。迪杰斯特拉算法主要特點(diǎn)是以起始點(diǎn)為中心向外層層擴(kuò)展,直到擴(kuò)展到終點(diǎn)為止
二、步驟
(1) 找出“最便宜”的節(jié)點(diǎn),即可在最短時(shí)間內(nèi)到達(dá)的節(jié)點(diǎn)。
(2) 更新該節(jié)點(diǎn)的鄰居的開(kāi)銷,其含義將稍后介紹。
(3) 重復(fù)這個(gè)過(guò)程,直到對(duì)圖中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都這樣做了。
(4) 計(jì)算最終路徑。
三、圖解
上圖中包括5個(gè)節(jié)點(diǎn),箭頭表示方向,線上的數(shù)字表示消耗時(shí)間。
首先根據(jù)上圖做出一個(gè)初始表(父節(jié)點(diǎn)代表從哪個(gè)節(jié)點(diǎn)到達(dá)該節(jié)點(diǎn)):
然后從“起點(diǎn)”開(kāi)始,根據(jù)圖中的信息更新一下表,由于從“起點(diǎn)”不能直接到達(dá)“終點(diǎn)”節(jié)點(diǎn),所以耗時(shí)為∞(無(wú)窮大):
有了這個(gè)表我們可以根據(jù)算法的步驟往下進(jìn)行了。
第一步:找出“最便宜”的節(jié)點(diǎn),這里是節(jié)點(diǎn)B:
第二步:更新該節(jié)點(diǎn)的鄰居的開(kāi)銷,根據(jù)圖從B出發(fā)可以到達(dá)A和“終點(diǎn)”節(jié)點(diǎn),B目前的消耗2+B到A的消耗3=5,5小于原來(lái)A的消耗6,所以更新節(jié)點(diǎn)A相關(guān)的行:
同理,B目前消耗2+B到End的消耗5=7,小于∞,更新“終點(diǎn)”節(jié)點(diǎn)行:
B節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的節(jié)點(diǎn)已經(jīng)更新完成,所以B節(jié)點(diǎn)不在后面的更新范圍之內(nèi)了:
找到下一個(gè)消耗最小的節(jié)點(diǎn),那就是A節(jié)點(diǎn):
根據(jù)A節(jié)點(diǎn)的消耗更新關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn),只有End節(jié)點(diǎn)行被更新了:
這時(shí)候A節(jié)點(diǎn)也不在更新節(jié)點(diǎn)范圍之內(nèi)了:
最終表的數(shù)據(jù)如下:
根據(jù)最終表,從“起點(diǎn)”到“終點(diǎn)”的最少消耗是6,路徑是起點(diǎn)->B->A->終點(diǎn).
四、代碼實(shí)現(xiàn)
# -*-coding:utf-8-*- # 用散列表實(shí)現(xiàn)圖的關(guān)系 # 創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)的開(kāi)銷表,開(kāi)銷是指從"起點(diǎn)"到該節(jié)點(diǎn)的權(quán)重 graph = {} graph["start"] = {} graph["start"]["a"] = 6 graph["start"]["b"] = 2 graph["a"] = {} graph["a"]["end"] = 1 graph["b"] = {} graph["b"]["a"] = 3 graph["b"]["end"] = 5 graph["end"] = {} # 無(wú)窮大 infinity = float("inf") costs = {} costs["a"] = 6 costs["b"] = 2 costs["end"] = infinity # 父節(jié)點(diǎn)散列表 parents = {} parents["a"] = "start" parents["b"] = "start" parents["end"] = None # 已經(jīng)處理過(guò)的節(jié)點(diǎn),需要記錄 processed = [] # 找到開(kāi)銷最小的節(jié)點(diǎn) def find_lowest_cost_node(costs): # 初始化數(shù)據(jù) lowest_cost = infinity lowest_cost_node = None # 遍歷所有節(jié)點(diǎn) for node in costs: # 該節(jié)點(diǎn)沒(méi)有被處理 if not node in processed: # 如果當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的開(kāi)銷比已經(jīng)存在的開(kāi)銷小,則更新該節(jié)點(diǎn)為開(kāi)銷最小的節(jié)點(diǎn) if costs[node] < lowest_cost: lowest_cost = costs[node] lowest_cost_node = node return lowest_cost_node # 找到最短路徑 def find_shortest_path(): node = "end" shortest_path = ["end"] while parents[node] != "start": shortest_path.append(parents[node]) node = parents[node] shortest_path.append("start") return shortest_path # 尋找加權(quán)的最短路徑 def dijkstra(): # 查詢到目前開(kāi)銷最小的節(jié)點(diǎn) node = find_lowest_cost_node(costs) # 只要有開(kāi)銷最小的節(jié)點(diǎn)就循環(huán)(這個(gè)while循環(huán)在所有節(jié)點(diǎn)都被處理過(guò)后結(jié)束) while node is not None: # 獲取該節(jié)點(diǎn)當(dāng)前開(kāi)銷 cost = costs[node] # 獲取該節(jié)點(diǎn)相鄰的節(jié)點(diǎn) neighbors = graph[node] # 遍歷當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的所有鄰居 for n in neighbors.keys(): # 計(jì)算經(jīng)過(guò)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)到達(dá)相鄰結(jié)點(diǎn)的開(kāi)銷,即當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的開(kāi)銷加上當(dāng)前節(jié)點(diǎn)到相鄰節(jié)點(diǎn)的開(kāi)銷 new_cost = cost + neighbors[n] # 如果經(jīng)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)前往該鄰居更近,就更新該鄰居的開(kāi)銷 if new_cost < costs[n]: costs[n] = new_cost #同時(shí)將該鄰居的父節(jié)點(diǎn)設(shè)置為當(dāng)前節(jié)點(diǎn) parents[n] = node # 將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為處理過(guò) processed.append(node) # 找出接下來(lái)要處理的節(jié)點(diǎn),并循環(huán) node = find_lowest_cost_node(costs) # 循環(huán)完畢說(shuō)明所有節(jié)點(diǎn)都已經(jīng)處理完畢 shortest_path = find_shortest_path() shortest_path.reverse() print(shortest_path) # 測(cè)試 dijkstra()
網(wǎng)頁(yè)題目:python實(shí)現(xiàn)狄克斯特拉算法-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)址分享:http://redsoil1982.com.cn/article34/cocose.html
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