python最短路径算法怎么使用

这篇文章主要介绍“python最短路径算法怎么使用”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“python最短路径算法怎么使用”文章能帮助大家解决问题。

说明

1、解决任意两个节点之间的最短距离，用Floyd。

2、解决单源最短路径问题，有负边时用Bellman-Ford，无负边时用Dijkstra。

3、A*算法找到了相对路径，适用于大规模、高实时性的问题。

实例

#!/usr/bin/python3
# coding=utf-8
my_max = 0xffff
 
 
def Dijkstra(v, G, d, vis, n):
    # 自身到自身为0
    d[v] = 0
    for i in range(n):
        u = -1
        my_min = my_max
        for j in range(n):
            if vis[j] == False and d[j] < my_min:
                u, my_min = j, d[j]
        if u == -1:
            return
        vis[u] = True
        for s in range(n):
            if vis[s] == False and G[u][s] != my_max and d[u] + G[u][s] < d[s]:
                d[s] = d[u] + G[u][s]
 
 
def mian():
    n, edges, v = map(int, input('请输入图的节点个数,边个数和起始点:').split())
    # n = 3
    # edges = 3
    d = [my_max for t in range(n)]
    vis = [False for i in range(n)]
    G = []
    # G = [[my_max, 1, my_max], [1, my_max, 3], [my_max, 3, my_max]]
    for j in range(n):
        G.append([my_max for t in range(n)])
    for i in range(edges):
        node1, node2, edge_node = map(int, input('请输入请输入两个节点和中间的边:').split())
        G[node1][node2] = edge_node
        G[node2][node1] = edge_node
 
    Dijkstra(v, G, d, vis, n)
    for i in range(len(d)):
        print('节点%d到节点%d的最短距离是：%d' % (v, i, d[i]))
 
 
if __name__ == '__main__':
    mian()

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