2023年7月29日发(作者：)

Python实现Dijkstra算法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 jsondef 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 = [] (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) (k) (k) print(nodes) return dis,pathif __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((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，谢谢⼤家对的⽀持。如果你想了解更多相关内容请查看下⾯相关链接