python Dijkstra演算法實現最短路徑問題的方法
阿新 • • 發佈:2020-01-09
本文借鑑於張廣河教授主編的《資料結構》,對其中的程式碼進行了完善。
從某源點到其餘各頂點的最短路徑
Dijkstra演算法可用於求解圖中某源點到其餘各頂點的最短路徑。假設G={V,{E}}是含有n個頂點的有向圖,以該圖中頂點v為源點,使用Dijkstra演算法求頂點v到圖中其餘各頂點的最短路徑的基本思想如下:
- 使用集合S記錄已求得最短路徑的終點,初始時S={v}。
- 選擇一條長度最小的最短路徑,該路徑的終點w屬於V-S,將w併入S,並將該最短路徑的長度記為Dw。
- 對於V-S中任一頂點是s,將源點到頂點s的最短路徑長度記為Ds,並將頂點w到頂點s的弧的權值記為Dws,若Dw+Dws<Ds,
- 則將源點到頂點s的最短路徑長度修改為Dw+Ds=ws。
- 重複執行2和3,知道S=V。
- 為了實現演算法,
- 使用鄰接矩陣Arcs儲存有向網,當i=j時,Arcs[i][j]=0;當i!=j時,若下標為i的頂點到下標為j的頂點有弧且弧的權值為w,則Arcs[i][j]=w,否則Arcs[i][j]=float(‘inf')即無窮大。
- 使用Dist儲存源點到每一個終點的最短路徑長度。
- 使用列表Path儲存每一條最短路徑中倒數第二個頂點的下標。
- 使用flag記錄每一個頂點是否已經求得最短路徑,在思想中即是判斷頂點是屬於V集合,還是屬於V-S集合。
程式碼實現
#構造有向圖Graph class Graph: def __init__(self,graph,labels): #labels為標點名稱 self.Arcs=graph self.VertexNum=graph.shape[0] self.labels=labels def Dijkstra(self,Vertex,EndNode): #Vertex為源點,EndNode為終點 Dist=[[] for i in range(self.VertexNum)] #儲存源點到每一個終點的最短路徑的長度 Path=[[] for i in range(self.VertexNum)] #儲存每一條最短路徑中倒數第二個頂點的下標 flag=[[] for i in range(self.VertexNum)] #記錄每一個頂點是否求得最短路徑 index=0 #初始化 while index<self.VertexNum: Dist[index]=self.Arcs[Vertex][index] flag[index]=0 if self.Arcs[Vertex][index]<float('inf'): #正無窮 Path[index]=Vertex else: Path[index]=-1 #表示從頂點Vertex到index無路徑 index+=1 flag[Vertex]=1 Path[Vertex]=0 Dist[Vertex]=0 index=1 while index<self.VertexNum: MinDist=float('inf') j=0 while j<self.VertexNum: if flag[j]==0 and Dist[j]<MinDist: tVertex=j #tVertex為目前從V-S集合中找出的距離源點Vertex最斷路徑的頂點 MinDist=Dist[j] j+=1 flag[tVertex]=1 EndVertex=0 MinDist=float('inf') #表示無窮大,若兩點間的距離小於MinDist說明兩點間有路徑 #更新Dist列表,符合思想中第三條 while EndVertex<self.VertexNum: if flag[EndVertex]==0: if self.Arcs[tVertex][EndVertex]<MinDist and Dist[ tVertex]+self.Arcs[tVertex][EndVertex]<Dist[EndVertex]: Dist[EndVertex]=Dist[tVertex]+self.Arcs[tVertex][EndVertex] Path[EndVertex]=tVertex EndVertex+=1 index+=1 vertex_endnode_path=[] #儲存從源點到終點的最短路徑 return Dist[EndNode],start_end_Path(Path,EndNode,vertex_endnode_path) #根據本文上述定義的Path遞迴求路徑 def start_end_Path(Path,start,endnode,path): if start==endnode: path.append(start) else: path.append(endnode) start_end_Path(Path,Path[endnode],path) return path if __name__=='__main__': #float('inf')表示無窮 graph=np.array([[0,6,5,float('inf'),float('inf')],[float('inf'),2,8,3,7,9],0]]) G=Graph(graph,labels=['a','b','c','d','e','f']) start=input('請輸入源點') endnode=input('請輸入終點') dist,path=Dijkstra(G,G.labels.index(start),G.labels.index(endnode)) Path=[] for i in range(len(path)): Path.append(G.labels[path[len(path)-1-i]]) print('從頂點{}到頂點{}的最短路徑為:\n{}\n最短路徑長度為:{}'.format(start,Path,dist))
輸出結果如下:
請輸入源點
a
請輸入終點
f
從頂點a到頂點f的最短路徑為:
['a','f']
最短路徑長度為:17
以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支援我們。