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最短路径算法的实现(dijskstra):Python

时间:2015-04-22 13:33:45      阅读:156      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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dijskstra最短路径算法步骤:

输入:图G=(V(G),E(G))有一个源顶点S和一个汇顶点t,以及对所有的边ij属于E(G)的非负边长出cij。

输出:G从s到t的最短路径的长度。

第0步:从对每个顶点做临时标记L开始,做法如下:L(s)=0,且对除s外所有的顶点L(i)=∞。

第1步:找带有最小临时标记的顶点(如果有结,随机地取一个),使得该标记变成永久标记,意该标记永久不再改变。

第2步:对没有永久标记但是又与带永久标记的顶点相邻的顶点j,按如下方法计算一个新的临时标记:L(j)=min(L(i)+cij),求最小是对所有带永久标记的顶点i做的,重复1和2,知道所有的顶点都打上永久标记。

时间复杂度:O(n^2)

 

python代码如下技术分享

 1 __author__=wym
 2 #coding=cp936
 3 class Algorithm():
 4     point_list=[]
 5     edge_list=[]
 6     def dijkstra(self,start_point,point_list,edge_list):
 7         ‘‘‘
 8         @point为起始点
 9         @point_list为顶点列表
10         @edge_list为边列表
11         ‘‘‘       
12         #列表点
13         temp_point=[]
14         #起始点,在列表点中的位置
15         point_index=point_list.index(start_point)
16         #初始点到其余各点的距离字典
17         dis_dic=dict()
18         #边列表的首端点列表
19         temp_edge=[]
20         #距离初始化
21         dis_list=[inf]*len(point_list)
22         temp_point.append(start_point)
23         dis_list[point_index]=0
24         for i in range(len(point_list)):
25             dis_dic.setdefault(point_list[i],dis_list[i])
26         for i in range(len(edge_list)):
27             temp_edge.append(edge_list[i][0])
28         point=start_point
29         #依次遍历加入最小距离的点,并更新原列表中点的距离
30         while len(temp_point)<len(point_list):
31             index=self.find_index(point,temp_edge,edge_list,temp_point)
32             #判断是否走的通
33             if len(index)>0:
34                 value=edge_list[index[0]][2]
35                 add_index=index[0]
36                 for i in index:
37                     if edge_list[i][0] in dis_dic:
38                         dis_dic[edge_list[i][1]]=min(float(edge_list[i][2])+float(dis_dic[point]),float(dis_dic[edge_list[i][1]]))
39                     if value>edge_list[i][2]:
40                         value=edge_list[i][2]
41                         add_index=i
42                 temp_point.append(edge_list[add_index][1])
43                 point=edge_list[add_index][1]
44             else:
45                 point=in_list[in_list.index(point)-1]
46         print dis_dic
47         return dis_dic
48     def find_index(self,point,temp_edge,edge_list,temp_point):
49         ‘‘‘
50         @point:遍历点基准点
51         @temp_edge:边列表的首端点列表
52         @edge_list:边权列表
53         @temp_point:列表点
54         @返回边权列表列表索引
55         ‘‘‘
56         #寻找点的索引,并去除已在列表中的点
57         index=[]
58         for i in range(len(temp_edge)):
59             if point==temp_edge[i] and edge_list[i][1] not in temp_point:
60                 index.append(i)
61         return index
62         
63 if __name__=="__main__":
64     print 请输入无向图的顶点
65     point_list=input()
66     print 请输入无向图的边
67     edge_list=list(input())
68     print 请输入各边长度
69     for i in range(len(edge_list)):
70         print 顶点+str(edge_list[i][0])+顶点+str(edge_list[i][1])+的长度为:
71         length=[input("长度为:")]
72         edge_list[i]+=length
73         edge_list.append([edge_list[i][1],edge_list[i][0],length[0]])
74     while True:
75         print 请输入起始点
76         start_point=input("start_point=")
77         if start_point in point_list:
78             obj=Algorithm()
79             obj.dijkstra(start_point,point_list,edge_list)
80             break
81         else:
82             print 该点不在图中,请重新输入:
83             continue

 

运行结果:

请输入无向图的顶点
1,2,3,4,5,6
请输入无向图的边
[1,6],[1,3],[1,2],[2,3],[3,6],[2,4],[3,4],[4,5],[5,6]
请输入各边长度
顶点1顶点6的长度为:
长度为:14
顶点1顶点3的长度为:
长度为:9
顶点1顶点2的长度为:
长度为:7
顶点2顶点3的长度为:
长度为:10
顶点3顶点6的长度为:
长度为:2
顶点2顶点4的长度为:
长度为:15
顶点3顶点4的长度为:
长度为:11
顶点4顶点5的长度为:
长度为:6
顶点5顶点6的长度为:
长度为:9
请输入起始点
start_point=1
{1: 0, 2: 7.0, 3: 9.0, 4: 20.0, 5: 20.0, 6: 11.0}

 

最短路径算法的实现(dijskstra):Python

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原文地址:http://www.cnblogs.com/wymlnn/p/4446838.html

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