深度优先算法和广度优先算法以及Networkx包的使用

2024-05-18 03:27:49

深度优先算法和广度优先算法以及Networkx包的使用

深度优先算法
深度优先算法
Networkx包的使用
狄克斯特拉算法（Dijkstra's algorithm）

深度优先算法

graph = {'A':['B','C'], 'B':['A','C','D'],'C':['A','B','C','D'],'D':['B','C','E','F'],'E':['C','D'],'F':['D']}
def dfs(graph, s):queue=[]seen = []queue.append(s)seen.append(s)while queue:vertex = queue.pop()nodes = graph[vertex]for node in nodes:if node not in seen:queue.append(node)seen.append(node)print(vertex)

深度优先算法

graph = {'A':['B','C'], 'B':['A','C','D'],'C':['A','B','C','D'],'D':['B','C','E','F'],'E':['C','D'],'F':['D']}
def bfs(graph, s):queue=[]seen = []queue.append(s)seen.append(s)while queue:vertex = queue.pop(0)nodes = graph[vertex]for node in nodes:if node not in seen:queue.append(node)seen.append(node)print(vertex)

Networkx包的使用

import networkx as nx
G = nx.Graph()
nodes = ['s', 'a', 'z', 'x', 'd', 'c', 'f', 'v']
G.add_nodes_from(nodes)
ebunch = [('a', 'z'), ('a', 's'), ('s', 'x'), ('x', 'd'),('d', 'c'), ('x', 'c'), ('d', 'f'), ('c', 'f'),('c', 'v'), ('f', 'v')]
G.add_edges_from(ebunch)
nx.draw(G, pos=nx.spring_layout(G), with_labels=True, font_size=24, node_size=2640)
print(nx.shortest_path(G, 's'))

狄克斯特拉算法（Dijkstra’s algorithm）

动手之前，你需要做些准备工作：创建一个表格，在其中列出每个节点的开销。这里的开销指的是达到节点需要额外支付多少钱。

在执行狄克斯特拉算法的过程中，你将不断更新这个表。为计算最终路径，还需在这个表中添加表示父节点
的列。

第一步：找出最便宜的节点。
第二步：计算前往该节点的各个邻居的开销。

再次执行第一步：下一个最便宜的节点是黑胶唱片——需要额外支付5美元

再次执行第一步：下一个最便宜的节点是黑胶唱片——需要额外支付5美元。
再次执行第二步：更新黑胶唱片的各个邻居的开销。

你更新了架子鼓和吉他的开销！这意味着经“黑胶唱片”前往“架子鼓”和“吉他”的开销更低，因此你将这些乐器的父节点改为黑胶唱片。下一个最便宜的是吉他，因此更新其邻居的开销。

你终于计算出了用吉他换钢琴的开销，于是你将其父节点设置为吉他。最后，对最后一个节点——架子鼓，做同样的处理。

如果用架子鼓换钢琴，Rama需要额外支付的费用更少。因此，采用最便宜的交换路径时，Rama需要额外支付35美元。现在来兑现前面的承诺，确定最终的路径。当前，我们知道最短路径的开销为35美元，但如何确定这条路径呢？为此，先找出钢琴的父节点。

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