【算法图解】第七章：7.5（狄克斯特拉算法优化版）
请求参数为：图对应的散列表graph，开始节点start（可选，不选默认为’start’）
def solution(graph, start='start'):processed = [] # 定义列表记录已计算开销的节点parents = {} # 定义父节点散列表costs = {} # 定义开销散列表parents_keys = [k for k in graph.keys() if k != start]for key in parents_keys:if key in graph[start]:parents[key] = startcosts[key] = graph[start][key]else:parents[key] = Nonecosts[key] = float('inf')node = find_lowest_cost_node(costs=costs, processed=processed) # 调用函数找到消费散列表中开销最小但未计算开销的节点while node is not None: # 循环结束的条件为计算完所有的节点cost = costs[node] # 获取消费散列表中当前节点已消费的值neighbors = graph[node] # 获取到该节点的所有的邻居for n in neighbors.keys():new_cost = cost + neighbors[n] # 计算该节点到邻居总共需要消费多少if costs[n] > new_cost: # 如果当前消费散列表中邻居节点消费大于该节点到邻居节点所消费costs[n] = new_cost # 更新当前消费散列表中邻居节点消费parents[n] = node # 更新始终关系散列表中邻居节点的父节点为该节点processed.append(node) # 将计算了消费的节点存入记录列表中node = find_lowest_cost_node(costs=costs, processed=processed) # 调用函数找到消费散列表中开销最小但未计算开销的节点return costs, parents, processeddef find_lowest_cost_node(costs, processed):lowest_cost = float('inf')lowest_cost_node = Nonefor node in costs:cost = costs[node]if cost < lowest_cost and node not in processed:lowest_cost = costlowest_cost_node = nodereturn lowest_cost_nodeif __name__ == '__main__':graph = {'start': {'a': 6, 'b': 2}, 'a': {'end': 1}, 'b': {'a': 3, 'end': 5}, 'end': {}}for x in solution(graph=graph):print(x)【算法图解】第七章：7.5（狄克斯特拉算法优化版）相关推荐
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