什么是狄克斯特拉算法

狄克斯特拉算法用于解决有图的最短路径寻找，类似于深度优先算法，每次只走最短距离，走过的不在走，继续寻找最短距离，并不断更新到节点的开销-即是权重，保证开销最小才更新，最后所有节点全部查找完毕即可。

例如下图：

初始开销：A：6，B：2，终点：∞

算法执行过程如下

起点--B--终点终点开销更新为 7

起点--B--A A点开销更新为5

起点--B--A--终点终点开销更新为 6

起点--A A处理过，不在处理

最后开销：A：5，B：2，终点：6

代码实现：

'''--------------加权散列表逻辑体现-----------'''
graph = {}
graph['start'] = {}
graph['start']['A'] = 6
graph['start']['B'] = 2
#print(graph['start'].keys())
graph['A'] = {}
graph['A']['FIN'] = 1
graph['B'] = {}
graph['B']['FIN'] = 5
graph['B']['A'] = 3graph['FIN'] = {} #没有任何邻居
'''--------------开销表逻辑体现-----------'''
infinity = float('inf')
costs = {}
costs['A'] = 6
costs['B'] = 2
costs['FIN'] = infinity
'''--------------父节点散列表逻辑体现-----------'''
parent = {}
parent['A'] = 'start'
parent['B'] = 'start'
parent['FIN'] = None
'''--------------处理过节点-----------'''
processed  = []def find_lowest_cost_node(costs): #寻找最近的邻居节点lowest_cost = float("inf")lowest_cost_node = Nonefor node in costs: #遍历所有节点cost = costs[node]if cost < lowest_cost and node not in processed: #如果当前节点的开销更低且未处理过lowest_cost = cost #就将其视为开销最低的节点lowest_cost_node = nodereturn lowest_cost_nodenode = find_lowest_cost_node(costs) #在未处理节点中找到开销最小节点
while node is not None: #这个while循环再所有节点都被处理后结束cost = costs[node]neighbors = graph[node]for n in neighbors.keys(): #遍历当前节点的所有邻居节点new_cost = cost + neighbors[n]if costs[n] > new_cost: #如果当前节点前往该邻居更近costs[n] = new_cost #就更新该邻居的开销parent[n] = nodeprocessed.append(node)node = find_lowest_cost_node(costs)print(costs)
print(parent)

终点最短开销：6

路径：start--B--A--FIN

小结

广度优先搜索用于在非加权图中查找最短路径。
狄克斯特拉算法用于在加权图中查找最短路径。
仅当权重为正时狄克斯特拉算法才管用。
如果图中包含负权边，请使用贝尔曼福德算法。

菜鸟学算法-狄克斯特拉算法相关推荐

算法 | 狄克斯特拉算法
算法 | 狄克斯特拉算法 1. 简介简介: 摘自百度百科迪杰斯特拉算法(Dijkstra)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 ...
算法-狄克斯特拉算法
狄克斯特拉算法简介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,解决的是有权图中最短路径问题,但不能用于包含负权边的图.而广度优先搜索算法解决的是无权图中的最短路径问题. 一般分为4个步骤: ...
最短路-弗洛伊德算法狄克斯特拉算法
最短路 1.多源最短路定义:现有n个地点,求任意两点间的最短距离算法:弗洛伊德(floyd)算法思想:让每一个点成为中转点,进行"松弛"操作: 所谓松弛操作就是要搞出 A+B ...
算法图解第7章狄克斯特拉算法
本章内容继续图的讨论,介绍加权图------提高或降低某些边的权重. 介绍狄克斯特拉算法,让你能够找出加权图中前往X的最短路径. 介绍图中的环,它导致狄克斯特拉算法不管用. 在前一章,你找出了从A点 ...
算法之狄克斯特拉算法 --《图解算法》
2019你好!好好生活,好好工作! 狄克斯特拉算法狄克斯特拉算法(Dijkstra )用于计算出不存在非负权重的情况下,起点到各个节点的最短距离可用于解决2类问题: 从A出发是否存在到达B的路径: ...
《算法图解》学习笔记（七）：狄克斯特拉算法（附代码）
欢迎关注WX公众号:[程序员管小亮] python学习之路 - 从入门到精通到大师文章目录欢迎关注WX公众号:[程序员管小亮] [python学习之路 - 从入门到精通到大师](https://b ...
狄克斯特拉算法（入门）
狄克斯特拉算法可以找出加权图中前往X的最短路径. 注意: - 其只适用于有向无环图 - 适用于正权边,负权边的将出错(贝尔曼-福德算法适用于负权边) 步骤: 找出当前最"便宜"的节 ...
小白的算法初识课堂(part7)--狄克斯特拉算法
学习笔记学习书目:<算法图解>- Aditya Bhargava 文章目录狄克斯特拉算法具体步骤实现术语跳蚤市场具体步骤实现负权边 python实现狄克斯特拉算法在上一个 ...
图解算法学习笔记（七）：狄克斯特拉算法
目录 1)使用狄克斯特拉算法 2)术语 3)实现 4)小结本章内容; 介绍加权图,提高或降低某些边的权重: 介绍狄克斯特拉算法,找出加权图中前往X的最短路径: 介绍图中的环,它导致狄克斯特拉算法不管 ...

菜鸟学算法-狄克斯特拉算法

什么是狄克斯特拉算法

代码实现：

小结

菜鸟学算法-狄克斯特拉算法相关推荐

最新文章

热门文章