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迪杰斯特拉算法求源点到其余各点的最短路径

迪杰斯特拉算法求源点到其余各点的最短路径

作者: mance | 来源:发表于2017-10-21 14:40 被阅读32次
    #!/usr/bin/env python
    # coding=gb2312
    
    # 迪杰斯特拉算法求源点到其余各点的最短路径
    """
    算法步骤:
    
    a.初始时,S只包含源点,即S={v},v的距离为0。U包含除v外的其他顶点,即:U={其余顶点},若v与U中顶点u有边,则<u,v>正常有权值,若u不是v的出边邻接点,则<u,v>权值为∞。
    
    b.从U中选取一个距离v最小的顶点k,把k,加入S中(该选定的距离就是v到k的最短路径长度)。
    
    c.以k为新考虑的中间点,修改U中各顶点的距离;若从源点v到顶点u的距离(经过顶点k)比原来距离(不经过顶点k)短,则修改顶点u的距离值,修改后的距离值的顶点k的距离加上边上的权。
    
    d.重复步骤b和c直到所有顶点都包含在S中。
    """
    import random
    import sys
    
    max_int = sys.maxint
    max_vertex_num = 100
    # 指定点到该点的最短路径
    dist = [0 for k in range(max_vertex_num)]
    # 保存前驱顶点
    prev = [0 for k in range(max_vertex_num)]
    # 图的邻接矩阵
    matrix = [([0] * max_vertex_num) for i in range(max_vertex_num)]
    # matrix = [[0, 6, 3, max_int, max_int, max_int],
    #           [6, 0, 2, 5, max_int, max_int],
    #           [3, 2, 0, 3, 4, max_int],
    #           [max_int, 5, 3, 0, 2, 3],
    #           [max_int, max_int, max_int, 2, 0, 5],
    #           [max_int, max_int, max_int, 3, 5, 0]]
    
    
    # 生成图的邻接矩阵, matrix[i][j]表示有向边的权值,不存在有向边时权值为sys.maxint
    def create_point():
        for x in range(max_vertex_num):
            for y in range(x):
                if x == y:
                    value = 0
                else:
                    value = random.randint(1, 12)
                if value > 10:
                    value = max_int
                    print(str(value)),
                else:
                    print(str(value) + '         '),
                matrix[x][y] = value
                matrix[y][x] = value
            print '\n'
    
    
    # 源点 o
    def dijkstra(o):
        # 标记各点是否在S中
        s = [False for x in range(max_vertex_num)]
        # 初始化 o 点到各顶点的距离,当之间不存在有向边时前驱顶点为-1
        for index in range(max_vertex_num):
            dist[index] = matrix[o][index]
            if dist[index] == max_int:
                prev[index] = -1
            else:
                prev[index] = o
        dist[o] = 0
        s[o] = True
        # 依次将其他各点放入S中
        for index in range(1, max_vertex_num, 1):
            min_dist = max_int
            u = o
            for n in range(max_vertex_num):
                if (not s[n]) and (dist[n] <= min_dist):
                    u = n
                    min_dist = dist[n]
            # 将U中距离最小的电放入S中
            s[u] = True
            print u
            # 以U为新考虑的中间点,依次更新其他各点的距离
            for n in range(max_vertex_num):
                if (not s[n]) and (matrix[u][n] < max_int):
                    if (dist[u] + matrix[u][n]) < dist[n]:
                        dist[n] = dist[u] + matrix[u][n]
                        prev[n] = u
        print dist
        print prev
    
    
    if __name__ == '__main__':
        create_point()
        dijkstra(0)
    

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