标签：src 记录 graph float 算法 Djikstra 顶点 nodes 节点

代码我忘记到哪里抄的了，这个博客就是为了保存下代码，所以没有写出处，如果需要的话可以联系我补出处。

代码如下：

def dijkstra(graph,src):  # graph：邻接矩阵，src：起点
  if graph == None:
    return None
  # 顶点集合
  nodes = [i for i in range(len(graph))] # 获取顶点列表，用邻接矩阵存储图
  # 顶点是否被访问
  visited = []
  visited.append(src)
  # 初始化dis，是它的距离
  dis = {src:0}   # 原点到自身的距离为0
  for i in nodes:
    dis[i] = graph[src][i]   # 不在遍历循环里面，就是第一次赋值
  path={src:{src:[]}}        # 记录源节点到每个节点的路径
  k=pre=src      # pre：用于保存以前访问过的路径的，src：初始值，k：用于判断是否重复的
  while nodes:   # 只要顶点列表里面还有顶点就一直循环
    temp_k = k
    mid_distance = float('inf') # 设置中间距离无穷大
    for v in visited:   # 已访问节点
      for d in nodes:   # 未访问节点
        if graph[src][v] != float('inf') and graph[v][d] != float('inf'):# 有边
          new_distance = graph[src][v]+graph[v][d]
          if new_distance <= mid_distance:
            mid_distance=new_distance
            graph[src][d]=new_distance # 进行距离更新
            k=d
            pre=v
    if k!=src and temp_k==k:
      break
    dis[k]=mid_distance # 最短路径
    # path[src][k]=[i for i in path[src][pre]]
    path[src][k]=[*path[src][pre]]
    path[src][k].append(k)
 
    visited.append(k)
    nodes.remove(k)
    # print(nodes)
  return dis,path
if __name__ == '__main__':
  # 输入的有向图,有边存储的就是边的权值，无边就是float('inf')，顶点到自身就是0
  graph = [ 
    [0, 50, float('inf'), 40, 25, 10],
    [50, 0, 15, 20, float('inf'), 25],
    [float('inf'), 15, 0, 10, 20, float('inf')],
    [40, 20, 10, 0, 10, 25],
    [25, float('inf'), 20, 10, 0, 55],
    [10, 25, float('inf'), 25, 55, 0]
  ]
  dis,path= dijkstra(graph, 0) # 查找从源点0开始带其他节点的最短路径
  print(dis)
  print(path)

标签：src,记录,graph,float,算法,Djikstra,顶点,nodes,节点
来源： https://www.cnblogs.com/nerd-/p/16307905.html

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