弃我而去而又重返的人，我会把他忽略。因为他再也给不了我一颗完整的心。将来的一面，我们必须容忍爱人的所有面。
本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的最短路径(Dijkstra算法)。分享给大家供大家参考，具体如下：
# coding:utf-8
# Dijkstra算法——通过边实现松弛
# 指定一个点到其他各顶点的路径——单源最短路径
# 初始化图参数
G = {1:{1:0, 2:1, 3:12},
2:{2:0, 3:9, 4:3},
3:{3:0, 5:5},
4:{3:4, 4:0, 5:13, 6:15},
5:{5:0, 6:4},
6:{6:0}}
# 每次找到离源点最近的一个顶点，然后以该顶点为重心进行扩展
# 最终的到源点到其余所有点的最短路径
# 一种贪婪算法
def Dijkstra(G,v0,INF=999):
""" 使用 Dijkstra 算法计算指定点 v0 到图 G 中任意点的最短路径的距离
INF 为设定的无限远距离值
此方法不能解决负权值边的图
"""
book = set()
minv = v0
# 源顶点到其余各顶点的初始路程
dis = dict((k,INF) for k in G.keys())
dis[v0] = 0
while len(book)<len(G):
book.add(minv) # 确定当期顶点的距离
for w in G[minv]: # 以当前点的中心向外扩散
if dis[minv] + G[minv][w] < dis[w]: # 如果从当前点扩展到某一点的距离小与已知最短距离
dis[w] = dis[minv] + G[minv][w] # 对已知距离进行更新
new = INF # 从剩下的未确定点中选择最小距离点作为新的扩散点
for v in dis.keys():
if v in book: continue
if dis[v] < new:
new = dis[v]
minv = v
return dis
dis = Dijkstra(G,v0=1)
print("测试结果：")
print dis.values()
运行结果：
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
到此这篇关于Python数据结构与算法之图的最短路径(Dijkstra算法)完整实例就介绍到这了。人生坎坎坷坷，跌跌撞撞那是在所难免。但是，不论跌了多少次，你都要坚强地再次站起来。任何时候，无论你面临着生命的何等困惑，抑或经受着多少挫折，无论道路如何的艰难，无论希望变得如何渺茫，请你不要绝望，再试一次，成功一定属于你！更多相关Python数据结构与算法之图的最短路径(Dijkstra算法)完整实例内容请查看相关栏目，小编编辑不易，再次感谢大家的支持！
