python怎么实现无权最短路径

这篇文章主要介绍了python怎么实现无权最短路径的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇python怎么实现无权最短路径文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。问题：使用某个顶点s作为输入参数，找出从s到所有其他顶点的最短路径。
说明：因为是无权图，因此我们可以为每台边赋值为1。这里选择v3为s作为起点。此时立刻可以说，从s到v3的最短路径是长为0的路径，标记此信息。

现在开始寻找从s出发距离为1的顶点。这些顶点肯定是与s邻接的顶点，很明显，v1，v6从s出发只需要一条边就到了。所以，从s出发距离为1的顶点，为v1,v6。

现在开始寻找从s出发距离为2的顶点。这些顶点肯定是与v1,v6（距离为1的顶点）邻接的顶点。发现与v1邻接的顶点为v2,v4，与v6邻接的顶点没有（不能往回走，没有出边）。所以，从s出发距离为2的顶点，为v2,v4。

最后，考察与v2,v4邻接的顶点，即v5,v7。所以，从s出发距离为3的顶点，为v5,v7。

这种搜索图的方法称为广度优先搜索（breadth-first search）。按层处理顶点，距离起点近的顶点先处理，距离起点远的后处理。

从s开始到顶点的距离放到dv列里，pv列用来代表，当前行代表的顶点的上一个经过的顶点。known列代表此顶点已经被处理过了。
初始化时，将起点的距离设置为0，且所有的顶点都不是know的。

结合伪代码进行分析：
【1】当第一次循环中，出队的是v3（每次循环只出队一个顶点）
【2】而第一次循环结束时，就是上表中“v3出队后”的数据情况，如下
【3】此时，对v3的邻接的顶点们都作了处理，所以v3就从F变成了T（即已知）
【4】与v3邻接的顶点v1,v6都作了处理，dv都变成了1，pv都为v3
【5】而因为与v1,v6的邻接顶点都还没有开始处理呢，所以v1,v6的F还不能变成T通过观察图，可以发现有两条路径长为3的最短路径。
【1】v3 => v1 => v2 => v5
【2】v3 => v1 => v4 => v7
我们可以通过数据变化表的最终情况来找到这两条路径。

注意，第一行代表v1，以此类推。
以找到v3 => v1 => v2 => v5路径为例，过程如下：
【1】找到距离为0的顶点，0在且只在第三行，所以第一个顶点为v3
【2】找到距离为1且pv为v3的顶点，有第一行和第六行，这里必须选一个，这里选第一行，所以第二个顶点为v1
【3】找到距离为2且pv为v1的顶点，有第二行和第四行，这里选第二行，所以第三个顶点为v2
【4】找到距离为3且pv为v2的顶点，只有第五行，所以第四个顶点为v5
【5】找到距离为4且pv为v5的顶点，没有，结束。
其实，以上步骤，是给出了，在对顶点进行数据处理后，找出无权最短路径的算法的思想。
其实可以，维护一些顶点间指针，用来指向下一个顶点，这样就可以用递归的思路来做，从起点开始，每递归到下一层距离dv便加1，用一个中间变量存储经过的顶点，每调用一次递归，便打印这个中间变量，这样，便能得到所有的无权最短路径。
这里得到无权最短路径的伪代码也不给出了，以上分析供大家理解参考。纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行！还是觉得用代码实现一遍比较好。运行结果：

与数据变化表的最终情况一致。
这里你可能会问，Vertex类的init函数中，明明有know成员，为什么在程序没有使用know成员（在处理节点后，就把该节点的know置为Tu免费云主机域名re），因为if(vlist[w].dist == float('inf'))的判断就相当于判断节点的know是否为Ture，因为一个已知的节点，它的距离就肯定不是无穷大了。
然后再使用递归，打印出所有可能的最短路径，把以下代码和以上代码合在一起就可以了。关于“python怎么实现无权最短路径”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“python怎么实现无权最短路径”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注百云主机行业资讯频道。

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