首先,我们使用networkx库创建一个图,并添加边来表示地铁线路。然后,我们使用dijkstra_path函数找到从站点1到站点8的最短路径。最后,我们打印出这条最短路径。📊 代码示例: # 导入所需的库 import networkx as nx# 创建图 G = nx.Graph()# 添加边(站点和线路)到图中 G.add_edge('站点1', '站点2') G...
使用Networkx库的dijkstra_path方法可以计算最短路径。以下代码展示了如何使用该方法来计算从结点’A’到结点’F’的最短路径。 # 计算最短路径shortest_path=nx.dijkstra_path(G,'A','F')print(shortest_path) 1. 2. 3. 该代码将输出从结点’A’到结点’F’的最短路径。 步骤4:获取最短路径经过的结点 ...
# 1. 无限制条件的最短路径# Dijkstra 算法:两个指定顶点之间的最短加权路径minWPath1=nx.dijkstra_path(gAnt,source=0,target=17)# 顶点 0 到 顶点 17 的最短加权路径# Dijkstra 算法:两个指定顶点之间的最短加权路径的长度lMinWPath1=nx.dijkstra_path_length(gAnt,source=0,target=17)# 最短加权路径长...
Dijkstra标号算法的基本思想是:按距固定起点 u 从近到远为顺序,依次求得到图G各顶点的最短路和距离直至某个顶点 v ,(或直至图 G 的所有顶点)。 #程序文件ex6_7.py import networkx as nx import pylab as plt G = nx.DiGraph() List = [(1,2,6), (1,3,3), (1,4,1), (2,5,1), (3,2...
import networkx as nx #内置常用的图与复杂网络分析算法 import matplotlib.pyplot as plt #使用matplotlib库进行绘图 1. 2. (三)、绘制带权无向图 主要步骤: 初始化源节点、目的结点以及权 创建一个无向图,并将结点以及边添加到其中 生成结点位置(设置布局,取消轴线) ...
4. Dijkstra算法实现 接下来,我们使用Dijkstra算法进行路径规划,并找到从起点到终点的最短路径。 defdijkstra_path(G,start,goal):returnnx.dijkstra_path(G,start,goal)start=(0,0)goal=(7,7)path=dijkstra_path(G,start,goal)print(f"最短路径: {path}")# 绘制路径 ...
path = nx.dijkstra_path(G, 1, 5, weight=’weight’) print(path) 2. Bellman-Ford算法 Bellman-Ford算法是一种用于解决带有负权边的最短路径问题的动态规划算法。它通过多次松弛操作来逐步改善路径的估计值。 网络中的节点和边可以通过networkx库的Graph类来表示。可以使用Graph类的add_node方法和add_edge方...
path = nx.dijkstra_path(graph, src, dst, weight=cost) 现在我想通过两个值value1,并value2给cost功能。 该networkx文件表示,weight可以接受恰好3参数的调用。但我需要value1和value2进行计算。如何才能做到这一点? 编辑 使用 functools 的解决方案效果很好。但是,我的函数在一个类中,如下所示: ...
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels) plt.draw() plt.pause(1)# 间隔的秒数:3splt.close()''' Shortest Path with dijkstra_path '''#dijkstra方法寻找最短路径start,end=input("请输入起止节点用空格分开:").split() path=nx.dijkstra_path(G, source=start, target=end)print('节点...
对两个子问题分别用 Dijkstra 算法求最短加权路径和最短加权路径长度,然后进行合并,就得到经过必经点的原问题的最短加权路径和最短加权路径长度。 Python 例程 # 3. 限制条件:一个必经点# 解决方案:分解为两个问题,问题 1 为起点N0至必经点N6,问题 2 为必经点N6至终点N17minWPath3a = nx.dijkstra_path(gAn...