学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

Python|坐标最短路径计算

Python代码 class Solution: def minTimeToVisitAllPoints(points): list = [] z =

99220

Python中妙用短路机制

作为系列第5期,我们即将学习的是:Python短路机制的妙用。 不同于物理学中的「短路」(Short circuit)那般危险,Python中的短路机制非常有用,跟很多其他编程语言中的短路机制作用类似,一句话概括就是一段条件判断表达式在从左到右按顺序执行的过程中,提前确定了表达式的 让我们通过几个简单的例子总结Python中可用的几种短路机制: X or Y X or Y是最常用的短路机制,我们都知道只要X或Y中至少有一个为True时,整段判断表达式就为True,譬如下面的例子中, 本来1 / 0会触发ZeroDivisionError: division by zero错误,但因为or左边的部分已经逻辑判断为True,Python短路机制就会停止后续的执行,直接返回or左边的结果 而只要any()按顺序遇到第一个逻辑判断为True的结果,也会触发短路,正如下面的例子中只花费3秒就完成了判断过程,因为循环到1时触发了短路: all() Python中的all()函数类似any()

7130
  • 广告
    关闭

    年末·限时回馈

    热卖云产品年终特惠,2核2G轻量应用服务器6.58元/月起,更多上云必备产品助力您轻松上云

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    python实现 最短路径算法

    一、Floyd-Warshall算法 1.算法简介 Floyd-Warshall算法是解决任意两点间的最短路径的一种算法。通常可以在任何图中使用,包括有向图、带负权边的图。 k] = dis[j][i] + dis[i][k] dis[k][j] = dis[j][i] + dis[i][k] 二、分支界限算法 1.定义(解决单源最短路径问题 3.示例 分支界限解决策略 # 分支界限计算最短路径和最短路径长度 import math from copy import deepcopy # 初始化图参数 用字典初始初始化这个图 graph

    13440

    短路径之Dijsktra算法(python

    首先将起始位置A加入永久集合,并将A的距离设为0, 此时遍历A的邻接节点[B,C,E],找到其距离A最短的节点B,将B插入到永久集合中,并更新B的距离为10,B...

    42420

    Python实用秘技05」在Python中妙用短路机制

    作为系列第5期,我们即将学习的是:Python短路机制的妙用。    不同于物理学中的短路(Short circuit)那般危险,Python中的短路机制非常有用,跟很多其他编程语言中的短路机制作用类似,一句话概括就是一段条件判断表达式在从左到右按顺序执行的过程中,提前确定了表达式的 让我们通过几个简单的例子总结Python中可用的几种短路机制: X or Y X or Y是最常用的短路机制,我们都知道只要X或Y中至少有一个为True时,整段判断表达式就为True,譬如下面的例子中 ,本来1 / 0会触发ZeroDivisionError: division by zero错误,但因为or左边的部分已经逻辑判断为True,Python短路机制就会停止后续的执行,直接返回or左边的结果 而只要any()按顺序遇到第一个逻辑判断为True的结果,也会触发短路,正如下面的例子中只花费3秒就完成了判断过程,因为循环到1时触发了短路: all() Python中的all()函数类似any(

    10710

    python实现最短路径的实例方法

    短路径问题(python实现) 解决最短路径问题:(如下三种算法) (1)迪杰斯特拉算法(Dijkstra算法) (2)弗洛伊德算法(Floyd算法) (3)SPFA算法 第一种算法: Dijkstra 第二种算法: Floyd算法 原理: Floyd算法(弗洛伊德算法)是一种在有向图中求最短路径的算法。它是一种求解有向图中点与点之间最短路径的算法。 当所有的节点X遍历完后,AB的最短路径就求出来了。 示例一: #-*- coding:utf-8 -*- #python实现Floyd算法 N = 4 _=float('inf') #无穷大 graph = [[ 0, 2, 6, 4], usr/bin/env python#encoding:utf-8 ''' 功能:使用floyd算法求最短路径距离 ''' import random import time def random_matrix_genetor

    81230

    【说站】python短路径算法如何选择

    python短路径算法如何选择 说明 1、解决任意两个节点之间的最短距离,用Floyd。 2、解决单源最短路径问题,有负边时用Bellman-Ford,无负边时用Dijkstra。 /usr/bin/python3 # coding=utf-8 my_max = 0xffff     def Dijkstra(v, G, d, vis, n):     # 自身到自身为0      ):         print('节点%d到节点%d的最短距离是:%d' % (v, i, d[i]))     if __name__ == '__main__':     mian() 以上就是python短路径算法的选择方法,希望对大家有所帮助。

    5530

    再看最短路算法 1 —— 单源最短路

    学了多年的算法,最短路问题相当之常见———— 好久没写过最短路的问题了,直到昨天闲的无聊来了一题——BZOJ3402(HansBug:额才发现我弱到只能刷水的地步了TT) 一看这不是明显的单源最短路么呵呵 (估计还不止)和192ms究竟是怎样的差距啊QAQ,本人虽然早都听说过spfa的强大性,但是未曾想过差距会如此可怕,于是HansBug‘s Labo Online—— 准备:1.dijkstra单源最短路径模板 0:writeln(1,' ---> ',i,' : ','Unavailable'); 66 end; 67 readln; 68 end. 2.spfa单源最短路径模板 end; 55 readln; 56 end. 3.bat对拍小程序 (PS:由于Bellman-Ford算法具有超高的时空浪费量,还有Floyd一般不用于单源最短路

    59960

    短路径(一)——多源最短路

    引出问题:多源最短路径的问题 暑假,小文准备去一些城市旅游。为了节省经费以及方便计划旅程,小文希望知道任意两个城市之间的最短路径。假如有四个城市八条公路。 我们这时怎么做? 首先想到了两个指定点的最短路径问题,所以进行n2遍深度或者广度优先搜索,既可以得到最终结果,但别的方法呢? 假设现在只允许经过1号顶点,求任意两点间的最短距离。 [i][1] + e[1][j]) e[i][j] = e[i][1] + e[1][j] } } 这其实是一种“动态规划”的思想,从i顶点到j号顶点只经过前K号点的最短路程 printf("%10d",e[i][j]); } printf("\n"); } return 0; } 通过这种算法可以求出任意两点之间的最短路

    503100

    第K短路+严格第K短路

    所谓K短路,就是从s到t的第K短的路,第1短就是最短路。     如何求第K短呢?有一种简单的方法是广度优先搜索,记录t出队列的次数,当t第k次出队列时,就是第k短路了。 将图反向,用dijstra+heap求出t到所有点的最短距离,目的是求所有点到点t的最短路,用dis[i]表示i到t的最短路,其实这就是A*的启发函数,显然:h(n)<= n到t的实际代价。      例:POJ2449     题意:裸的K短路。 que.top();         que.pop();         cnt[now.v]++;         if(cnt[end] == k) return now.f; //严格最短路的判断条件为

    29320

    短路问题

    Floyd算法 理论 Floyd算法又称为插点法,是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法。 Floyd算法理解起来最简单。 例如:有如下有向图,利用Floyd算法,给出每一对顶点之间的最短路径及其路径长度求解过程中的变化。 ? 闲来无聊,就做个GIF图片。 第一步:0行0列不变,依次填入表格。 代码 代码之前先看几道简单的OJ题 hdu最短路 hdu畅通工程续 Floyd最短路 只要稍微改下输入输出就可以AC。 以上是三道水题,水水更开心。 是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有权图中最短路径问题。迪杰斯特拉算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。 它的原理是对图进行次松弛操作,得到所有可能的最短路径。其优于迪科斯彻算法的方面是边的权值可以为负数、实现简单,缺点是时间复杂度过高,高达。但算法可以进行若干种优化,提高了效率。

    25910

    图论--最短路--第K短路(IDA*)(IDA Star)模板

    que.top();         que.pop();         cnt[now.v]++;         if(cnt[end] == k) return now.f; //严格最短路的判断条件为

    30910

    【说站】python短路径问题的介绍

    python短路径问题的介绍 说明 1、最短路径问题是图论研究中的经典算法问题,用于计算从一个顶点到另一个顶点的最短路径。 2、最短路径问题有几种形式:确定起点的最短路径,确定终点的最短路径,确定起点和终点的最短路径,全局最短路径问题。         res.append(getMinLen(table, e, t))     for i in res:         print(i)   processInput() 以上就是python短路径问题的介绍,希望对大家有所帮助。

    8350

    【说站】python短路径有哪些算法

    python短路径有哪些算法 1、Bellman-Ford算法用于求解单源最短路径问题。 算法原理是对图进行 V-1次松弛操作,得到所有可能的最短路径。 2、Dijkstra算法用于计算有权图中最短路径问题。 该算法从起点开始,采用贪心法策略,每次遍历到起点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点, 直到扩展到终点为止。 3、A* 算法是静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法。 A*算法是启发式算法,采用最好优先搜索策略,基于估价函数对每个搜索位置的评估结果,猜测最好的位置优先进行搜索。 利用动态规划思想求解有权图中多源点之间最短路径问题。算法从图的带权邻接矩阵开始,递归地进行 n 次更新得到图的距离矩阵,进而可以得到最短路径节点矩阵。 以上就是python短路径的算法介绍,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程 本文教程操作环境:windows7系统、Python 3.9.1,DELL G3电脑。

    7620

    短路径生成树计数+最短路径生成树

    短路径生成树计数。 我们应该先明白什么是最短路径生成树,不会戳这里。 计数方法明显是要使用乘法原理计数,也就是说我们可以得出每一步的方案数再乘进答案中。 只要满足源点到达任意点的距离的权值最小的树就是最短路径生成树,也就是说不唯一。下面代码是非优化版。 dis) w[f][t] = w[t][f] = dis; add(f,t,dis); add(t,f,dis); } spfa();//先跑一次最短路 w[id[j]][id[i]]) cnt ++; } ans = ans * cnt %mod; } cout<<ans<<endl; } 最短路径生树 我们换换思想,如果在Djstra出队时只要他更新的权值等于最短路径那么将成为cnt数组之一,也就是说我们不必要N ^2枚举,只要再做一遍Dikjstra就可以了。

    36010

    短路入门

    定义概览 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。 问题描述:在无向图 G=(V,E) 中,假设每条边 E[i] 的长度为 w[i],找到由顶点 V0 到其余各点的最短路径。(单源最短路径) 2. 在加入的过程中,总保持从源点 v 到 S 中各顶点的最短路径长度不大于从源点 v 到 U 中任何顶点的最短路径长度。 (无穷大);p 数组全部赋值为 s(即源点),或者赋值为-1,表示还没有知道前驱,然后 d[s]=0; 表示源点不用求最短路径,或者说最短路就是 0。 因此,算法不会无限执行下去,随着 d 值的逐渐变小,直到到达最短路径值时,算法结束,这时的最短路径估计值就是对应结点的最短路径值。

    9520

    dijkstra算法求最短路例题_最短路问题算法

    战争中保持各个城市间的连通性非常重要。本题要求你编写一个报警程序,当失去一个城市导致国家被分裂为多个无法连通的区域时,就发出红色警报。注意:若该国本来就不完...

    13940

    算法训练 最短路

    请你计算从1号点到其他点的最短路(顶点从1到n编号)。 输入格式 第一行两个整数n, m。 接下来的m行,每行有三个整数u, v, l,表示u到v有一条长度为l的边。 输出格式 共n-1行,第i行表示1号点到i+1号点的最短路

    10910

    短路算法floyd

    for(int j=1; j<=n; j++) d[i][j]=min(d[i][j],d[i][k]+d[k][j]); 证明:参考 对于0~k,我们分i到j的最短路正好经过顶点

    17220

    图论--最短路--SPFA

    SPFA算法(shortest path faster algorithm)算法是西南交通大学段凡丁于1994年发表的,它在Bellman-ford算法的基础上进行了改进,使其在能够处理待负权图的单元最短路径的基础上 算法核心:设立一个先进先出的队列用来保存待优化的节点,优化时每次取出队首节点u,并且用u点当前的最短路径估计值对离开u点所指向的节点v进行松弛操作,如果v点的最短路径估计值有所调整,且v点不在当前的队列中 对于存在负环的图,无法计算单源最短路径。

    18040

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券