下面是用Python实现Floyd算法的代码,供大家参考,具体内容如下
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jul 13 14:56:37 2017 @author: linzr """ ## 表示无穷大 INF_val = 9999 class Floyd_Path(): def __init__(self, node, node_map, path_map): self.node = node self.node_map = node_map self.node_length = len(node_map) self.path_map = path_map self._init_Floyd() def __call__(self, from_node, to_node): self.from_node = from_node self.to_node = to_node return self._format_path() def _init_Floyd(self): for k in range(self.node_length): for i in range(self.node_length): for j in range(self.node_length): tmp = self.node_map[i][k] + self.node_map[k][j] if self.node_map[i][j] > tmp: self.node_map[i][j] = tmp self.path_map[i][j] = self.path_map[i][k] print '_init_Floyd is end' def _format_path(self): node_list = [] temp_node = self.from_node obj_node = self.to_node print("the shortest path is: %d")%(self.node_map[temp_node][obj_node]) node_list.append(self.node[temp_node]) while True: node_list.append(self.node[self.path_map[temp_node][obj_node]]) temp_node = self.path_map[temp_node][obj_node] if temp_node == obj_node: break; return node_list def set_node_map(node_map, node, node_list, path_map): for i in range(len(node)): ## 对角线为0 node_map[i][i] = 0 for x, y, val in node_list: node_map[node.index(x)][node.index(y)] = node_map[node.index(y)][node.index(x)] = val path_map[node.index(x)][node.index(y)] = node.index(y) path_map[node.index(y)][node.index(x)] = node.index(x) if __name__ == "__main__": node = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'] node_list = [('A', 'F', 9), ('A', 'B', 10), ('A', 'G', 15), ('B', 'F', 2), ('G', 'F', 3), ('G', 'E', 12), ('G', 'C', 10), ('C', 'E', 1), ('E', 'D', 7)] ## node_map[i][j] 存储i到j的最短距离 node_map = [[INF_val for val in xrange(len(node))] for val in xrange(len(node))] ## path_map[i][j]=j 表示i到j的最短路径是经过顶点j path_map = [[0 for val in xrange(len(node))] for val in xrange(len(node))] ## set node_map set_node_map(node_map, node, node_list, path_map) ## select one node to obj node, e.g. A --> D(node[0] --> node[3]) from_node = node.index('A') to_node = node.index('E') Floydpath = Floyd_Path(node, node_map, path_map) path = Floydpath(from_node, to_node) print path
运行结果为:
the shortest path is: 23
['A', 'F', 'G', 'C', 'E']
一、弗洛伊德算法介绍 和Dijkstra算法一样,弗洛伊德(Floyd)算法也是一种用于寻找给定的加权图中顶点间最短路径的算法。该算法名称以创始人之一、1978年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名。 基本思想 通过Floyd计算图G=(V,E)中各个顶点的最短路径时,需要引入一个矩阵S,矩阵S中的元素a[i][j]表示顶点i(第i个顶点)到顶点j(第j个顶点)的距离。
本文向大家介绍Javascript中的Floyd-Warshall算法,包括了Javascript中的Floyd-Warshall算法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 Djikstra的算法用于查找从一个节点到所有其他节点的最短路径的距离/路径。在某些情况下,我们需要找到从所有节点到所有其他节点的最短路径。这是所有对最短路径算法派上用场的地方。最常用的所有对最短路径算法是Floyd War
线性回归python实现 1.算法python代码 包含Normal Equations,批量梯度下降和随机梯度下降,这里的代码跟Logistic回归的代码类似 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class LinearRegression(object): def _
Logistic回归python实现 1.算法python代码 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class Logistic(object): def __init__(self): self._history_w = [] self.
1.python代码实现 包含算法的原始形式和对偶形式 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np class Perceptron(object): def __init__(self, input_x, feature_num, input_y, learn_rate=1): self._input_x = np.arra
旅游规划 作者 陈越 单位 浙江大学 有了一张自驾旅游路线图,你会知道城市间的高速公路长度、以及该公路要收取的过路费。现在需要你写一个程序,帮助前来咨询的游客找一条出发地和目的地之间的最短路径。如果有若干条路径都是最短的,那么需要输出最便宜的一条路径。 输入格式: 输入说明:输入数据的第1行给出4个正整数N、M、S、D,其中N(2≤N≤500)是城市的个数,顺便假设城市的编号为0~(N−1);M是
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