这篇文章主要介绍“python最短路径算法怎么使用”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“python最短路径算法怎么使用”文章能帮助大家解决问题。
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。
3、A*算法找到了相对路径，适用于大规模、高实时性的问题。
实例
计算
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数据库
网络和加速
企业服务
#!/usr/bin/python3
# coding=utf-8
my_max = 0xffff
def Dijkstra(v, G, d, vis, n):
# 自身到自身为0
d[v] = 0
for i in range(n):
u = -1
my_min = my_max
for j in range(n):
if vis[j] == False and d[j] < my_min:
u, my_min = j, d[j]
if u == -1:
return
vis[u] = True
for s in range(n):
if vis[s] == False and G[u][s] != my_max and d[u] + G[u][s] < d[s]:
d[s] = d[u] + G[u][s]
def mian():
n, edges, v = map(int, input('请输入图的节点个数,边个数和起始点:').split())
# n = 3
# edges = 3
d = [my_max for t in range(n)]
vis = [False for i in range(n)]
G = []
# G = [[my_max, 1, my_max], [1, my_max, 3], [my_max, 3, my_max]]
for j in range(n):
G.append([my_max for t in range(n)])
for i in range(edges):
node1, node2, edge_node = map(int, input('请输入请输入两个节点和中间的边:').split())
G[node1][node2] = edge_node
G[node2][node1] = edge_node
Dijkstra(v, G, d, vis, n)
for i in range(len(d)):
print('节点%d到节点%d的最短距离是：%d' % (v, i, d[i]))
if __name__ == '__main__':
mian()关于“python最短路径算法怎么使用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可以关注亿速云行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。
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