㈠ python中怎樣求解最短路能不能給個例子，謝謝各位

graph = {'A': ['B', 'C'],
'B': ['C', 'D'],
'C': ['D'],
'D': ['C'],
'E': ['F'],
'F': ['C']}

def find_shortest_path(graph, start, end, path=[]):
path = path + [start]
if start == end:
return path
if not graph.has_key(start):
return None
shortest = None
for node in graph[start]:
if node not in path:
newpath = find_shortest_path(graph, node, end, path)
if newpath:
if not shortest or len(newpath) < len(shortest):
shortest = newpath
return shortest

>>> find_shortest_path(graph, 'A', 'D')
['A', 'C', 'D']
>>>

㈡ Python 嵌套列表求最短線路！

你好，答案如下所示。

沒看懂你的返回值是哪個到哪個的最短路徑，比如第三個數字4，看了半天，好像沒看到哪個的最短路徑是4，應該都比4小喔
希望你能夠詳細查看。

如果你有不會的，你可以提問

我有時間就會幫你解答。
希望你好好學習。
每一天都過得充實。

㈢ Python中networkx中shortest_path使用的是哪一種最短路徑方法

不全是。依據傳入的參數決定調用哪種演算法。

看源碼：至少涉及了dijkstra、廣度優先/深度優先演算法。

ifsourceisNone:
iftargetisNone:
##Findpathsbetweenallpairs.
ifweightisNone:
paths=nx.all_pairs_shortest_path(G)
else:
paths=nx.all_pairs_dijkstra_path(G,weight=weight)
else:
##Findpathsfromallnodesco-accessibletothetarget.
directed=G.is_directed()
ifdirected:
G.reverse(=False)

ifweightisNone:
paths=nx.single_source_shortest_path(G,target)
else:
paths=nx.single_source_dijkstra_path(G,target,weight=weight)

#.
fortargetinpaths:
paths[target]=list(reversed(paths[target]))

ifdirected:
G.reverse(=False)
else:
iftargetisNone:
##.
ifweightisNone:
paths=nx.single_source_shortest_path(G,source)
else:
paths=nx.single_source_dijkstra_path(G,source,weight=weight)
else:
##Findshortestsource-targetpath.
ifweightisNone:
paths=nx.bidirectional_shortest_path(G,source,target)
else:
paths=nx.dijkstra_path(G,source,target,weight)

㈣ Python中怎麼求有權圖的最短路徑

Dijkstra演算法。

㈤ 求助python的最短路徑問題

這是一個深度優先搜索演算法（Deepth First Search, DFS）

演算法核心是不斷遞歸，直到找到目標，入隊一種可能方案，return返回上一遞歸，再次嘗試以當前點開始計算有沒有其他方案，如有則繼續遞歸並入隊，如沒有則再次return

簡單來說就是這樣的結構：

def dfs(position, value):

# position 傳參位置，value 傳參到現在的計算結果

if 到達目標:

判斷value是否比最短路徑短

return value

else:

for x in position的所有可能下一路徑:

if x在路徑列表中:

# 不能有重復路徑，變成回環

continue

else:

獲取路徑x的值

改變position

入隊 dfs(new_position, value+x

這個代碼用的是字典存儲每個點可到達的點以及路程

然後深度優先搜索

不懂再追問

㈥ python networkx模塊裡面計算最短路徑時，如何處理等價路徑我怎麼測試只能顯示1條路徑，請大神賜教。

if source is None: if target is None: ## Find paths between all pairs. if weight is None: paths=nx.all_pairs_shortest_path(G) else: paths=nx.all_pairs_dijkstra_path(G,weight=weight) else: ## Find paths from all nodes co-accessible to the target. directed = G.is_directed() if directed: G.reverse(=False) if weight is None: paths=nx.single_source_shortest_path(G,target) else: paths=nx.single_source_dijkstra_path(G,target,weight=weight) # Now flip the paths so they go from a source to the target. for target in paths: paths[target] = list(reversed(paths[target])) if directed: G.reverse(=False) else: if target is None: ## Find paths to all nodes accessible from the source. if weight is None: paths=nx.single_source_shortest_path(G,source) else: paths=nx.single_source_dijkstra_path(G,source,weight=weight) else: ## Find shortest source-target path. if weight is None: paths=nx.bidirectional_shortest_path(G,source,target) else: paths=nx.dijkstra_path(G,source,target,weight)

㈦ python問題。建立9x9的方格 然後求最短距離

讀取地圖數據，建立地圖。
讀取起始點，終止點。
// 系統中肯定存在多條路徑，這些路徑 應該是以起點為根，以終點為葉到發生樹。
// 路徑不會短於 |x1-x2|+|y1-y2|
首先計算出一條路徑，作為當前路徑。
繼續計算下一條路徑。
如果這條路徑長於當前路徑，終止計算。 從終止計算點以下，所有樹葉全部舍棄。

否則將該條路徑當作當前路徑。繼續計算 直至算玩所以路徑或者找到最短路徑。

合理利用樹演算法。

㈧ Python 怎麼求graph的最短線路！！

不是有求最短路徑演算法嗎，迪傑斯特拉，用其對應的python實現就行

㈨ 如何用python在arcgis中編寫程序，求兩點的最短路徑

你是想學PYTHON編程還是只是想只得到這個PYTHON文件。可以給你提供一條簡潔的途徑用modelbuilder來實現，將內多個SHP文件拖入進去容，再把MERGE工具拖進去，雙擊modelbuilder中的merge工具框設置，再雙擊output dataset框設置輸出。然後將這些shp文件用倒數第二個按鈕添加鏈接的功能將他們一個個與merge工具框鏈接起來。最後點擊model-export-to srcipt-python 就會輸出一個python文件，可以用記事本打開查看裡面的代碼。