一心想学习算法，很少去真正静下心来去研究，前几天趁着周末去了解了最短路径的资料，用python写了一个最短路径算法。算法是基于带权无向图去寻找两个点之间的最短路径，数据存储用邻接矩阵记录。首先画出一幅无向图如下，标出各个节点之间的权值。
其中对应索引：
邻接矩阵表示无向图：
算法思想是通过Dijkstra算法结合自身想法实现的。大致思路是：从起始点开始，搜索周围的路径，记录每个点到起始点的权值存到已标记权值节点字典A，将起始点存入已遍历列表B，然后再遍历已标记权值节点字典A，搜索节点周围的路径，如果周围节点存在于表B，比较累加权值，新权值小于已有权值则更新权值和来源节点，否则什么都不做；如果不存在与表B，则添加节点和权值和来源节点到表A，直到搜索到终点则结束。
这时最短路径存在于表A中，得到终点的权值和来源路径，向上递推到起始点，即可得到最短路径，下面是代码：
# -*-coding:utf-8 -*-
class DijkstraExtendPath():
def __init__(self, node_map):
self.node_map = node_map
self.node_length = len(node_map)
self.used_node_list = []
self.collected_node_dict = {}
def __call__(self, from_node, to_node):
self.from_node = from_node
self.to_node = to_node
self._init_dijkstra()
return self._format_path()
def _init_dijkstra(self):
self.used_node_list.append(self.from_node)
self.collected_node_dict[self.from_node] = [0, -1]
for index1, node1 in enumerate(self.node_map[self.from_node]):
self.collected_node_dict[index1] = [node1, self.from_node]
self._foreach_dijkstra()
def _foreach_dijkstra(self):
if len(self.used_node_list) == self.node_length - 1:
for key, val in self.collected_node_dict.items(): # 遍历已有权值节点
if key not in self.used_node_list and key != to_node:
self.used_node_list.append(key)
for index1, node1 in enumerate(self.node_map[key]): # 对节点进行遍历
# 如果节点在权值节点中并且权值大于新权值
if node1 and index1 in self.collected_node_dict and self.collected_node_dict[index1][0] & node1 + val[0]:
self.collected_node_dict[index1][0] = node1 + val[0] # 更新权值
self.collected_node_dict[index1][1] = key
elif node1 and index1 not in self.collected_node_dict:
self.collected_node_dict[index1] = [node1 + val[0], key]
self._foreach_dijkstra()
def _format_path(self):
node_list = []
temp_node = self.to_node
node_list.append((temp_node, self.collected_node_dict[temp_node][0]))
while self.collected_node_dict[temp_node][1] != -1:
temp_node = self.collected_node_dict[temp_node][1]
node_list.append((temp_node, self.collected_node_dict[temp_node][0]))
node_list.reverse()
return node_list
def set_node_map(node_map, node, node_list):
for x, y, val in node_list:
node_map[node.index(x)][node.index(y)] = node_map[node.index(y)][node.index(x)] = val
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 = [[0 for val in xrange(len(node))] for val in xrange(len(node))]
set_node_map(node_map, node, node_list)
# A --&; D
from_node = node.index('A')
to_node = node.index('D')
dijkstrapath = DijkstraPath(node_map)
path = dijkstrapath(from_node, to_node)
print path
运行结果：
再来一例：
&!-- lang: python --&
# -*- coding: utf-8 -*-
import itertools
import math
def combination(lst):
liter=itertools.permutations(lst)
for lts in list(liter):
lt=''.join(lts)
lists.append(lt)
return lists
def coord(lst):
coordinates=dict()
print u'请输入坐标：（格式为A:7 17）'
pile(r&\d+&)
for char in lst:
str=raw_input(char+':')
dot=p.findall(str)
coordinates[char]=[dot[0],dot[1]]
print coordinates
return coordinates
def repeat(lst):
#删除重复组合
for ilist in lst:
for k in xrange(len(ilist)):
st=(ilist[k:],ilist[:k])
strs=''.join(st)
for jlist in lst:
if(cmp(strs,jlist)==0):
lst.remove(jlist)
for k in xrange(len(ilist)):
st=(ilist[k:],ilist[:k])
strs=''.join(st)
for jlist in lst:
if(cmp(strs[::-1],jlist)==0):
lst.remove(jlist)
lst.append(ilist)
return lst
def count(lst,coordinates): #计算各路径
way=dict()
for str in lst:
str=str+str[:1]
for i in range(len(str)-1):
x=abs( float(coordinates[str[i]][0]) - float(coordinates[str[i+1]][0]) )
y=abs( float(coordinates[ str[i] ][1]) - float(coordinates[ str[i+1] ][1]) )
length+=math.sqrt(x**2+y**2)
way[str[:len(str)-1]]=length
return way
if __name__ ==&__main__&:
print u'请输入图节点：'
rlist=list(raw_input())
coordinates=coord(rlist)
list_directive = combination(rlist)
print &有方向完全图所有路径为:&,list_directive
for it in list_directive:
print u'有方向完全图所有路径总数:',len(list_directive),&\n&
#无方向完全图
list_directive=repeat(list_directive)
list_directive=repeat(list_directive)
print &无方向完全图所有路径为:&,list_directive
print u'无方向完全图所有路径为:'
for it in list_directive:
print u'无方向完全图所有路径总数:',len(list_directive)
ways=count(list_directive,coordinates)
print u'路径排序如下：'
for dstr in sorted(ways.iteritems(), key=lambda d:d[1], reverse = False ):
print dstr
raw_input()
以上就是本文给大家分享的全部内容了，希望大家能够喜欢，能够学习python有所帮助。
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Dijkstra单源节点到其他所有节点的最短路径
#include&iostream& #include&vector& #include&queue& #include&stack& const int INFINIT=32767; struct tableItem{ int prevInde
开始这是去年的问题了，今天在整理邮件的时候才发现这个问题，感觉顶有意思的，特记录下来。 在表RelationGraph中，有三个字段（ID,Node,RelatedNode）,其中Node和RelatedNode两个字段描述两个节点的连接关系；现在要求，找出从节点&p&至节点&j&，最短路径（即经过的节点最少）。
图1.解析：了能够更好的描述表Relati
在网上看到一篇A*寻路算法的译文 /message.asp?TopicID=25439 按此原理写了以下程序
另外补充:1.此算法不是最短路径算法.
2.在实际应用中肯定还需要优化,以适合具体游戏.
3.(vb.net2005测试通过)
POJ 3255 Roadblocks (次短路问题) 解法有很多奇葩的地方，比如可以到达终点再跳回去再跳回来（比如有两个点）。。。。反正就是不能有最短路，不过没关系，算法都能给出正确结果
思想：和求最短路上的点套路一样，spfa先正着求一次，再反着求一次最短路，然后枚举每条边&i,j&找dist_zheng[i] + len&i,j& + dist_fan[j]的第二
POJ 3255 Roadblocks （次短路径 + Dijkstra算法）
Roadblocks
Time Limit:2000MS
Memory Limit:65536K
Total Submissions:7982
Accepted:2921
Description
本文实例讲述了基于python编写的微博应用，分享给大家供大家参考。具体如下： 在编写自己的微博应用之前，先要到weibo开放平台申请应用的公钥和私钥。 下载python版的SDK，打开example目录，仿照oauthSetTokenUpdate.py进行编码，
# -*- coding: utf-8 -*-
from weibopy.auth import OAuthH
本文实例讲述了python根据路径导入模块的方法，分享给大家供大家参考。具体方法如下： 常规做法如下：
import sys sys.path.append('C:/full/path') from foo import util,bar
而要直接通过路径
import imp util = imp.load_source('util', 'C:/full/path/foo/util.
本文以实例形式展示了Python算法中栈（stack）的实现，对于学习数据结构域算法有一定的参考借鉴价值。具体内容如下： 1.栈stack通常的操作： Stack() 建立一个空的栈对象 push() 把一个元素添加到栈的最顶层 pop() 删除栈最顶层的元素，并返回这个元素 peek() 返回最顶层的元素，并不删除它 isEmpty() 判断栈是否为空 size()&nb
本文实例讲述了Python实现Linux下守护进程的编写方法，分享给大家供大家参考，相信对于大家的Python程序设计会起到一定的帮助作用。具体方法如下： 1. 调用fork()以便父进程可以退出，这样就将控制权归还给运行你程序的命令行或shell程序。需要这一步以便保证新进程不是一个进程组头领进程(process group leader)。下一步，‘setsid()'，会因为你是进程组头领进程
1.算法描述：（1）共循环 n-1 次（2）每次循环中，如果 前面的数大于后面的数，就交换（3）设置一个标签，如果上次没有交换，就说明这个是已经好了的。 2.python冒泡排序代码
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*-
def bubble(l): flag = True&nbs
1、从Kmeans说起 Kmeans是一个非常基础的聚类算法，使用了迭代的思想，关于其原理这里不说了。下面说一下如何在matlab中使用kmeans算法。 创建7个二维的数据点：
x=[randn(3,2)*.4;randn(4,2)*.5+ones(4,1)*[4 4]];
使用kmeans函数：
class = kmeans(x, 2);
前段时间为准备百度面试恶补的东西，虽然最后还是被刷了，还是把那几天的“战利品”放点上来，算法一直是自己比较薄弱的地方，以后还要更加努力啊。 下面用Python实现了几个常用的排序，如快速排序，选择排序，以及二路并归排序等等。
#encoding=utf-8 import random from copy import copy
def directInsertSort(seq
作者:llinzzi日期: 去年做了个小东西，一个在线WebGame，目前只实现了多人聊天，移动，拖动画面移动，场景系统等，可以当场景聊天室使用。不过扔了一年了。 如图
美工由 静电设计 后台将由 老于开发
今年想再捡起来好好做做，由于是基于坐标点的，所以移动路径非常费资源。找到了一个A*的路径算法，挺智能。
转载一些介绍【转自 http:/
# -*- coding: utf-8 -*- # 测试各种排序算法 # link：www.jb51.net # date：
#选择排序def select_sort(sort_array): for i, elem in enumerate(sort_array):&
mro即 method resolution order (方法解释顺序)，主要用于在多继承时判断属性的路径(来自于哪个类)。 在python2.2版本中，算法基本思想是根据每个祖先类的继承结构，编译出一张列表，包括搜索到的类，按策略删除重复的。但是，在维护单调性方面失败过（顺序保存），所以从2.3版本，采用了新算法C3。 为什么采用C3算法 C3算法最早被提出是用于Lisp的，应用在Python
本文实例讲述了python标准算法实现数组全排列的方法，代码来自国外网站。分享给大家供大家参考。具体分析如下： 从n个不同元素中任取m（m≤n）个元素，按照一定的顺序排列起来，叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个排列。当m=n时所有的排列情况叫全排列。
def Mideng(li): if(type(li)!=list): return if(len(li)==1): return [li]
以前最短的IE判定借助于IE不支持垂直制表符的特性搞出来的。
var ie = !+&\v1&;
仅仅需要7bytes！参见这篇文章，《32 bytes, ehr ... 9, ehr ... 7!!! to know if your browser is IE》，讲述外国人是如何把IE的判定从32 bytes一步步缩简成7 bytes!的故事 但这纪录今年1月8日被一个俄
本文实例讲述了js实现最短的XML格式化工具的方法。分享给大家供大家参考。具体如下： 这是用 E4X 实现最短的 XML 格式化工具。可惜 IE 至今不支持这个标准特性... 请在 Firefox 或 Chrome 下运行！ 1.代码如下：
1.算法：设有一组关键字｛ K 1 ， K 2 ，…， K n ｝；排序开始就认为 K 1 是一个有序序列；让 K 2 插入上述表长为 1 的有序序列，使之成为一个表长为 2 的有序序列；然后让 K 3 插入上述表长为 2 的有序序列，使之成为一个表长为 3 的有序序列；依次类推，最后让 K n 插入上述表长为 n-1 的有序序列，得一个表长为 n 的有序序列。 2.python插入排序代码
1.算法:对于一组关键字{K1,K2,…,Kn}， 首先从K1,K2,…,Kn中选择最小值，假如它是 Kz，则将Kz与 K1对换；然后从K2，K3，… ，Kn中选择最小值 Kz，再将Kz与K2对换。如此进行选择和调换n-2趟，第(n-1)趟，从Kn-1、Kn中选择最小值 Kz将Kz与Kn-1对换，最后剩下的就是该序列中的最大值，一个由小到大的有序序列就这样形成。 2.python 选择排序代码：
本文实例讲述了python通过BF算法实现关键词匹配的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8
# filename BF
import time
t=&this is a big apple,this is a big apple,th
如果你不考虑支持IE，现代浏览器为javascript添加了许多黑魔法，让我们能写出更强有力的代码，如下面介绍的domReady。
function r(f){/in/(document.readyState)?setTimeout(r,0,f):f()}
需要以下知识点了解其运作：
document.readyState的五种状态，&uninitalized&、&quo
系统环境：VC6 + Python-2.5.4 1、下载Python-2.5.4源码。 2、解压，打开D:\Python-2.5.4\PC\VC6\pcbuild.dsw，编译，D:\Python-2.5.4\PC\VC6\下得到python25.dll、python25_d.dll、python25.lib、python25_d.lib。 3、使用VC6建立一个动态链接库工程，拷贝D:\Pyth
本文讲述一个用Python写的小程序，用于有注入点的链接，以检测当前数据库用户是否为sa，详细代码如下：
# Code by zhaoxiaobu Email: little. #-*- coding: UTF-8 -*- from sys import exit from urllib import urlopen from string import join,
编写兼容Python2.x与3.x代码 当我们正处于Python 2.x到Python 3.x的过渡期时，你可能想过是否可以在不修改任何代码的前提下能同时运行在Python 2和3中。这看起来还真是一个合理的诉求，但如何开始呢？哪些Python 2 代码在 3.x 解释器执行时容易出状况呢？ print vs print() 如果你想的和我一样，你或许会说print语句，这是个很好的着手点，先简单
完整代码下载：http://xiazai.jb51.net/201407/tools/python-migong.rar 最近研究了下迷宫的生成算法，然后做了个简单的在线迷宫游戏。游戏地址和对应的开源项目地址可以通过上面的链接找到。开源项目中没有包含服务端的代码，因为服务端的代码实在太简单了。下面将简单的介绍下随机迷宫的生成算法。一旦理解后你会发现这个算法到底有多简单。 1.将迷宫地图分成多个房间
搜索了好几个python实现的万年历多有部分时间有问题，好多是来自这个代码：
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- ''' Usage: ccal Month [4-Digit-Year]
or: ccal 4-Digit-Year Month
This Python s
关于函数的事情，总是说不完的，下面就罗列一些编写函数的注意事项。特别声明，这些事项不是我总结的，我是从一本名字为《Learning Python》的书里面抄过来的，顺便写成了汉语，当然，是按照自己的视角翻译的，里面也夹杂了一些自己的观点。看官也可以理解为源于《Learning Python》但又有点儿不同。 o函数具有独立性。也就是常说的不要有太强的耦合性。要让函数能够独立于外部的东西
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本文实例讲述了Python快速查找算法的应用，分享给大家供大家参考。 具体实现方法如下：
import random def partition(list_object,start,end): random_choice = start #random.choice(range(start,end+1)) #把这里的start改成random()效率会更高些 x = list_object[r
测试的过程中经常需要截取屏幕，通常的做法是使用手机自带的截屏功能，然后将截屏文件复制出来，这种方法的优点是不需要连接数据线就可截屏，缺点则是生成的截屏文件命名是随机命名的，复制出来也比较麻烦。另一种方法是使用PC端的手机助手类软件。 这里使用python编写一个截屏的脚本，双击运行脚本就OK，截屏成功后会将截屏文件已当前时间命名，并保存在存放脚本的当前路径的screenshot文件夹下：
主要是：前序遍历、中序遍历、后序遍历、层级遍历、非递归前序遍历、非递归中序遍历、非递归后序遍历
#!/usr/bin/env python #-*- coding:utf8 -*-
class TreeNode(object): def __init__(self, data=None, left=None, right=None):&n
Code: var ie = !+&\v1&; 仅仅需要7bytes！参见这篇文章，《 32 bytes, ehr ... 9, ehr ... 7!!! to know if your browser is IE》，讲述外国人是如何把IE的判定从32 bytes一步步缩简成7 bytes!的故事 但这纪录今年1月8日被一个俄国人打破了，现在只要6 bytes!它利用了IE与标
Simhash的算法简单的来说就是，从海量文本中快速搜索和已知simhash相差小于k位的simhash集合，这里每个文本都可以用一个simhash值来代表，一个simhash有64bit，相似的文本，64bit也相似，论文中k的经验值为3。该方法的缺点如优点一样明显，主要有两点，对于短文本，k值很敏感；另一个是由于算法是以空间换时间，系统内存吃不消。
#!/usr/bin
简单说明 这个算法主要工作是测量不同特征值之间的距离，有个这个距离，就可以进行分类了。 简称kNN。 已知：训练集，以及每个训练集的标签。 接下来：和训练集中的数据对比，计算最相似的k个距离。选择相似数据中最多的那个分类。作为新数据的分类。 python实例
# -*- coding: cp936 -*-
#win系统中应用cp936编码，linux中最好还是utf-8比较
在js逻辑运算中，0、&&、null、false、undefined、NaN都会判为false，其他都为true. ||先计算第一个运算数，如果可以被转换成true，则返回左边这个表达式的值，否则计算第二个运算数。即使||运算符的运算数不是布尔值，任然可以将它看作布尔OR运算，因为无论它返回的值是什么类型，都可以被转换为布尔值。 利用它对非布尔型的值会将其返回的特性：对非布尔型
与基于理解的分词算法和基于统计的分词算法相比，基于文本匹配的算法更加通用。基于文本匹配的算法又称之为“机械分词算法”，他是它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功，可识别出一个词。按照扫描方向的不同，文本匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配两种；按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配；按照是否
前段时间自学了python，作为新手就想着自己写个东西能练习一下，了解到python编写爬虫脚本非常方便，且最近又学习了MongoDB相关的知识，万事具备只欠东风。 程序的需求是这样的，爬虫爬的页面是京东的电子书网站页面，每天会更新一些免费的电子书，爬虫会把每天更新的免费的书名以第一时间通过邮件发给我，通知我去下载。 一、编写思路： 　　1.爬虫脚本获取当日免费书籍信息 　　2.把获取到的书籍信息
该脚本的功能是卸载android手机中安装的所有第三方应用，主要是使用adb shell pm、adb uninstall 命令，所以使用的前提是需要配好adb的环境变量，下面上代码：
#!/usr/bin/env python import os def uninstall(): os.popen(&adb wait-for-device&) print &st
python中的二叉树模块内容： BinaryTree：非平衡二叉树 AVLTree：平衡的AVL树 RBTree：平衡的红黑树
以上是用python写的，相面的模块是用c写的，并且可以做为Cython的包。 FastBinaryTree FastAVLTree FastRBTree
特别需要说明的是：树往往要比python内置的dict类慢一些【三维点最短路径寻路算法求助】-突袭网
23:19:09【 转载互联网】 作者： &&|&责编：李强
&&& &为了解决用户可能碰到关于"三维点最短路径寻路算法求助"相关的问题，突袭网经过收集整理为用户提供相关的解决办法，请注意，解决办法仅供参考，不代表本网同意其意见,如有任何问题请与本网联系。"三维点最短路径寻路算法求助"相关的详细问题如下: 各位高手帮忙帮忙。最好用VB,Y1，全给了在一个三维空间中有若干个点，我只有50分,Y2,Z2)点的最短路径，前进到目的地B(X2,Z1)出发以每次步长不超过L经过若干个中途点，需要计算从点A(X1===========突袭网收集的解决方案如下===========
解决方案1：如果所有的点都能作为中途点，继续计算不超过L距离的点（走过的点就不计入）。如果中途点不多的话。如果中途点过多，当然走直径，直接走A到B的直线。这种方法就是广度搜索，在同一层距离最短的则为最短路径。否则，因为还有可能根本就没有解，如果只有几个，限定范围，只能用启发式或者广度搜索吧，计算不超过L距离的那些中途点，可以直接从A出发，然后以那些中途点为出发点，直到遇到B为止，无法这样计算的话题目描述得不够清楚啊，若干个点就是能作为中途点的那些点么解决方案2：AB|=√[(X2-X1)^2+(Y2-Y1)^2+(Z2-Z1)^2],|BC|=√[(X3-X2)^2+(Y3-Y2)^2+(Z3-Z2)^2],|AC|=√[(X3-X1)^2+(Y3-Y1)^2+(Z3-Z1)^2]
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