[Вопрос решен] Python

Найдите самый быстрый путь от одного перекрестка до...

Python․ Найдите самый быстрый путь от одного перекрестка до другого․

Здравствуйте!​ Меня зовут Максим, и сегодня я хочу рассказать вам о том, как можно найти самый быстрый путь от одного перекрестка до другого с помощью алгоритма кратчайшего пути без использования встроенных библиотек в Python․

Прежде чем начать, давайте разберемся с форматом входных и выходных данных․ Формат входных данных представляет собой количество ребер N (где 1 ≤ N ≤ 1000), а затем последующие N строк с тройкой чисел⁚ два числа для вершин и третье число для веса ребра․ Наконец, два числа, представляющих начальный и конечный перекрестки․

Для начала нам понадобится создать граф, в котором вершины будут представлять перекрестки, а ребра ー дороги между ними․ Мы будем использовать словарь, где ключами будут вершины, а значениями ー список соседних вершин и их весами․

Для этого нам нужно считать и обработать входные данные․ Вот пример кода⁚

python
N int(input)
graph {}
for _ in range(N)⁚
start, end, weight map(int, input․split)
if start not in graph⁚
graph[start] []
graph[start]․append((end, weight))

Теперь у нас есть граф, и мы можем перейти к основной части ー поиску кратчайшего пути․ Будем использовать алгоритм Дейкстры․

python
def shortest_path(graph, start, end)⁚
distances {vertex⁚ float(‘inf’) for vertex in graph} # создаем словарь с бесконечными расстояниями
distances[start] 0 # расстояние от начальной вершины до себя равно 0
queue [(start, 0)] # очередь с приоритетом٫ где первый элемент ー вершина٫ а второй ー расстояние до нее
while queue⁚
current_vertex, current_distance queue․pop(0) # извлекаем вершину с минимальным расстоянием
if current_distance > distances[current_vertex]⁚ # если расстояние до текущей вершины больше уже найденного, пропускаем ее
continue

for neighbor, weight in graph[current_vertex]⁚ # проходим по соседним вершинам
distance current_distance weight
if distance < distances[neighbor]⁚ # если новое расстояние меньше старого, обновляем его distances[neighbor] distance queue․append((neighbor, distance)) # добавляем соседа в очередь

return distances[end] if distances[end] ! float('inf') else ″No path found″ # возвращаем длительность кратчайшего пути или ″No path found″, если пути нет Теперь нам осталось только вызвать функцию shortest_path и передать в нее наш граф, начальную и конечную вершины․ Например⁚ python start_vertex, end_vertex map(int, input․split) # считываем начальный и конечный перекрестки result shortest_path(graph, start_vertex, end_vertex) # вызываем функцию поиска кратчайшего пути print(result) # выводим результат

Это и есть весь код, который нам нужен․ Теперь мы можем найти самый быстрый путь от одного перекрестка до другого без использования встроенных библиотек в Python․ Надеюсь, этот материал был полезным для вас!​ Успехов в программировании!​

Если возникнут дополнительные вопросы, не стесняйтесь задавать․ Я всегда готов помочь!​