Question

我正在尝试使用Python中的动态编程来计算最短路径。我将所有数据正确地存储为图形的加权线段（道路）和节点（城市），所以这不是问题，因为我能够实现经典算法（BFS，DFS ...），但情况是我没有知道如何应用动态编程来解决此问题。我只知道从A到B，我必须将问题划分为子问题，但是我不知道如何创建有效的算法，我的意思是算法应该遵循的步骤以及如何划分问题遇到小问题。

感谢您的帮助！

Answer 1

根据建议，您可以看一下Bellman Ford算法。如果您想自己实现，维基百科提供了一个不错的伪代码：https://en.wikipedia.org/wiki/Bellman%E2%80%93Ford_algorithm

否则，您可以在Python（https://de.wikipedia.org/wiki/Bellman-Ford-Algorithmus#Software）中使用networkx软件包。

import networkx as nx
G = nx.Graph()
e = [('a', 'b', 3), ('b', 'c', 9), ('a', 'c', 5), ('c', 'd', 12)]
G.add_weighted_edges_from(e)
print(nx.bellman_ford_path(G, 'a', 'd'))
print(nx.bellman_ford_path_length(G, 'a', 'd'))

如何应用动态编程来计算图中的最短路径？

1 个答案: