这么简单一个算法，懒得花时间去自己实现，然后就想在网上搜搜看是否有现成可用的。谁知试了几个，搞得一肚子气：写得真是太好（垃）用（圾）了。不是没有注释，就是不规范看起来巨不爽，更甚bug满天飞根本不能执行。也怪自己懒，算了不骂人了，因为下边我贴出的例子也是基于GitHub上一个写得较为顺眼的例子，然后自己包了一下，并解析了一下原作的返回内容，使得它符合我的需求：输入一个src-dst pair，返回他们之间的distance 与 path。废话不多说，有图有真相：可以运行。需要的拿走用就是了。
from collections import defaultdict
from heapq import *
def dijkstra_raw(edges, from_node, to_node):
g = defaultdict(list)
for l,r,c in edges:
g[l].append((c,r))
q, seen = [(0,from_node,())], set()
while q:
(cost,v1,path) = heappop(q)
if v1 not in seen:
seen.add(v1)
path = (v1, path)
if v1 == to_node:
return cost,path
for c, v2 in g.get(v1, ()):
if v2 not in seen:
heappush(q, (cost+c, v2, path))
return float("inf"),[]
def dijkstra(edges, from_node, to_node):
len_shortest_path = -1
ret_path=[]
length,path_queue = dijkstra_raw(edges, from_node, to_node)
if len(path_queue)>0:
len_shortest_path = length ## 1. Get the length firstly;
## 2. Decompose the path_queue, to get the passing nodes in the shortest path.
left = path_queue[0]
ret_path.append(left) ## 2.1 Record the destination node firstly;
right = path_queue[1]
while len(right)>0:
left = right[0]
ret_path.append(left) ## 2.2 Record other nodes, till the source-node.
right = right[1]
ret_path.reverse() ## 3. Reverse the list finally, to make it be normal sequence.
return len_shortest_path,ret_path
### ==================== Given a list of nodes in topology.
list_nodes_id = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20];
### ==================== Given constants matrix of topology.
M=99999 # This represents a large distance. It means that there is no link.
M_topo = [
[M, 1,1,M,1,M, 1,1,1,M,M, M,M,M,M,M, M,M,M,M,M],
[1, M,1,M,M,1, M,M,M,M,M, M,M,M,M,M, M,M,M,M,M],
[1, 1,M,1,M,M, M,M,M,M,M, M,M,M,M,M, M,M,M,M,M],
[M, M,1,M,1,M, M,M,M,M,M, M,M,M,M,M, M,M,M,M,M],
[1, M,M,1,M,M, M,M,M,1,1, 1,M,M,M,M, M,M,M,M,M],
[M, 1,M,M,M,M, 1,M,M,M,M, M,M,M,M,M, M,M,M,M,M],
[1, M,M,M,M,1, M,1,M,M,M, M,M,M,M,M, M,M,M,M,M],
[1, M,M,M,M,M, 1,M,1,M,M, M,M,M,M,M, M,M,M,M,M],
[1, M,M,M,M,M, M,1,M,1,M, M,1,M,M,M, M,M,M,M,M],
[M, M,M,M,1,M, M,M,1,M,M, 1,M,M,M,M, M,M,M,M,M],
[M, M,M,M,1,M, M,M,M,M,M, 1,M,1,M,M, M,M,M,M,M],
[M, M,M,M,1,M, M,M,M,1,1, M,M,1,1,M, M,M,M,M,M],
[M, M,M,M,M,M, M,M,1,M,M, M,M,M,1,M, M,M,M,M,M],
[M, M,M,M,M,M, M,M,M,M,1, 1,M,M,1,M, M,1,1,M,M],
[M, M,M,M,M,M, M,M,M,M,M, 1,1,1,M,1, 1,M,M,M,M],
[M, M,M,M,M,M, M,M,M,M,M, M,M,M,1,M, 1,M,1,1,M],
[M, M,M,M,M,M, M,M,M,M,M, M,M,M,1,1, M,M,M,M,1],
[M, M,M,M,M,M, M,M,M,M,M, M,M,1,M,M, M,M,1,M,M],
[M, M,M,M,M,M, M,M,M,M,M, M,M,1,M,1, M,1,M,1,M],
[M, M,M,M,M,M, M,M,M,M,M, M,M,M,M,1, M,M,1,M,1],
[M, M,M,M,M,M, M,M,M,M,M, M,M,M,M,M, 1,M,M,1,M]
]
### --- Read the topology, and generate all edges
edges = []
for i in range(len(M_topo)):
for j in range(len(M_topo[0])):
if i!=j and M_topo[i][j]!=M:
edges.append((i,j,M_topo[i][j]))
print "=== Dijkstra ==="
print "Let's find the shortest-path from 0 to 9:"
length,Shortest_path = dijkstra(edges, 0, 9)
print 'length = ',length
print 'The shortest path is ',Shortest_path
Davy
2015--6-18
Implementation of Dijkstra in Python
原文：http://blog.csdn.net/davyhwang/article/details/46552655
