这篇文章将为大家详细讲解有关怎么在python中利用字典实现最短路径算法，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

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然后再贴代码：

_=inf=999999#inf
 
def Dijkstra_all_minpath(start,matrix):
 length=len(matrix)#该图的节点数
 path_array=[]
 temp_array=[]
 path_array.extend(matrix[start])#深复制
 temp_array.extend(matrix[start])#深复制
 temp_array[start] = inf#临时数组会把处理过的节点的值变成inf，表示不是最小权值的节点了
 already_traversal=[start]#start已处理
 path_parent=[start]*length#用于画路径，记录此路径中该节点的父节点
 while(len(already_traversal)'.join(path))#打印路径
  already_traversal.append(i)#该索引已经处理了
  for j in range(length):#这个不用多说了吧
   if j not in already_traversal:
    if (path_array[i]+matrix[i][j])
然后输出：
2: 4->2
3: 4->2->3
0: 4->2->3->0
1: 4->2->1
[60, 60, 10, 30, 0]
主要是这样输出的话比较好看，然后这样算是直接算一个点到所有点的最短路径吧。那么写下字典实现吧
def Dijkstra_all_minpath_for_graph(start,graph):
 inf = 999999 # inf
 length=len(graph)
 path_graph={k:inf for k in graph.keys()}
 already_traversal=set()
 path_graph[start]=0
 min_node=start#初始化最小权值点
 already_traversal.add(min_node)#把找到的最小节点添加进去
 path_parent={k:start for k in graph.keys()}
 while(len(already_traversal)<=length):
  p = min_node
  if p!=start:
   path = []
   path.append(str(p))
   while (path_parent[p] != start):#找该节点的父节点添加到path，直到父节点是start
    path.append(str(path_parent[p]))
    p=path_parent[p]
   path.append(str(start))
   path.reverse()#反序
   print(str(min_node) + ':', '->'.join(path))#打印
  if(len(already_traversal)==length):break
  for k in path_graph.keys():#更新距离
   if k not in already_traversal:
    if k in graph[min_node].keys() and (path_graph[min_node]+graph[min_node][k])
输出：
2: 4->2
3: 4->2->3
0: 4->2->3->0
1: 4->2->1
{0: 60, 1: 60, 2: 10, 3: 30, 4: 0}
关于怎么在python中利用字典实现最短路径算法就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
                

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