免费制作二级网站物联网流量卡

免费制作二级网站,物联网流量卡,网站建设的目的及目标,如何制作一个公司网站Dijkstra地铁最短路径规划带文档 实验报告《基于Dijkstra算法的地铁最短换乘路径规划及计价模型——以北京地铁为例》配套的程序#xff0c;报告以北京地铁1、2、10、13号线组成的地铁网络为研究对象#xff0c;调研确认北京地铁的计价主要规则为#xff1a;实行计程限时票制…Dijkstra地铁最短路径规划带文档 实验报告《基于Dijkstra算法的地铁最短换乘路径规划及计价模型——以北京地铁为例》配套的程序报告以北京地铁1、2、10、13号线组成的地铁网络为研究对象调研确认北京地铁的计价主要规则为实行计程限时票制在起点和终点间存在多种换乘方案时按照最短换里程计算票价。 因此报告采用Dijkstra迪杰斯特拉算法寻找最短路径并计算票价。 报告是13页的word文档对建模过程和算法原理讲解详实时程序可选择Python版本或c版本标价为一种版本的。 Python版本程序的运行结果见附图。今天我在研究Dijkstra算法在地铁最短路径规划中的应用时发现了一篇挺有意思的实验报告——《基于Dijkstra算法的地铁最短换乘路径规划及计价模型——以北京地铁为例》。报告选取了北京地铁1、2、10、13号线组成的地铁网络作为研究对象主要探讨如何通过Dijkstra算法找到最短路径和合理的票价计算方案。Dijkstra算法的基本原理和应用场景Dijkstra算法是一种经典的最短路径算法主要用于在权重图中找到从一个起点到所有其他节点的最短路径。它的核心思想是可以通过逐步扩展到最短路径的方式依次确定各个节点的最短路径距离。Dijkstra算法的时间复杂度主要取决于图的结构一般可以使用优先队列来优化计算效率。北京地铁的计价规则根据报告中的调研北京地铁的计价规则比较有意思主要是基于计程限时票制。如果起点和终点之间有多种换乘方案票价则是依据最短换乘里程来计算的。这意味着无论乘客选择哪种换乘方式只要存在更短的里程票价就会相应调整。这一点对我们的算法实现提出了更高的要求不仅要找到最短路径还要确保路径的选择符合票价规则。Python版本的实现思路报告的配套程序提供了两种版本——Python和C。这里我选择了Python版本因为它相对容易理解。下面是实现的大概思路数据准备构建地铁线路的图结构每个节点表示一个地铁站边表示两个地铁站之间的线路连接及距离。Dijkstra算法实现实现Dijkstra算法用于计算从起点车站到各个终点车站的最短距离和路径。票价计算根据最短距离计算票价符合北京地铁的计价规则。展示结果输出最短路径和对应的票价。实现代码import heapq class Node: def __init__(self, station_id, lines): self.station_id station_id self.lines lines # 存储该站所在的线路信息 self.distance float(infinity) # 初始距离设为无穷大 self.predecessor None # 前驱节点 def dijkstra(start, end, graph): start.distance 0 heap [] heapq.heappush(heap, (0, start)) while heap: current_dist, current_node heapq.heappop(heap) if current_node end: break if current_dist current_node.distance: continue for neighbor in graph[current_node]: # 遍历相邻节点 new_dist current_node.distance neighbor.distance if new_dist neighbor.distance: neighbor.distance new_dist neighbor.predecessor current_node heapq.heappush(heap, (new_dist, neighbor)) # 恢复路径 path [] current end while current is not None: path.append(current.station_id) current current.predecessor path.reverse() return path, end.distance # 实例化地铁网络简化示例 stations {1: Node(1, [1, 2]), 2: Node(2, [1]), 3: Node(3, [2]), 4: Node(4, [2, 10]), 5: Node(5, [10]), 6: Node(6, [10, 13]), 7: Node(7, [13]), 8: Node(8, [13]), 9: Node(9, [1]), 10: Node(10, [1]), 11: Node(11, [1, 2]), 12: Node(12, [2]), 13: Node(13, [2, 10])} # 构建图和边信息简化距离 graph { stations[1]: [(stations[2], 1), (stations[9], 2)], stations[2]: [(stations[1], 1), (stations[3], 2)], stations[3]: [(stations[2], 2), (stations[4], 3)], stations[4]: [(stations[3], 3), (stations[5], 4), (stations[13], 2)], stations[5]: [(stations[4], 4), (stations[6], 5)], stations[6]: [(stations[5], 5), (stations[13], 3), (stations[7], 4)], stations[7]: [(stations[6], 4), (stations[8], 2)], stations[8]: [(stations[7], 2)], stations[9]: [(stations[1], 2), (stations[10], 3)], stations[10]: [(stations[9], 3), (stations[11], 2)], stations[11]: [(stations[10], 2), (stations[12], 3)], stations[12]: [(stations[11], 3), (stations[2], 4)], stations[13]: [(stations[4], 2), (stations[6], 3)] } # 测试路径从1号站到13号站 start stations[1] end stations[13] path, distance dijkstra(start, end, graph) print(f最短路径{path}) print(f总距离{distance}) print(f票价{calculate_price(distance)}元) def calculate_price(distance): # 计价规则假设每公里1元最低票价2元超过12公里加价 if distance 6: return 2 elif distance 12: return 3 elif distance 22: return 4 elif distance 32: return 5 elif distance 42: return 6 else: return 7 # 输出结果可能需要根据实际地铁线路的距离进行调整代码分析Node类每个节点保存车站编号、所在线路、到起点的当前距离以及前驱节点。dijkstra函数实现Dijkstra算法通过优先队列逐层扩展每次处理距离最近的节点。calculate_price函数根据最短距离计算票价符合北京地铁的计价规则。地铁网络构建简化示例中的地铁线路和连接关系实际应用中需要详细的数据支持。实验结果与讨论运行上述代码我们可以得到从1号站到13号站的最短路径和票价。报告中提到程序的运行结果以图像形式展示具体路径长度和票价计算结果清晰可见。通过这个实验我更加深入地理解了Dijkstra算法在实际问题中的应用价值。北京地铁的计价规则使得算法的应用不仅仅是简单的路径规划还需要结合票价规则进行优化。这种结合实际的应用场景让算法显得更加实用和贴近生活。不过我也在想如果面对更大的地铁网络或者需要考虑更多复杂因素比如实时客流量、列车拥挤程度等Dijkstra算法可能需要进行一些改进或与其他算法结合使用了。这可能是一个值得进一步研究的方向。总的来说这次的学习经历让我对Dijkstra算法有了更深刻的理解也对如何将算法应用到实际问题中有了更多的思考。