分支限界法求单源最短路径,如图所示. 输出要求(注意【节点】输出具体的节点编号):节点->节点->节点
时间: 2025-02-03 19:14:41 浏览: 41
### 使用分支限界法求解单源最短路径问题
在图论中,分支限界法(Branch and Bound)是一种用于解决组合优化问题的技术。对于单源最短路径问题,这种方法可以通过系统地探索所有可能的路径来找到最优解,并利用界限条件剪枝不必要的子树。
#### 算法描述
为了应用分支限界法于单源最短路径问题,可以采用如下策略:
- **初始化**:设定起点作为当前节点,创建一个优先队列存储待处理的状态,其中每个状态表示到达某一点的具体路径及其累积成本。
- **扩展结点**:每次从未处理集合中选取具有最小估计总费用的状态进行展开;如果此状态下已无后续可走,则将其标记为已完成并继续下一个候选者。
- **边界设置**:当遇到新的目标顶点时,记录其对应的最低开销路径长度;之后每当考虑其他通往同一终点的新路线之前先比较现有最佳纪录,仅保留更优的选择。
- **终止条件**:直到遍历完所有的可能性或确认找到了通向每一个可达目的地的最佳方案为止。
下面给出一段基于上述原理编写、适用于加权有向图环境下的Python代码实现示例[^1]:
```python
import heapq
def branch_and_bound(graph, start_node):
# 初始化数据结构
queue = [(0, start_node, [])]
visited = set()
while queue:
cost_so_far, current_node, path = heapq.heappop(queue)
if current_node not in visited:
visited.add(current_node)
path = path + [current_node]
if len(path) > 1: # 输出从起始到当前节点经过的所有节点编号
print(f"Path to {current_node}: {' -> '.join(map(str, path))}")
for neighbor, weight in graph[current_node].items():
if neighbor not in visited:
new_cost = cost_so_far + weight
heapq.heappush(queue, (new_cost, neighbor, path))
# 定义样例图形字典形式的数据集
graph_example = {
'A': {'B': 1, 'C': 4},
'B': {'A': 1, 'C': 2, 'D': 5},
'C': {'A': 4, 'B': 2, 'D': 1},
'D': {'B': 5, 'C': 1}
}
# 调用函数执行搜索过程
branch_and_bound(graph_example, 'A')
```
这段程序会打印出由给定起点出发至各个不同位置所经历过的全部中间站点序列号列表。注意这里假设输入图为邻接表格式表达方式,即`{'Node':[('Neighbor', Cost)]}`这样的键值对构成的整体结构。
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