使用貪心最佳優先搜索算法找到局部最短路徑

Question

最近我參加了算法理論的考試。 我有一個正常的最佳優先搜索算法（下面的代碼）。

from queue import PriorityQueue

# Filling adjacency matrix with empty arrays
vertices = 14
graph = [[] for i in range(vertices)]


# Function for adding edges to graph
def add_edge(x, y, cost):
    graph[x].append((y, cost))
    graph[y].append((x, cost))


# Function For Implementing Best First Search
# Gives output path having the lowest cost
def best_first_search(source, target, vertices):
    visited = [0] * vertices
    pq = PriorityQueue()
    pq.put((0, source))
    print("Path: ")
    while not pq.empty():
        u = pq.get()[1]
        # Displaying the path having the lowest cost
        print(u, end=" ")
        if u == target:
            break

        for v, c in graph[u]:
            if not visited[v]:
                visited[v] = True
                pq.put((c, v))
    print()


if __name__ == '__main__':
    # The nodes shown in above example(by alphabets) are
    # implemented using integers add_edge(x,y,cost);
    add_edge(0, 1, 1)
    add_edge(0, 2, 8)
    add_edge(1, 2, 12)
    add_edge(1, 4, 13)
    add_edge(2, 3, 6)
    add_edge(4, 3, 3)

    source = 0
    target = 2
    best_first_search(source, target, vertices)

他帶出Path: 0 1 0 2 (path sum — 8)，它是正確的。

我的老師建議我重新編寫代碼，以便它尋找局部最小路徑，即Path: 0 1 2 (path sum — 13)。

我需要貪婪地從當前節點到未訪問節點的最短邊，我真的不明白如何正確地做到這一點。

Answer 1

由於這是家庭作業，我不會為您拼出整個代碼。

對於最佳優先搜索，您不需要優先級隊列。 您只需要跟蹤您訪問過哪些節點，以及您當前所在的節點。 雖然您的當前節點不是目標節點，但找到通向未訪問節點的最短邊，並將當前節點設置為該邊另一端的節點。