python中关键路径的变化答案

【问题标题】：Variation on critical path in pythonpython中关键路径的变化
【发布时间】：2014-04-01 11:33:11
【问题描述】：

我正在寻找一种方法来确定连接地图上不同坐标的成本最低的路径。这些坐标代表管道网络的消费者和一个供应商

我首先搜索堆栈溢出的 GIS 部分以进行成本最低的路径分析，但这不是我所需要的（我没有找到一种算法，它允许不仅仅是一个起点和终点）。我有一个算法可以确定所有不同坐标之间的最低成本路径，但现在我想对这些数据进行一种关键路径分析。但是，所有坐标都必须在最终解决方案中得到解决，除了供应商需要成为第一个坐标之外，哪个坐标首先出现并不重要。

谁能帮我解决这个问题？

提前致谢

示例

好的，主要问题是：

我会有一个这样的矩阵：

  A  B  C  D

A x  3  4  2

B 3  x  7  5

C 4  7  x  9

D 2  5  9  x

在这个矩阵中，A、B、C 和 D 将代表地图上的一个位置（仅通过 X 和 Y 坐标），数字是在 A 和 B 之间建立连接的价格（例如：这些成本基于我将拥有的数据）。我的目标是以最便宜的方式将所有这些点连接起来。

为此，我正在考虑进行关键路径分析（您可能从业务课程中知道），但显然这不起作用，因为这些算法未编写导致包含所有位置的路径。但我需要连接所有这些 (4) 个节点，但只是以最便宜的方式。

例如：当我以 A 为起点时，我需要这个结果：

建立连接 A-D-B-C（这将花费 2+5+7 = 14）

而不是

ABCD = 19

ACBD = 16

ADCB = 18

ABDC = 17

ACDB = 18

【问题讨论】：

我不明白这个问题。你能改写一下吗？
一般情况下，您可以使用 Dijsktra 算法，在该算法中应用几何模型中使用的距离，如有必要，根据需要修改算法。我不明白你的确切问题，所以除非你改写你的问题（你可以通过点击帖子中标签下方的编辑按钮来做到这一点）这就是我能为你做的一切。
我在问题框架中举了一个例子。希望这会让它更清楚。

标签： algorithm sorting python-2.7 pygraph

【解决方案1】：

您描述的问题是邮递员的问题，不知道哪个是起点。根据您的问题，我相信您的图表不是定向的，因此从 A 到 B 的距离与从 B 到 A 的距离一致。在这种情况下，您可以通过迭代所有点的组合并计算总距离来解决您的问题（即路径中距离的总和）。最小值就是问题的解。

Here 你可以阅读更多关于生成组合的信息。但是不要预先生成它们，这对内存管理不利，只是总是计算下一个组合，测量它的总距离并将其与最小值进行比较。如果它低于最小值，则将最小距离修改为新的最小值并将组合存储到一个数组中，该数组将在最后包含最佳路径。如果您的图形是无向的并且所有节点对都有一个顶点，那么这就是答案的结尾。

如果我错了并且您的图表是有向的，那么生成所有组合是不够的，您需要生成所有变体。

请注意，如果由于某种原因，可能是节点对不一定具有顶点的情况。在这种情况下，您需要生成所有有效的变体，其中有效意味着彼此靠近的两个节点有一个顶点。

【讨论】：