要實現(xiàn)這樣一個地鐵換乘系統(tǒng),我們可以將每個地鐵站看作圖中的一個節(jié)點,地鐵線路看作是連接節(jié)點的邊。這樣,每個地鐵線路就是一個無向圖。我們可以使用Python語言來實現(xiàn)這個系統(tǒng),利用VS Code作為開發(fā)環(huán)境。
以下是一個簡單的實現(xiàn)方案:
- 定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):
- 線路(Route):包含線路名稱、線路上的站點列表。
- 站點(Station):包含站點名稱、到其他站點的距離列表(用于Dijkstra算法)。
- 地鐵系統(tǒng)(SubwaySystem):包含所有線路的字典。
- 實現(xiàn)功能:
- 編輯和查詢線路、站點信息。
- 實現(xiàn)換乘查詢:根據(jù)起點和終點,找到最短路徑。
- 支持文件數(shù)據(jù)的輸入輸出:將地鐵系統(tǒng)保存到文件,從文件加載地鐵系統(tǒng)。
- 實現(xiàn)二次換乘和時間最短查詢:利用Dijkstra算法找到最短路徑。
- 實現(xiàn)算法:
- 利用Dijkstra算法找到最短路徑。
以下是一個簡單的代碼示例:
import json
import heapq
class Station:
def __init__(self, name):
self.name = name
self.distances = {}
def add_distance(self, station, distance):
self.distances[station.name] = distance
class Route:
def __init__(self, name):
self.name = name
self.stations = []
def add_station(self, station):
self.stations.append(station)
class SubwaySystem:
def __init__(self):
self.routes = {}
def add_route(self, route):
self.routes[route.name] = route
def find_shortest_path(self, start, end):
distances = {station: float('inf') for station in self.routes[start].stations}
distances[start] = 0
priority_queue = [(0, start)]
while priority_queue:
current_distance, current_station = heapq.heappop(priority_queue)
for neighbor, distance in self.routes[current_station].stations[current_station].distances.items():
if current_distance + distance < distances[neighbor]:
distances[neighbor] = current_distance + distance
heapq.heappush(priority_queue, (distances[neighbor], neighbor))
return distances[end] if distances[end] != float('inf') else None
# 示例
subway_system = SubwaySystem()
route1 = Route("Line 1")
station1 = Station("Station 1")
station2 = Station("Station 2")
route1.add_station(station1)
route1.add_station(station2)
station1.add_distance(station2, 1)
subway_system.add_route(route1)
print(subway_system.find_shortest_path("Station 1", "Station 2"))
這個示例只是一個簡單的開始,你可以根據(jù)需求添加更多的功能和細節(jié)。例如,你可以添加更多的線路和站點,實現(xiàn)文件輸入輸出,以及實現(xiàn)二次換乘和時間最短查詢等功能。
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