# Python 蓝桥青少最短路径探索
在我们的日常生活中，很多问题都可以通过图（Graph）来建模，比如社交网络、城市交通、计算机网络等。而最短路径问题就是图论中一个非常重要且实用的课题。本文将通过 Python 编程语言探讨最短路径问题，并提供相关的代码示例。
## 最短路径问题简介
最短路径问题可以描述为在加权有向图中，寻找从一个节点（源）到另一个节点（目标）经过的路径总权重最小的路径
目录第一题：不同子串编辑第二题：成绩排名第三题：承压计算第四题：乘积尾零第五题：单词分析第六题：等差数列第七题：递归倒置字符数组第八题：递增三元组第九题：第几个幸运数第十题：分解质因数（感觉这题比较难理解）第一题：不同子串s1 = '0100110001010001'
ls1 = []
for i1 in range(len(s1)):
for i2 in range(len(s1)+1)
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2023-11-02 07:46:12
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关于“蓝桥杯 Python最短路径”问题的解决方案，本文将详细记录整个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、扩展部署以及最佳实践的相关内容。
### 环境预检
在开始之前，我们需要确保系统环境满足运行需求。以下是系统要求的表格：
| 组件 | 版本要求 |
|---------------|------------------|
| Python
1. 题目你现在手里有一份大小为 n x n 的 网格 grid，上面的每个 单元格 都用 0 和 1 标记好了。其中 0 代表海洋，1 代表陆地，请你找出一个海洋单元格，这个海洋单元格到离它最近的陆地单元格的距离是最大的。如果网格上只有陆地或者海洋，请返回 -1。我们这里说的距离是「曼哈顿距离」（
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2023-06-18 16:50:20
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第1题 以下选项中，哪一个可以将字典dict1与字典dict2合并？（ ） A.dict1.add(dict2) B.dict1.extend(dict2) C.dict1.update(dict2) D.dict1.merge(dict2) 【答案】：C 【解析】 字典没有add和extend函数，列表有add和extend函数。 merge是pandas中的内置函数。 字典使用up
试题描述：最短路径问题。定义一个二维数组：int maze[][] = { {0, 1, 0, 0, 0}, {0, 1, 0, 1, 0}, {0, 0, 0, 0, 0}, {0, 1, 1, 1, 0}, {0, 0, 0, 1, 0}};它表
原创
2023-12-18 10:03:19
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在日常生活中，我们如果需要常常往返A地区和B地区之间，我们最希望知道的可能是从A地区到B地区间的众多路径中，那一条路径的路途最短。最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图（由结点和路径组成的）中两结点之间的最短路径。 算法具体的形式包括： （１）确定起点的最短路径问题：即已知起始结点，求最短路径的问题。 （２）确定终点的最短路径问题：与确定起点的问题相反，该问题是已知终结结点，求
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2024-08-12 11:51:55
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在日常生活中，我们如果需要常常往返A地区和B地区之间，我们最希望知道的可能是从A地区到B地区间的众多路径中，那一条路径的路途最短。最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题， 旨在寻找图（由结点和路径组成的）中两结点之间的最短路径。 用于解决最
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2024-05-15 09:36:50
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算法 - 最短路径（一）- Floyd核心代码算法过程详解基本思想需要注意 核心代码floyd的核心代码极度简单，时间复杂度为O(n3)，代码实现部分只有五行：for(k=0;k<=n;k++) //遍历可经过的中点k
for(i=0;i<=n;i++) //遍历起点i
for(j=0;j<=n;j++) /
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2023-11-14 10:35:57
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本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的最短路径(Dijkstra算法)。分享给大家供大家参考，具体如下：# coding:utf-8
# Dijkstra算法——通过边实现松弛
# 指定一个点到其他各顶点的路径——单源最短路径
# 初始化图参数
G = {1:{1:0, 2:1, 3:12},
2:{2:0, 3:9, 4:3},
3:{3:0, 5:5},
4:{3:4, 4:0, 5:
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2023-07-07 19:54:05
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# -*- coding: utf-8 -*-
# /usr/bin/python
# 作者：kimicr
# 实验日期：20190827
# Python版本：3.6.3
'''
功能：解决最短路径问题的经典Bellman-Ford算法
注意事项：最短路径不唯一，可以多次处理同一个顶点，直到找到最短路径，可以处理负权重、负权重环，
但是负权重环必须是独立的，即起点S可达的顶点V的路径上的某个顶点
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2023-09-25 08:27:12
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使用 Dijkstra 算法求图中的任意顶点到其它顶点的最短路径（求出需要经过那些点以及最短距离）。以下图为例：算法思想 可以使用二维数组来存储顶点之间边的关系首先需要用一个一维数组 dis 来存储 初始顶点到其余各个顶点的初始路程，以求 1 顶点到其它各个顶点为例：将此时 dis 数组中的值称为最短路的“估计值”。既然是求 1 号顶点到其余各个顶点的最短路程，那就先找一个离 1 号顶点最近的顶
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2023-08-10 19:50:19
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最优路径算法（python实现）从图中的某个顶点出发到达另外一个顶点的所经过的边的权重和最小的一条路径，称为最短路径主要的最优（最短）路径算法：一、深度优先算法；二、广度优先算法；三、Dijstra最短路径；四、floyd最短路径深度优先算法图的深度优先搜索(Depth First Search)，和树的先序遍历比较类似。它的思想：假设初始状态是图中所有顶点均未被访问，则从某个顶点v出发，首先访问
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2023-07-22 00:00:22
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前言最近在考研复习，刚好学到图这一章了，然后也是学到关于图最难的几个部分了，一个是最小生成树（Prim算法和Kruskal算法），还一个就是最短距离问题了（Dijkstra算法和Floyd算法），我感觉前三个算法都还蛮好理解，就是最后一个Floyd有点没整明白，前三个算法基本上都用到贪心的思想，Prim每次都选择当前未使用的消耗最小的顶点（选点）；Kruskal每次都是当前未使用的权值最小的边（选
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2023-08-11 09:16:58
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在蓝桥杯的编程比赛中，涉及到的“最短路”问题是一个经典的图论问题，通常使用 Dijkstra 或 Floyd-Warshall 算法进行解决。本文将通过背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘以及扩展应用等方面，详细阐述如何用 Python 处理这一类型的问题。
对于处理复杂网络的需求，许多开发者在优化算法时遇到了困难。尤其是在大规模数据处理方面，如何高效地找到最短路径成了一个重要课题。
题目描述N个城市，标号从0到N-1，M条道路，第K条道路（K从0开始）的长度为2^K，求编号为0的城市到其他城市的最短距离。输入第一行两个正整数N（2<=N<=100）M(M<=500),表示有N个城市，M条道路，接下来M行两个整数，表示相连的两个城市的编号。输出N-1行，表示0号城市到其他城市的最短路，如果无法到达，输出-1，数值太大的以MOD 10000...
原创
2021-07-09 15:22:13
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蓝桥杯 Python 最短路问题是算法与数据结构中一个经典的应用场景，主要用于解决在图结构中寻找最短路径的任务。这类问题通常出现在网络路由、地图导航等实际应用中。为了有效地解决这一类问题，我将系统性地记录处理这一问题的过程，包括核心概念、特性剖析以及深度原理等多个方面的分析。
### 背景定位
由于在当今的互联网时代，最短路径问题的应用范围越来越广泛，因此其技术定位显得尤为重要。我们可以通过以
最短路径
最短路径的概念最短路径问题是图的又一个比较典型的应用问题。例如，n个城市之间的一个公路网，给定这些城市之间的公路的距离，能否找到城市A到城市B之间一条距离最近的通路呢？如果城市用顶点表示，城市间的公路用边表示，公路的长度作为边的权值。那么，这个问题就可归结为在网中求顶点A到顶点B的所有路径中边的权值之和最小的那一条路径，这条路径就是两个顶点之间的最短路径(Shortest Path)，
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2023-07-03 19:05:18
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第十三届蓝桥杯省赛 Python Ｂ组写在前面本次省赛题目总体来说不难，总体质量比较高，尤其是后边几道题，虽然能轻易做出来，但是想跑通所有测试点，还得下功夫优化，做起来比较有意思，不像之前有些题做出来就满分，做不出来就毫无头绪，参与感不强。。把自己的解题思路写在这里，也仅代表我个人理解得出的思路，不代表官方答案，欢迎大家交流，指正错误。试题A：排列字母本题总分：5 分【问题描述】小蓝要把一个字符串
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2023-11-12 19:17:35
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