Python数据结构与算法-实训指导书5-图 附参考答案

《《Python数据结构与算法》课程实训任务书实训5图【实训目的】理解图结构：通过迷宫寻宝的实训，加深对图结构及其组成元素（顶点和边）的理解。掌握搜索算法：实践深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）算法，掌握其在解决实际问题中的应用。算法实现能力：培养学生将理论知识转化为实际编程能力，通过编写代码实现搜索算法来解决具体问题。问题解决策略：学习如何设计和选择适当的算法来解决特定的问题，如寻找迷宫中的宝藏。逻辑思维锻炼：通过解决迷宫问题，锻炼学生的逻辑思维和问题分析能力。团队合作：如果实训是以小组形式进行，还可以培养学生的团队合作和沟通能力。【实训场地】××机房（××实训室）【实训条件】硬件设备：台式电脑，软件设备：Pycharm，word或wps【实训任务】实训任务：迷宫寻宝题目描述：假设存在一个迷宫，用图的形式表示。迷宫由房间和通道组成，房间表示顶点，每个通道代表一个边，房间和房间之间由通道链接，房间里上可能有宝藏。任务是设计一个算法，找到迷宫中的所有宝藏。其中房间类的定义如下：classRoom:"""房间类"""def__init__(self,label,num):#房间标识self.label=label#宝藏数量self.num=num任务要求：在以下代码基础上实现一个函数find_treasure，接受迷宫的房间信息和通道信息作为参数，从任意房间出发，搜索该迷宫，并返回输出该迷宫的总宝藏数量。考虑使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）算法。可以自行设计其他辅助函数。deffind_treasure(rooms,roads,start):"""实现搜索算法，计算能获取的最大宝藏数量:paramrooms:迷宫中所有的房间:paramroads:迷宫中所有的通道连接:paramstart:开始寻找的房间"""#TODOpass#示例迷宫#房间列表rooms=[Room("A"),Room("B",2),Room("C"),Room("D",3),Room("E",1),Room("F"),Room("G",1),Room("H",1)]#通道列表roads=[[rooms[0],rooms[1]],[rooms[0],rooms[2]],[rooms[0],rooms[6]],[rooms[1],rooms[2]],[rooms[1],rooms[3]],[rooms[2],rooms[4]],[rooms[3],rooms[4]],[rooms[4],rooms[5]]]#调用函数并输出结果result=find_treasure(rooms,roads,rooms[2])print("从房间"+rooms[2].label+"出发收集的宝藏数量：",result)result=find_treasure(rooms,roads,rooms[7])print("从房间"+rooms[7].label+"出发收集的宝藏数量：",result)答案：【实训注意】×××××（清晰列出本次实训操作的注意点，若有安全方面的注意点，务必重点列出）【拓展任务】拓展任务:交通网络优化任务描述：交通网络是图的典型应用之一。本任务旨在让学生通过图的概念和算法，查阅资料，深入了解交通网络的优化问题，尝试设计并实现一个简单的交通网络优化算法。任务要求：1.数据准备：创建一个模拟的城市交通网络，用图表示道路和交叉口。节点表示交叉口，边表示道路，边的权重表示道路长度或通行时间。至少包括10个交叉口和15条道路。2.最短路径规划：查阅资料学习并实现一个图的经典最短路径算法，例如Dijkstra算法或A*算法，用于计算两个交叉口之间的最短路径。输出最短路径上的节点和边3.交通拥堵模拟：模拟交通拥堵情况，随机选择一些道路并增加通行时间。调整拥堵道路的权重，使得算法能够在规划路径时考虑避开拥堵。最优路径规划：修改算法，使其算法中考虑最优路径，不仅包括路径长度最短，还考虑通行时间最短的道路。输出考虑拥堵情况的最优路径。参考代码实现：使用Python编写一个交通网络优化工具，包括上述功能的实现。可以使用图数据结构和相应的图算法库（如NetworkX）来简化实现过程。importnetworkxasnximportrandom#创建模拟的城市交通网络defcreate_traffic_network():#实现创建交通网络的逻辑pass#最短路径规划defshortest_path_planning(graph,source,target):#实现最短路径规划的逻辑pass#交通拥堵模拟defsimulate_traffic_congestion(graph,congested_roads):#实现交通拥堵模拟的逻辑pass#最优路径规划（考虑拥堵情况）defoptimal_path_planning(graph,source,target):#实现最优路径规划的逻辑pass#示例：创建交通网络traffic_network=create_traffic_network()#示例：最短路径规划shortest_path=shortest_path_planning(traffic_network,"A","J")#示例：交通拥堵模拟congested_roads=random.sample(traffic_network.edges(),k=5)simulate_traffic_congestion(traffic_network,congested_roads)#示例：最优路径规划optimal_path=optimal_path_planning(traffic_network,"A","J")#输出结果