python实现通信网络的dijkstra算法

通信与网络作业。。略坑啊。本来以为很简单，但是据说又要求写成神马网络传输的形式，平白无故增加了许多许多许多行。不过这样以来之后自己也能看懂了。。大概能。

具体内容是路由算法中的状态链路法，其实本质上对Dijkstra算法一点改进都没有。。贴代码留存。python版。目测是对的，如果是错的请告诉我。

# coding=utf-8
# 模拟网络通信路由表建立的Daoijkstra算法实现
# Author bnkR.
import random
def d_gen(d_max, thr, INF):
    # 此函数用来生成一条随机长度的边，thr是无穷大的阈值
    d = random.randint(1, d_max)
    if d < thr:
        return d
    else:
        return INF

# 通过LSP表返回邻居
def neighbor(lsp, INF):
    return [ix for ix in range(len(lsp)) if lsp[ix] != INF and lsp[ix] != 0]

# Dijkstra算法
def dijkstra(gram, vs, INF):
    vNum = len(gram[0])
    cfmTable = [vs] #证实表
    cfmInfo = [(INF, INF) for ix in range(vNum)] #证实表信息(距离,下一跳)
    cfmInfo[vs] = (0, vs)
    testTable = neighbor(gram[vs], INF) #试探表
    testInfo= [(gram[vs][ix], ix) for ix in range(vNum)] #试探表信息(距离,下一跳)
    v_next = vs
    while True:
        lsp = gram[v_next]
        #获取v_next的LSP包，现实中可以调用其他函数
        for v in neighbor(lsp, INF):
            #遍历v_next的所有邻居
            if v not in cfmTable and v not in testTable:
                #如果此邻居不在证实表和试探表中，则加入试探表
                testTable.append(v)
            if lsp[v] + cfmInfo[v_next][0] < testInfo[v][0]:
                #如果在试探表中，则比较它到源的距离是否比试探表中之前存的更小，是则替换
                testInfo[v] = (lsp[v] + cfmInfo[v_next][0], cfmInfo[v_next][1])
        if not len(testTable):    #检查试探表是否非空
            break
        #找到试探表中的最小节点，将其加入证实表，并指定为下一个v_next
        minCostNode = testInfo[testTable[0]]
        vmin = testTable[0]
        for v in testTable:
            if testInfo[v][0] < minCostNode[0]:
                minCostNode = testInfo[v]
                vmin = v
        cfmTable.append(vmin)
        cfmInfo[vmin] = minCostNode
        v_next = vmin
        testTable = [v for v in testTable if v != v_next]
    return (cfmTable, cfmInfo)

# 主函数，图的生成，通过调整阈值来随机确定一些无法达到的边。
def main():
    INF = 1000
    vNum = 10
    gram = [[d_gen(100, 10, INF) for col in range(vNum)] for row in range(vNum)]
    # 对称化矩阵
    for row in range(vNum):
        gram[row][row] = 0
        for col in range(row):
            gram[row][col] = gram[col][row]
    for row in range(vNum):
        print gram[row]
    print dijkstra(gram, 0, INF)
    
if __name__ == "__main__":
    main()

这个转载要注明出处啊！～

bnkR.

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