编程语言
首页 > 编程语言> > 被裁老程序员再就业计划之我可以用Dijkstra算法在回龙观送外卖

被裁老程序员再就业计划之我可以用Dijkstra算法在回龙观送外卖

作者:互联网

疫情原因,公司干脆利落地把我们业务组给裁啦,我也光荣地成为了一个下岗待业的老程序员。

开发工作不好找啊,毕竟都要35岁以下的,所以我寻思再就业可以换个方向,比如说送外卖,再怎么说X团、X了么也是大厂嘛~

既然下定决心,第一步就是要武装头脑,拿起理论的武器,送外卖第一要务是什么?快!!天下武功,唯快不破。速度速度速度,重要的事情说三遍。

如何快速抵达商家,再快速将饭菜送到顾客手中,少跑路是关键——这就是最短路径问题,下面我就描述一下,我是如何使用Dijkstra算法结合回龙观的地图来计算最短路径的。

选回龙观的原因:1、回龙观的道路情况很好,基本上是横平竖直;2、我家就在这,送外卖在家附近送,路熟。

被裁老程序员再就业计划之我可以用Dijkstra算法在回龙观送外卖
回龙观的地图如上,因为是做实验,就选取了部分区域:北起回南北路,南至同成街;东起G6辅路,西至文化东路。

之前我的两篇描述最短路径算法的文章中,使用的图都是类似:

被裁老程序员再就业计划之我可以用Dijkstra算法在回龙观送外卖

如果用在地图上,就有些不合适,因为不太好体现真实情况,如下图:

被裁老程序员再就业计划之我可以用Dijkstra算法在回龙观送外卖

在示意图中,两点之间只会有一条边A,但现实中,两地的路线有B、C两条,所以为了让示意图更贴合显示,就有了变种图:

被裁老程序员再就业计划之我可以用Dijkstra算法在回龙观送外卖

每一个方块代表一个顶点,两个相邻顶点的边权重视为1.

如上图,其中蓝色数字的方块代表可通过的路,红色英文的方块代表不可通行,其顶点边权组合应如下:

1-2-1,1-16-1

2-1-1,2-3-1

3-2-1,3-4-1,3-17-1

4-3-1,4-5-1

5-4-1,5-6-1

...... ......

18-17-1,18-19-1,18-20-1,18-21-1

假如以北店嘉园北区东门为起点,即19,以龙回苑西门为终点,即5.

可得最短路线为19-18-21-7-6-5或19-18-17-3-4-5,再结合实际道路情况,例如拥堵程度、红绿灯、单行路等,可得出相对较短的路线。

假设龙禧二街常年堵车,边权设为2,则较短路径应为第二条。

我使用地图的测距工具得到了 以下不怎么精确的距离:

被裁老程序员再就业计划之我可以用Dijkstra算法在回龙观送外卖

以路口为点,两点之间的距离如上图,单位公里。

我假设每一个方块都代表100*100米,那么示意图如下:

被裁老程序员再就业计划之我可以用Dijkstra算法在回龙观送外卖

不要问为什么是圆而不是说好的方块,因为圆比方块好画~~~

也请忽视圆的大小不一,单位固定都是100*100米。

接着我们上代码。

首先我们必须构建顶点的边权数据,类似1-45-1,1-74-1这种。

在这里我采用了Guava里的HashBasedTable结构,即Key1-Key2:Value。


Table<Integer, Integer, Integer> ppw = HashBasedTable.create();
ppw.put(1, 45, 1);
ppw.put(1, 74, 1);
ppw.put(45, 1, 1);
ppw.put(74, 1, 1);

在本图里,共有296个顶点,相关边更多,纯手工录入会崩溃的,所以我写了程序,根据输入的顶点范围生成相应的代码。即便这样也是很累人的。

接着实现Dijkstra算法。伪代码如下,入参有两个:起点,终点,


public void getShortestPath(Integer start, Integer end){
 1、构建到某一顶点最短路径的起点Map——parentMap
 2、构建已处理最短路径顶点Map——s;构建待处理最短路径顶点Map——w
 3、构建(顶点A-顶点B:边权)的Table——ppw
 4、遍历所有顶点{
  4.1将w转为优先队列,并取出最小值的顶点,将其从w挪入s,并以此为顶点(设为Key1)计算其相邻顶点的权重。
  4.2如果取出的最小值顶点就是终点,且最小值不是无穷大(在程序中用Integer.MAX_VALUE代替),说明已经计算到终点,不需要计算后面的点,直接跳出循环。
  4.3内循环遍历所有顶点(设为Key2),根据Key1-Key2从ppw中取出权重。
  4.4如果ppw取出为null,说明两顶点间无路径。
  4.5根据Key1、Key2的值、边权对Key2进行松弛操作。
 }
}

至此,核心代码已经完成,后续还有输入骑手、商家、顾客,调用核心代码,并输出路径的方法等,在此不再赘述。

以下为测试结果。

假设骑手在回龙观西大街与育知东路的交叉口(即24),商家在北京华联同成街店(即177),顾客在天露园二区北门(即89),计算的结果如下:

被裁老程序员再就业计划之我可以用Dijkstra算法在回龙观送外卖

以商家到顾客路线为例,地图给出的路径如图:

被裁老程序员再就业计划之我可以用Dijkstra算法在回龙观送外卖

程序给出的路径:

被裁老程序员再就业计划之我可以用Dijkstra算法在回龙观送外卖

基本还算一致。

当然这只是一个很简陋的程序,有许多实际问题没有考虑,比如出行方式、拥堵、红绿灯、单行道、禁行路段、立体交通等。

例如点26,同成街与育知东路交叉点,这其实是个桥,如果从175到236,开车的话是不可能走175-26-236路线的,必须绕一圈。

这篇文章其实也只是记录一下个人将理论与实际相结合的学习过程,疏漏错误在所难免。

好了,不说了,仅有理论的指导还是不够的,我去升级装备了。
被裁老程序员再就业计划之我可以用Dijkstra算法在回龙观送外卖

标签:回龙观,18,路径,Dijkstra,ppw,外卖,顶点,方块
来源: https://blog.51cto.com/15067227/2603623