要实现这样一个地铁换乘系统,我们可以将每个地铁站看作图中的一个节点,地铁线路看作是连接节点的边。这样,每个地铁线路就是一个无向图。我们可以使用Python语言来实现这个系统,利用VS Code作为开发环境。
以下是一个简单的实现方案:
- 定义数据结构:
- 线路(Route):包含线路名称、线路上的站点列表。
- 站点(Station):包含站点名称、到其他站点的距离列表(用于Dijkstra算法)。
- 地铁系统(SubwaySystem):包含所有线路的字典。
- 实现功能:
- 编辑和查询线路、站点信息。
- 实现换乘查询:根据起点和终点,找到最短路径。
- 支持文件数据的输入输出:将地铁系统保存到文件,从文件加载地铁系统。
- 实现二次换乘和时间最短查询:利用Dijkstra算法找到最短路径。
- 实现算法:
- 利用Dijkstra算法找到最短路径。
以下是一个简单的代码示例:
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"))
这个示例只是一个简单的开始,你可以根据需求添加更多的功能和细节。例如,你可以添加更多的线路和站点,实现文件输入输出,以及实现二次换乘和时间最短查询等功能。
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