Algorithm python中关键路径的变化

我正在寻找一种方法，以最低的成本确定连接地图上不同坐标的路径。这些坐标表示管网的用户和一个供应商

我第一次搜索stack overflow的GIS部分是为了进行最小成本路径分析，但这不是我需要的（我没有找到一种算法，它只允许有一个起点和终点）。我有一个算法可以确定所有不同坐标之间的最低成本路径，但现在我想对这些数据进行一种关键路径分析。但是，在最终解决方案中必须处理所有坐标，并且不重要的是，除了供应商之外，哪个坐标优先

有人能帮我吗

提前谢谢

示例

好的，主要问题是：

我会有这样一个矩阵：

  A  B  C  D

A x  3  4  2

B 3  x  7  5

C 4  7  x  9

D 2  5  9  x

在这个矩阵中，A、B、C和D将代表地图上的一个位置（仅通过X和Y坐标），数字是A和B之间连接的价格（例如：这些成本基于我所拥有的数据）。我的目标是以最便宜的方式将所有这些点连接起来

为了做到这一点，我考虑了一个关键路径分析（您可能从业务类中了解到），但显然这不起作用，因为这些算法没有编写成包含所有位置的路径。但我需要连接所有（4）个节点，但要以最便宜的方式

例如：当我以A为起点时，我需要这一点来产生：

连接A-D-B-C（这将花费2+5+7=14）

而不是

ABCD=19

ACBD=16

ADCB=18

ABDC=17

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ACDB=18

您描述的问题是邮递员的问题，不知道哪一个是起点。从你的问题来看，我相信你的图是没有方向的，因此从A到B的距离与从B到A的距离是一致的。在这种情况下，你可以通过迭代所有点的组合并计算总距离（即路径中距离的总和）来解决你的问题。最小值就是问题的解决方案

您可以阅读有关生成组合的更多信息。但不要提前生成它们，这不利于内存管理，只需始终计算下一个组合，测量其总距离，并将其与最小值进行比较。如果其小于最小值，则将最小距离修改为新的最小值，并将组合存储到一个数组中，该数组将在末尾包含最佳路径。如果您的图形是无向的，并且所有节点对都有一个顶点，那么这就是答案的结尾

如果我错了，你的图是有方向的，那么生成所有的组合是不够的，你需要生成所有的变体

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请注意，如果出于某种原因，可能会出现节点对不一定具有垂直性的情况。在这种情况下，您需要生成所有有效的变体，其中valid意味着相邻的两个节点有一个顶点。

我不理解这个问题。你能重新表述一下吗？一般来说，你可以使用Dijsktra算法，在这里你可以应用几何模型中使用的距离，如果需要，可以根据你的需要修改算法。我不理解你的确切问题，因此，除非你重新表述你的问题（你可以通过点击帖子标签下方的编辑按钮来完成），否则我只能为你做这些。我在问题框架中举了一个例子。希望这能让事情变得更清楚。