def proxima_entrega(objetivo):
for x in arange(0, len(matrizEntregas) - 1):
listaEntrega = []
if matrizEntregas[x][1] == objetivo[1]:
listaEntrega = matrizEntregas[x + 1][0:]
return listaEntrega
listaEntrega = [-1]
return listaEntrega
def busca(
raiz,
objetivo,
):
q = PriorityQueue()
custo = 0
tempo = objetivo[0]
q.put((custo, raiz, [raiz]))
while not q.empty():
listaCidade = []
listaCidade = q.get()
cidade = listaCidade[1]
if cidade == objetivo[1]:
custoTotal = calcular_entrega(listaCidade[2])
print("Tempo :{} ".format(custoTotal * 2))
print("Caminho : {}".format(listaCidade[2]))
print("Lucro : {}".format(objetivo[2]))
listaTotal.append(int(objetivo[2]))
listaEntrega = proxima_entrega(objetivo)
for x in arange(len(matrizEntregas) - 1):
if int(listaEntrega[0]) == -1:
print("Lucro Total : {}".format(sum(listaTotal)))
return
if (custoTotal * 2) + int(objetivo[0]) <= int(listaEntrega[0]):
return busca('A', listaEntrega)
else:
return busca('A', proxima_entrega(listaEntrega))
print("Lucro Total : {}".format(sum(listaTotal)))
return
cidades_ad = deliveryCidades[cidade]
for cidade_ad, custoCidade in cidades_ad.items():
if listaCidade[2].count(cidade_ad):
continue
else:
q.put((custoCidade, cidade_ad, listaCidade[2] + [cidade_ad]))
custo = int(custoCidade) + custo
# numpy是python科学计算的基础包,存储其中的数据类型必须相同
# 切片功能和元组一样
import numpy
from numpy.core._multiarray_umath import arange
a = arange(5)
print(a) # 一个数组,类似list
print(a.shape) # a的长度
print(a.dtype) # a数组中元素的类型
a1 = numpy.array([numpy.arange(3),
numpy.arange(5)]) # 生成一个长度为2,每行元素为array的二维数组
print(a1.shape)
print(a1[0][1]) # 等同于a1[0,1]
a2 = a.astype(numpy.float) # 将一个一维数组强行转换为其他类型,该类型为numpy自带类型,非python类型,只能转换一维数组
print(a2)
def from_shape(shape: Tuple[int,int],
size: Tuple[int,int],
step: Tuple[int,int])->Iterator[Tuple[Tuple[int,int], Tuple[int,int]]]:
for i in arange(0, shape[0] - size[0], step[0]):
for j in arange(0, shape[1] - size[1], step[1]):
yield (i, j), size
def calcular_entrega(rota):
valor_da_rota = 0
for x in arange(0, len(rota) - 1):
valor_da_rota = int(
deliveryCidades[rota[x]][rota[x + 1]]) + valor_da_rota
return valor_da_rota