Python3

سری پنجم: گراف‌ها (Graphs) 🕸️
پارت ۶: تمرین و پروژه عملی 🚀

سلام به همه! 🌟 در این پارت، به پیاده‌سازی یک پروژه عملی و حل تمرین‌ها برای تثبیت مفاهیم گراف‌ها خواهیم پرداخت. این تمرینات به شما کمک می‌کند تا مفاهیم یادگرفته شده را به صورت عملی پیاده‌سازی کنید و درک عمیق‌تری از گراف‌ها پیدا کنید.

پروژه عملی: مسیریابی در نقشه 🗺️

توضیحات پروژه:
هدف این پروژه پیاده‌سازی یک سیستم مسیریابی در نقشه است. در این پروژه، از گراف برای مدل‌سازی نقشه و یافتن کوتاه‌ترین مسیر بین دو نقطه استفاده خواهیم کرد. همچنین، از الگوریتم‌های جستجو و مسیریابی که در این سری آموختیم، بهره خواهیم برد.

مراحل پروژه:

1. تعریف گراف:
- مدل‌سازی نقشه به عنوان گراف با گره‌ها (مکان‌ها) و یال‌ها (مسیرها).
- هر یال دارای وزن خواهد بود که نشان‌دهنده طول یا هزینه مسیر است.

2. پیاده‌سازی نمایندگی گراف:
- استفاده از لیست مجاورت برای نمایندگی گراف.
- تعریف کلاس برای گراف و اضافه کردن گره‌ها و یال‌ها.

   class Graph:
       def __init__(self):
           self.graph = {}

       def add_vertex(self, vertex):
           if vertex not in self.graph:
               self.graph[vertex] = {}

       def add_edge(self, u, v, weight):
           if u not in self.graph:
               self.add_vertex(u)
           if v not in self.graph:
               self.add_vertex(v)
           self.graph[u][v] = weight
           self.graph[v][u] = weight  # برای گراف بدون جهت

3. پیاده‌سازی الگوریتم‌های مسیریابی:
- استفاده از الگوریتم دیکسترا برای یافتن کوتاه‌ترین مسیر بین دو نقطه.
- پیاده‌سازی الگوریتم دیکسترا:

   import heapq

   def dijkstra(graph, start):
       distances = {vertex: float('infinity') for vertex in graph.graph}
       distances[start] = 0
       priority_queue = [(0, start)]

       while priority_queue:
           current_distance, u = heapq.heappop(priority_queue)

           if current_distance > distances[u]:
               continue

           for neighbor, weight in graph.graph[u].items():
               distance = current_distance + weight

               if distance < distances[neighbor]:
                   distances[neighbor] = distance
                   heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor))

       return distances

4. اجرای پروژه:
- تعریف گراف با مکان‌ها و مسیرها.
- یافتن کوتاه‌ترین مسیر بین دو نقطه با استفاده از الگوریتم دیکسترا.

   # تعریف گراف
   g = Graph()
   g.add_edge('A', 'B', 1)
   g.add_edge('A', 'C', 4)
   g.add_edge('B', 'C', 2)
   g.add_edge('B', 'D', 5)
   g.add_edge('C', 'D', 1)

   # یافتن کوتاه‌ترین مسیر از 'A' به سایر نقاط
   distances = dijkstra(g, 'A')
   print(distances)

5. نتیجه‌گیری:
- بررسی نتایج و تحلیل عملکرد الگوریتم.
- افزودن قابلیت‌های اضافی مانند نمایش مسیر کوتاه‌تر.

تمرین‌های تکمیلی ✏️

1. مسئله کوتاه‌ترین مسیر:
- پیاده‌سازی الگوریتم فلوید-وارشال برای یافتن همه‌به‌همه مسیرها در گراف.

2. مدیریت شبکه اجتماعی:
- طراحی سیستمی برای مدیریت شبکه اجتماعی با قابلیت‌های جستجو و نمایش روابط بین کاربران با استفاده از گراف.

3. گراف‌های جهت‌دار:
- پیاده‌سازی و تحلیل الگوریتم‌های جستجو و مسیریابی برای گراف‌های جهت‌دار.

با تکمیل این پروژه و تمرین‌ها، درک شما از گراف‌ها و الگوریتم‌های آن‌ها بهبود خواهد یافت. برای هر سوال یا نیاز به راهنمایی بیشتر، خوشحال می‌شویم که کمک کنیم. موفق باشید! 🌟

(برای بیشتر یاد گفتن اینجا کلیک کن)

#گراف #مسیریابی #الگوریتم_دیکسترا #پروژه_عملی #ساختمان_داده #برنامه_نویسی #آموزش_پایتون

125 views19:11