遍历坐标点的最短路径一、前言在计算机科学中，寻找最短路径是一个基本问题。
它在许多领域都有应用，例如网络路由、物流配送、地图导航等。
本文将介绍如何通过遍历坐标点来寻找最短路径。
二、问题描述假设有一个平面坐标系上的起点和终点，以及一些障碍物。
我们需要从起点出发，避开障碍物，到达终点，并且走过的路程最短。
三、算法思路我们可以使用 Dijkstra 算法来解决这个问题。
Dijkstra 算法是一种贪心算法，用于计算从单个源到所有其他节点的最短路径。
它适用于没有负权重边的图。
具体实现时，我们可以将每个坐标看作一个节点，并将两个相邻的坐标之间的距离看作边的权重。
然后，在计算最短路径时，我们可以使用一个优先队列来存储待处理节点，并按距离从小到大排序。
每次取出队首元素，并更新与其相邻节点的距离。
如果更新后的距离比原来小，则将相邻节点加入优先队列中。
四、代码实现下面是使用 Python 实现 Dijkstra 算法寻找最短路径的示例代码：```pythonimport heapqdef shortest_path(start, end, obstacles):graph = {}for i in range(10):for j in range(10):if (i, j) not in obstacles:neighbors = []if i > 0 and (i-1, j) not in obstacles:neighbors.append(((i-1, j), 1))if i < 9 and (i+1, j) not in obstacles:neighbors.append(((i+1, j), 1))if j > 0 and (i, j-1) not in obstacles:neighbors.append(((i, j-1), 1))if j < 9 and (i, j+1) not in obstacles:neighbors.append(((i, j+1), 1))graph[(i,j)] = neighborsqueue = [(0,start,None)]visited = set()while queue:cost,node,parent = heapq.heappop(queue)if node == end:path = [node]while parent != None:path.append(parent)parent = visited[parent]return list(reversed(path)),costif node in visited: continuevisited.add(node)for neighbor,cost2 in graph[node]:heapq.heappush(queue,(cost+cost2,neighbor,node))return [],None```其中，start 和 end 分别表示起点和终点的坐标，obstacles 是一个包含障碍物坐标的列表。
