Proyecto 3: Aplicación de enrutamiento basada en mapas
Implementación del Algoritmo de Dijkstra
El núcleo de nuestra aplicación de enrutamiento será el algoritmo de Dijkstra, que encuentra el camino más corto desde un nodo de inicio a todos los demás nodos en el grafo.
Código de Ejemplo:
import heapq
def dijkstra(graph, start):
distances = {node: float('infinity') for node in graph.nodes}
distances[start] = 0
pq = [(0, start)]
while pq:
current_distance, current_node = heapq.heappop(pq)
for neighbor in graph.edges[current_node]:
distance = current_distance + graph.distances[(current_node, neighbor)]
if distance < distances[neighbor]:
distances[neighbor] = distance
heapq.heappush(pq, (distance, neighbor))
return distances
# Example Usage
shortest_paths = dijkstra(graph, "A")
print(shortest_paths) # Output: Shortest paths from A to all other nodesHabiendo configurado el grafo e implementado el algoritmo de Dijkstra, hemos sentado las bases para nuestra aplicación de enrutamiento basada en mapas. Los próximos pasos implicarán mejorar esta aplicación con características adicionales como la entrada del usuario para las ubicaciones de inicio y fin, un mejor manejo de datos de mapas del mundo real, y posiblemente una interfaz gráfica para la visualización.
Este proyecto es un ejemplo perfecto de cómo los conceptos teóricos en teoría de grafos y algoritmos pueden aplicarse para crear aplicaciones prácticas y útiles.
Mejorando la Aplicación de Enrutamiento
Habiendo establecido la estructura básica de nuestra aplicación de enrutamiento basada en mapas e implementado el algoritmo de Dijkstra, ahora nos centraremos en mejorar la aplicación con más funcionalidades.
Implementación del Algoritmo de Dijkstra
El núcleo de nuestra aplicación de enrutamiento será el algoritmo de Dijkstra, que encuentra el camino más corto desde un nodo de inicio a todos los demás nodos en el grafo.
Código de Ejemplo:
import heapq
def dijkstra(graph, start):
distances = {node: float('infinity') for node in graph.nodes}
distances[start] = 0
pq = [(0, start)]
while pq:
current_distance, current_node = heapq.heappop(pq)
for neighbor in graph.edges[current_node]:
distance = current_distance + graph.distances[(current_node, neighbor)]
if distance < distances[neighbor]:
distances[neighbor] = distance
heapq.heappush(pq, (distance, neighbor))
return distances
# Example Usage
shortest_paths = dijkstra(graph, "A")
print(shortest_paths) # Output: Shortest paths from A to all other nodesHabiendo configurado el grafo e implementado el algoritmo de Dijkstra, hemos sentado las bases para nuestra aplicación de enrutamiento basada en mapas. Los próximos pasos implicarán mejorar esta aplicación con características adicionales como la entrada del usuario para las ubicaciones de inicio y fin, un mejor manejo de datos de mapas del mundo real, y posiblemente una interfaz gráfica para la visualización.
Este proyecto es un ejemplo perfecto de cómo los conceptos teóricos en teoría de grafos y algoritmos pueden aplicarse para crear aplicaciones prácticas y útiles.
Mejorando la Aplicación de Enrutamiento
Habiendo establecido la estructura básica de nuestra aplicación de enrutamiento basada en mapas e implementado el algoritmo de Dijkstra, ahora nos centraremos en mejorar la aplicación con más funcionalidades.
Implementación del Algoritmo de Dijkstra
El núcleo de nuestra aplicación de enrutamiento será el algoritmo de Dijkstra, que encuentra el camino más corto desde un nodo de inicio a todos los demás nodos en el grafo.
Código de Ejemplo:
import heapq
def dijkstra(graph, start):
distances = {node: float('infinity') for node in graph.nodes}
distances[start] = 0
pq = [(0, start)]
while pq:
current_distance, current_node = heapq.heappop(pq)
for neighbor in graph.edges[current_node]:
distance = current_distance + graph.distances[(current_node, neighbor)]
if distance < distances[neighbor]:
distances[neighbor] = distance
heapq.heappush(pq, (distance, neighbor))
return distances
# Example Usage
shortest_paths = dijkstra(graph, "A")
print(shortest_paths) # Output: Shortest paths from A to all other nodesHabiendo configurado el grafo e implementado el algoritmo de Dijkstra, hemos sentado las bases para nuestra aplicación de enrutamiento basada en mapas. Los próximos pasos implicarán mejorar esta aplicación con características adicionales como la entrada del usuario para las ubicaciones de inicio y fin, un mejor manejo de datos de mapas del mundo real, y posiblemente una interfaz gráfica para la visualización.
Este proyecto es un ejemplo perfecto de cómo los conceptos teóricos en teoría de grafos y algoritmos pueden aplicarse para crear aplicaciones prácticas y útiles.
Mejorando la Aplicación de Enrutamiento
Habiendo establecido la estructura básica de nuestra aplicación de enrutamiento basada en mapas e implementado el algoritmo de Dijkstra, ahora nos centraremos en mejorar la aplicación con más funcionalidades.
Implementación del Algoritmo de Dijkstra
El núcleo de nuestra aplicación de enrutamiento será el algoritmo de Dijkstra, que encuentra el camino más corto desde un nodo de inicio a todos los demás nodos en el grafo.
Código de Ejemplo:
import heapq
def dijkstra(graph, start):
distances = {node: float('infinity') for node in graph.nodes}
distances[start] = 0
pq = [(0, start)]
while pq:
current_distance, current_node = heapq.heappop(pq)
for neighbor in graph.edges[current_node]:
distance = current_distance + graph.distances[(current_node, neighbor)]
if distance < distances[neighbor]:
distances[neighbor] = distance
heapq.heappush(pq, (distance, neighbor))
return distances
# Example Usage
shortest_paths = dijkstra(graph, "A")
print(shortest_paths) # Output: Shortest paths from A to all other nodesHabiendo configurado el grafo e implementado el algoritmo de Dijkstra, hemos sentado las bases para nuestra aplicación de enrutamiento basada en mapas. Los próximos pasos implicarán mejorar esta aplicación con características adicionales como la entrada del usuario para las ubicaciones de inicio y fin, un mejor manejo de datos de mapas del mundo real, y posiblemente una interfaz gráfica para la visualización.
Este proyecto es un ejemplo perfecto de cómo los conceptos teóricos en teoría de grafos y algoritmos pueden aplicarse para crear aplicaciones prácticas y útiles.
Mejorando la Aplicación de Enrutamiento
Habiendo establecido la estructura básica de nuestra aplicación de enrutamiento basada en mapas e implementado el algoritmo de Dijkstra, ahora nos centraremos en mejorar la aplicación con más funcionalidades.