适逢荔枝盛产季节，圣人（唐玄宗）为博美人（杨贵妃）一笑，钦点“荔枝使”，负责将荔枝从“岭南”（今广东）运往“长安”（今西安）。众人皆知荔枝“一日色变，二日香变，三日味变”，那么这跨越五千里的保鲜任务在当时近乎天方夜谭，根本无法完成。那么在这样的情景下，“荔枝使” 该如何做才能不被砍头，保留小命呢？CodeBuddy 自告奋勇，答应帮助 “荔枝使” 一同协定荔枝运送路线，从而保证完成这个看似不可能的任务。

：使用以下城市图，用你熟悉的算法（如 Dijkstra、A*）找出从深圳→西安的最优路线，并输出路径和总代价

：括号中的数字代表运输时间（单位：小时） city_graph = { '深圳': {'广州': 1.5, '东莞': 1.0}, '广州': {'深圳': 1.5, '韶关': 2.5, '长沙': 5.5}, '东莞': {'深圳': 1.0, '惠州': 1.2}, '惠州': {'东莞': 1.2, '武汉': 8.0}, '韶关': {'广州': 2.5, '长沙': 4.0}, '长沙': {'韶关': 4.0, '武汉': 3.0, '郑州': 8.0}, '武汉': {'惠州': 8.0, '长沙': 3.0, '郑州': 4.5, '西安': 10.0}, '郑州': {'长沙': 8.0, '武汉': 4.5, '洛阳': 2.0}, '洛阳': {'郑州': 2.0, '西安': 5.0}, '西安': {'武汉': 10.0, '洛阳': 5.0} }

这里基于上面的故事背景，以及官方提供的任务目标和城市图信息，我们将我们的需求整理后输入CodeBuddy 对话框，看是否可以达到我们的最终目标

你是一个算法专家，使用以下城市图，用你熟悉的算法（比如 Dijkstra）或者其他算法找出从深圳→西安的最优路线，并输出路径和总成本，
其中每小时需要换一匹马，一匹马的价格为25贯
城市图如下：括号中的数字代表运输时间（单位：小时）
city_graph = {
'深圳': {'广州': 1.5, '东莞': 1.0},
'广州': {'深圳': 1.5, '韶关': 2.5, '长沙': 5.5},

'东莞': {'深圳': 1.0, '惠州': 1.2},
'惠州': {'东莞': 1.2, '武汉': 8.0},
'韶关': {'广州': 2.5, '长沙': 4.0},

'长沙': {'韶关': 4.0, '武汉': 3.0, '郑州': 8.0},
'武汉': {'惠州': 8.0, '长沙': 3.0, '郑州': 4.5, '西安': 10.0},
'郑州': {'长沙': 8.0, '武汉': 4.5, '洛阳': 2.0},
'洛阳': {'郑州': 2.0, '西安': 5.0},

'西安': {'武汉': 10.0, '洛阳': 5.0}
}

将以上整理的内容放入CodeBuddy 的AI 对话框中，此时 CodeBuddy 的 Craft 会基于我们的问题进行问题分析，问题分析结束后会

使用Dijkstra算法来找出从深圳到西安的最优路线，并编写一个Python程序来实现这个算法

CodeBuddy 在使用Python语言编写程序实现这个算法之后，Craft 会自动询问我们是否

运行这个Python 程序来获取结果。点击【运行】，Craft 会自动使用

工具来运行这个Python脚本，自动运行 Python 脚本后，出现了乱码，不用慌

输出结果出现了中文编码问题，导致显示为乱码的时候，Craft会自动分析原因：这可能是因为Windows系统的命令行默认编码与Python脚本的编码不匹配导致的。同时Craft 自动修改Python脚本，确保它能正确处理中文字符。在脚本开头添加编码声明，并确保输出时使用正确的编码。

再次自动运行Python脚本后可以获取到我们想要的结果，在返回结果中我们可以看到详细的最优路线信息以及每一段落成的时长消耗和最后计算得出的总时长和总成本

那么对于上面的荔枝运送线路，是否真的是最优线路，总时长以及总成本都是最优呢？为了保证这一点，Craft 基于城市图信息自动生成了其他荔枝运送线路，并验证其他荔枝运行线路是否比当下的线路更好

通过对比发现，路线  深圳 → 广州 → 长沙 → 武汉 → 西安 正是我们本次需要的最优路线，是既能保证荔枝在一日之内抵达西安，同时又能保证运输成本最优的运输荔枝线路

到这里，我们帮助“荔枝使”运送荔枝的任务就算完成了。

为了方便大家有需要的小伙伴来参考，这里我附上 find_optimal_route.py 的源码内容

#!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf-8 -*-
import heapq
import sys

# 设置控制台输出编码
if sys.platform == 'win32':
    import io
    sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')

def dijkstra(graph, start, end):
    """
    使用Dijkstra算法找出从起点到终点的最短路径

    参数:
    graph: 城市图，格式为字典的字典
    start: 起始城市
    end: 目标城市

    返回:
    shortest_path: 最短路径的城市列表
    total_time: 总时间
    """
    # 初始化距离字典，所有城市的距离设为无穷大

    distances = {city: float('infinity') for city in graph}
    # 起点到自身的距离为0
    distances[start] = 0
    # 初始化优先队列
    priority_queue = [(0, start)]
    # 初始化前驱字典，用于重建路径
    previous = {city: None for city in graph}

    while priority_queue:
        # 获取当前距离最小的城市
        current_distance, current_city = heapq.heappop(priority_queue)

        # 如果已经到达终点，结束搜索
        if current_city == end:
            break

        # 如果当前距离大于已知距离，跳过
        if current_distance > distances[current_city]:
            continue

        # 检查当前城市的所有邻居
        for neighbor, time in graph[current_city].items():
            # 计算通过当前城市到达邻居的距离
            distance = current_distance + time

            # 如果找到更短的路径，更新距离
            if distance < distances[neighbor]:
                distances[neighbor] = distance
                previous[neighbor] = current_city
                heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor))

    # 重建最短路径
    shortest_path = []
    current_city = end

    while current_city:
        shortest_path.append(current_city)
        current_city = previous[current_city]

    # 反转路径，使其从起点开始
    shortest_path.reverse()

    # 如果没有找到路径，返回空列表和无穷大
    if shortest_path[0] != start:
        return [], float('infinity')

    return shortest_path, distances[end]

def calculate_cost(total_time, cost_per_hour=25):
    """
    计算总成本

    参数:
    total_time: 总时间（小时）
    cost_per_hour: 每小时的成本（贯）

    返回:
    total_cost: 总成本（贯）
    """
    # 向上取整，因为每小时需要换一匹马
    import math

    hours = math.ceil(total_time)
    return hours * cost_per_hour


def main():

    # 城市图

    city_graph = {
        '深圳': {'广州': 1.5, '东莞': 1.0},
        '广州': {'深圳': 1.5, '韶关': 2.5, '长沙': 5.5},
        '东莞': {'深圳': 1.0, '惠州': 1.2},
        '惠州': {'东莞': 1.2, '武汉': 8.0},
        '韶关': {'广州': 2.5, '长沙': 4.0},

        '长沙': {'韶关': 4.0, '武汉': 3.0, '郑州': 8.0},

        '武汉': {'惠州': 8.0, '长沙': 3.0, '郑州': 4.5, '西安': 10.0},
        '郑州': {'长沙': 8.0, '武汉': 4.5, '洛阳': 2.0},
        '洛阳': {'郑州': 2.0, '西安': 5.0},
        '西安': {'武汉': 10.0, '洛阳': 5.0}
    }

    start_city = '深圳'
    end_city = '西安'

    # 找出最短路径

    shortest_path, total_time = dijkstra(city_graph, start_city, end_city)

    if shortest_path:

        # 计算总成本
        total_cost = calculate_cost(total_time)

        # 打印结果
        print(f"从{start_city}到{end_city}的最优路线:")
        print(" → ".join(shortest_path))

        # 打印每段路程的时间
        print("\n详细路程:")
        for i in range(len(shortest_path) - 1):
            current_city = shortest_path[i]

            next_city = shortest_path[i + 1]
            time = city_graph[current_city][next_city]
            print(f"{current_city} → {next_city}: {time}小时")

        print(f"\n总时间: {total_time}小时")
        print(f"总成本: {total_cost}贯 (每小时25贯)")
    else:
        print(f"无法从{start_city}到达{end_city}")

if __name__ == "__main__":
    main()


对于上面的Python 脚本的算法实现，是在最优情况下的结果。那么在实际情况下，在运送荔枝的途中可能会遇到各种各样的情况，比如在运送荔枝的路上遇到山体滑坡导致断路不可达，只能更换其他路线，那么在这种情况下，如何改造上述 Python 脚本，可以根据实际情况快速计算得出新的运输路线就显得很有必要。那么我们基于以上的想法，增加新的断路应对逻辑。在 Craft 对话框中输入我们的考虑

对以上的算法增加断路逻辑，支持可以指定具体城市名不可达，同时快速生成新的最优路线的功能

在整理了关于在运送荔枝路途中可能遇到的断路情况后，Craft 针对我们的考虑进行了详细的分析并修改 Python 算法脚本内容

在增加了断路逻辑之后的Python 脚本，自动运行会输出我们原始的最优路线结果

cmd.exe /c "python find_optimal_route.py"

从深圳到西安的最优路线:
深圳 → 广州 → 长沙 → 武汉 → 西安

详细路程:
深圳 → 广州: 1.5小时
广州 → 长沙: 5.5小时
长沙 → 武汉: 3.0小时
武汉 → 西安: 10.0小时

总时间: 20.0小时
总成本: 500贯 (每小时25贯)

Process finished with exit code 0

测试断路逻辑，Craft 根据现有的线路，指定一些城市为不可达。比如：

1. 将"武汉"设为不可达，这应该会迫使算法找到一条不经过武汉的路线，那么得到的结果是

根据结果分析得出，我们将"武汉"设为不可达时，算法成功找到了一条替代路线：深圳 → 广州 → 长沙 → 郑州 → 洛阳 → 西安，总时间为22.0小时，比原来的路线多了2小时。

2. 将"广州"和"东莞"都设为不可达，这应该会阻断所有从深圳出发的路线，得到的结果是

在Craft 自动对  Python 脚本的断路逻辑进行测试后，确认了断路逻辑的正确 ，为了让开发者更好的理解当前的Python 脚本，Craft 对断路逻辑的相关参数做了详细的说明介绍以及使用示例

下面我们来自行尝试一下阻断长沙后的执行情况吧，将最后一条示例命令复制并执行

python find_optimal_route.py --start 深圳 --end 西安 --unavailable 长沙

在命令窗口执行上述命令后可以得到我们的结果

到这里，我们就为我们的荔枝运输路线增加了应对突发情况的快速响应最优路线情况。其实在现实情况中，荔枝运输路线要远比算法中的复杂，只是同样的，人的力量也是不容小觑的，这里我们就以上述两种情况来为 “荔枝使” 生成算法最优路线，让荔枝从“岭南”（今广东）运往“长安”（今西安），完成“荔枝使”  的最终使命。

进阶算法源码是增加了断路逻辑后的Python 脚本，支持输入出发城市，到达城市，及不可达城市，具体的语法操作如下

# 默认最优路线
python find_optimal_route.py

# 指定单个不可达城市
python find_optimal_route.py --unavailable 武汉

# 指定多个不可达城市
python find_optimal_route.py --unavailable 广州 东莞

# 指定起点和终点（可选）
python find_optimal_route.py --start 深圳 --end 西安 --unavailable 长沙

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import heapq
import sys
import argparse

# 设置控制台输出编码
if sys.platform == 'win32':
    import io
    sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')

def dijkstra(graph, start, end, unavailable_cities=None):
    """
    使用Dijkstra算法找出从起点到终点的最短路径

    参数:
    graph: 城市图，格式为字典的字典
    start: 起始城市
    end: 目标城市
    unavailable_cities: 不可达的城市列表

    返回:
    shortest_path: 最短路径的城市列表
    total_time: 总时间
    """
    # 如果unavailable_cities为None，初始化为空列表
    if unavailable_cities is None:
        unavailable_cities = set()
    else:
        unavailable_cities = set(unavailable_cities)

    # 检查起点和终点是否在不可达城市列表中
    if start in unavailable_cities:
        print(f"错误：起点 {start} 在不可达城市列表中")
        return [], float('infinity')
    if end in unavailable_cities:
        print(f"错误：终点 {end} 在不可达城市列表中")
        return [], float('infinity')

    # 创建一个新图，排除不可达的城市
    new_graph = {}
    for city, neighbors in graph.items():
        if city not in unavailable_cities:
            new_graph[city] = {}
            for neighbor, time in neighbors.items():
                if neighbor not in unavailable_cities:
                    new_graph[city][neighbor] = time

    # 检查起点和终点是否在新图中（可能因为不可达城市而被孤立）
    if start not in new_graph or end not in new_graph:
        return [], float('infinity')

    # 初始化距离字典，所有城市的距离设为无穷大
    distances = {city: float('infinity') for city in new_graph}
    # 起点到自身的距离为0
    distances[start] = 0
    # 初始化优先队列
    priority_queue = [(0, start)]
    # 初始化前驱字典，用于重建路径
    previous = {city: None for city in new_graph}

    while priority_queue:
        # 获取当前距离最小的城市
        current_distance, current_city = heapq.heappop(priority_queue)

        # 如果已经到达终点，结束搜索
        if current_city == end:
            break

        # 如果当前距离大于已知距离，跳过
        if current_distance > distances[current_city]:
            continue

        # 检查当前城市的所有邻居
        for neighbor, time in new_graph[current_city].items():
            # 计算通过当前城市到达邻居的距离
            distance = current_distance + time

            # 如果找到更短的路径，更新距离
            if distance < distances[neighbor]:
                distances[neighbor] = distance
                previous[neighbor] = current_city
                heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor))

    # 重建最短路径
    shortest_path = []
    current_city = end

    while current_city:
        shortest_path.append(current_city)
        current_city = previous[current_city]

    # 反转路径，使其从起点开始
    shortest_path.reverse()

    # 如果没有找到路径，返回空列表和无穷大
    if shortest_path[0] != start:
        return [], float('infinity')

    return shortest_path, distances[end]

def calculate_cost(total_time, cost_per_hour=25):
    """
    计算总成本

    参数:
    total_time: 总时间（小时）
    cost_per_hour: 每小时的成本（贯）

    返回:
    total_cost: 总成本（贯）
    """
    # 向上取整，因为每小时需要换一匹马
    import math
    hours = math.ceil(total_time)
    return hours * cost_per_hour

def parse_args():
    """解析命令行参数"""
    parser = argparse.ArgumentParser(description='寻找最优路线，支持指定不可达城市')
    parser.add_argument('--start', type=str, default='深圳', help='起始城市')
    parser.add_argument('--end', type=str, default='西安', help='目标城市')
    parser.add_argument('--unavailable', type=str, nargs='*', help='不可达的城市列表，用空格分隔')
    return parser.parse_args()

def main():
    # 解析命令行参数
    args = parse_args()

    # 城市图
    city_graph = {
        '深圳': {'广州': 1.5, '东莞': 1.0},
        '广州': {'深圳': 1.5, '韶关': 2.5, '长沙': 5.5},
        '东莞': {'深圳': 1.0, '惠州': 1.2},
        '惠州': {'东莞': 1.2, '武汉': 8.0},
        '韶关': {'广州': 2.5, '长沙': 4.0},
        '长沙': {'韶关': 4.0, '武汉': 3.0, '郑州': 8.0},
        '武汉': {'惠州': 8.0, '长沙': 3.0, '郑州': 4.5, '西安': 10.0},
        '郑州': {'长沙': 8.0, '武汉': 4.5, '洛阳': 2.0},
        '洛阳': {'郑州': 2.0, '西安': 5.0},
        '西安': {'武汉': 10.0, '洛阳': 5.0}
    }

    # 获取起点和终点
    start_city = args.start
    end_city = args.end
    unavailable_cities = args.unavailable or []

    # 验证城市是否存在于图中
    all_cities = set(city_graph.keys())
    if start_city not in all_cities:
        print(f"错误：起点 {start_city} 不存在于城市图中")
        return
    if end_city not in all_cities:
        print(f"错误：终点 {end_city} 不存在于城市图中")
        return
    for city in unavailable_cities:
        if city not in all_cities:
            print(f"警告：不可达城市 {city} 不存在于城市图中")

    # 如果指定了不可达城市，显示提示
    if unavailable_cities:
        print(f"指定的不可达城市: {', '.join(unavailable_cities)}")

    # 找出最短路径
    shortest_path, total_time = dijkstra(city_graph, start_city, end_city, unavailable_cities)

    if shortest_path:
        # 计算总成本
        total_cost = calculate_cost(total_time)

        # 打印结果
        print(f"\n从{start_city}到{end_city}的最优路线:")
        print(" → ".join(shortest_path))

        # 打印每段路程的时间
        print("\n详细路程:")
        for i in range(len(shortest_path) - 1):
            current_city = shortest_path[i]
            next_city = shortest_path[i + 1]
            time = city_graph[current_city][next_city]
            print(f"{current_city} → {next_city}: {time}小时")

        print(f"\n总时间: {total_time}小时")
        print(f"总成本: {total_cost}贯 (每小时25贯)")
    else:
        print(f"\n无法从{start_city}到达{end_city}")
        if unavailable_cities:
            print("这可能是因为指定的不可达城市阻断了所有可能的路径")

if __name__ == "__main__":
    main()


最终，我们成功为“荔枝使”规划出荔枝从岭南（今广东）火速运抵长安（今西安）的最优路线，让这穿越千里的鲜果速递成为可能，衷心助他完成这一历史使命。这场跨越时空的“荔枝速运”深刻印证：高效算法是基石，善用AI如虎添翼——CodeBuddy在手，智解难题，天下我有！

一骑红尘妃子笑，CodeBuddy运荔枝

故事背景适逢荔枝盛产季节，圣人（唐玄宗）为博美人（杨贵妃）一笑，钦点“荔枝使”，负责将荔枝从“岭南”（今广东）运往“长安”（今西安）。众人皆知荔枝“一日色变，二日香变，三日味变”，那么这跨越五千里的保鲜任务在当时近乎天方夜谭，根本无法完成。那么在这样的情景下，“荔枝使” 该如何做才能不被砍头，保留小命呢？CodeBuddy 自告奋勇，答应帮助 “荔枝使” 一同协定荔枝运送路线，从而保证完成这个看似

高级Java

后端

编程语言

算法

以唐玄宗为博杨贵妃一笑，CodeBuddy助力规划从深圳到西安的最优荔枝运输路线，运用Dijkstra算法找出最快路径，计算总成本，并增加断路应对逻辑，确保运输高效可靠。

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一骑红尘妃子笑，CodeBuddy运荔枝

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