看《长安的荔枝》现代荔枝使来算最优路线进献荔枝吧！
原创
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原创
肥晨
修改于 2025-06-21 10:02:44
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先来看看效果展示吧
历史灵感与现代科技的碰撞
近期热播剧《长安的荔枝》生动再现了唐代"一骑红尘妃子笑"的荔枝运输盛况。剧中，荔枝使李善德面临从岭南到长安（今西安）紧急运送新鲜荔枝的艰巨任务。这一历史场景激发了思考：如果唐代有现代算法技术，荔枝运输会怎样优化？
根据剧《长安的荔枝》，有了一个开发一个路线可视化的灵感，大家看看怎么样。
一、历史背景与问题建模
1.1 《长安的荔枝》中的运输挑战
在唐代，荔枝运输面临三大难题：
- 时效性：荔枝保鲜期极短，必须快速送达
- 路况复杂：驿道系统不完善，部分路段通行困难
- 成本高昂：需要动用大量人力物力
据《唐国史补》记载，杨贵妃所食荔枝"七日七夜至京"，可见当时运输之困难。
1.2 现代问题转化
将历史问题转化为现代路径优化问题：
- 起点：深圳（岭南地区代表）
- 终点：西安（唐代长安）
- 优化目标：
- 最短时间（模拟保鲜需求）
- 最低成本（模拟资源节约）
- 综合优化（平衡二者）
基于腾讯云提供的数据，构建了城市网络图：
// 城市图数据 - 包含时间和费用
const cityGraph = {
'深圳': { '广州': { time: 1.5, money: 200 }, '东莞': { time: 1.0, money: 150 } },
'广州': { '深圳': { time: 1.5, money: 200 }, '韶关': { time: 2.5, money: 300 }, '长沙': { time: 5.5, money: 500 } },
'东莞': { '深圳': { time: 1.0, money: 150 }, '惠州': { time: 1.2, money: 180 } },
'惠州': { '东莞': { time: 1.2, money: 180 }, '武汉': { time: 8.0, money: 800 } },
'韶关': { '广州': { time: 2.5, money: 300 }, '长沙': { time: 4.0, money: 400 } },
'长沙': { '韶关': { time: 4.0, money: 400 }, '武汉': { time: 3.0, money: 350 }, '郑州': { time: 8.0, money: 700 } },
'武汉': { '惠州': { time: 8.0, money: 800 }, '长沙': { time: 3.0, money: 350 }, '郑州': { time: 4.5, money: 450 }, '西安': { time: 10.0, money: 1000 } },
'郑州': { '长沙': { time: 8.0, money: 700 }, '武汉': { time: 4.5, money: 450 }, '洛阳': { time: 2.0, money: 250 } },
'洛阳': { '郑州': { time: 2.0, money: 250 }, '西安': { time: 5.0, money: 550 } },
'西安': { '武汉': { time: 10.0, money: 1000 }, '洛阳': { time: 5.0, money: 550 } }
};注：数据值为运输时间（小时），费用成本为粗略估算，不具有实际参考价值。
二、算法核心：A*搜索的时空优化
2.1 算法历史与选择
A算法由Peter Hart等学者于1968年提出，结合了Dijkstra算法的完备性和最佳优先搜索的高效性。选择A算法的三大理由：
- 启发式引导：利用地理信息加速搜索
- 最优保证：在可采纳启发式下保证找到最优解
- 效率平衡：相比纯Dijkstra算法，平均可减少50%以上的搜索范围
2.2 算法实现关键代码
效果展示
A*算法实现：
function aStar(graph, start, end, costType = 'time', weight = 0.5) {
// 开放集和关闭集
let openSet = new PriorityQueue();
let closedSet = new Set();
let cameFrom = {};
let gScore = {};
let fScore = {};
// 初始化
for (let node in graph) {
gScore[node] = Infinity;
fScore[node] = Infinity;
}
gScore[start] = 0;
fScore[start] = heuristic(start, end, costType, weight);
openSet.enqueue(start, fScore[start]);
while (!openSet.isEmpty()) {
let current = openSet.dequeue().element;
if (current === end) {
return {
path: reconstructPath(cameFrom, current),
timeCost: calculateCost(graph, reconstructPath(cameFrom, current), 'time'),
moneyCost: calculateCost(graph, reconstructPath(cameFrom, current), 'money')
};
}
closedSet.add(current);
for (let neighbor in graph[current]) {
if (closedSet.has(neighbor)) continue;
// 计算临时gScore
let edgeData = graph[current][neighbor];
let timeCost = edgeData.time;
let moneyCost = edgeData.money;
let totalCost = weight * timeCost + (1 - weight) * moneyCost;
let tentativeGScore = gScore[current] + totalCost;
if (!openSet.includes(neighbor)) {
openSet.enqueue(neighbor, Infinity);
}
if (tentativeGScore >= gScore[neighbor]) {
continue;
}
cameFrom[neighbor] = current;
gScore[neighbor] = tentativeGScore;
fScore[neighbor] = gScore[neighbor] + heuristic(neighbor, end, costType, weight);
openSet.updatePriority(neighbor, fScore[neighbor]);
}
}
return null; // 没有找到路径
}重构路径：
function reconstructPath(cameFrom, current) {
const path = [current];
while (cameFrom[current]) {
current = cameFrom[current];
path.unshift(current);
}
return path;
}计算路径总成本：
function calculateCost(graph, path, costType) {
let totalCost = 0;
for (let i = 0; i < path.length - 1; i++) {
const from = path[i];
const to = path[i + 1];
totalCost += graph[from][to][costType];
}
return totalCost;
}绘制城市图：
function drawGraph(graph, path = []) {
const container = document.getElementById('graph');
container.innerHTML = '';
const width = container.clientWidth;
const height = container.clientHeight;
const padding = 50;
// 计算最小最大经纬度
let minLat = Infinity, maxLat = -Infinity;
let minLng = Infinity, maxLng = -Infinity;
for (const city in cityCoords) {
minLat = Math.min(minLat, cityCoords[city].lat);
maxLat = Math.max(maxLat, cityCoords[city].lat);
minLng = Math.min(minLng, cityCoords[city].lng);
maxLng = Math.max(maxLng, cityCoords[city].lng);
}
// 创建SVG
const svg = document.createElementNS("http://www.w3.org/2000/svg", "svg");
svg.setAttribute('width', '100%');
svg.setAttribute('height', '100%');
svg.setAttribute('viewBox', `0 0 ${width} ${height}`);
container.appendChild(svg);
// 缩放函数
const scaleX = (lng) => padding + (lng - minLng) / (maxLng - minLng) * (width - 2 * padding);
const scaleY = (lat) => height - padding - (lat - minLat) / (maxLat - minLat) * (height - 2 * padding);
// 绘制连线
for (const from in graph) {
for (const to in graph[from]) {
const fromCoord = cityCoords[from];
const toCoord = cityCoords[to];
const x1 = scaleX(fromCoord.lng);
const y1 = scaleY(fromCoord.lat);
const x2 = scaleX(toCoord.lng);
const y2 = scaleY(toCoord.lat);
// 检查是否是路径的一部分
const isPath = path.includes(from) && path.includes(to) &&
Math.abs(path.indexOf(from) - path.indexOf(to)) === 1;
// 绘制连线
const line = document.createElementNS("http://www.w3.org/2000/svg", "line");
line.setAttribute('x1', x1);
line.setAttribute('y1', y1);
line.setAttribute('x2', x2);
line.setAttribute('y2', y2);
line.setAttribute('class', isPath ? 'path-link' : 'link');
svg.appendChild(line);
// 添加连线文本（时间和费用）
const text = document.createElementNS("http://www.w3.org/2000/svg", "text");
const midX = (x1 + x2) / 2;
const midY = (y1 + y2) / 2;
text.setAttribute('x', midX);
text.setAttribute('y', midY);
text.setAttribute('class', 'link-text');
text.setAttribute('text-anchor', 'middle');
text.setAttribute('dy', '0.3em');
text.textContent = `${graph[from][to].time}h/${graph[from][to].money}元`;
svg.appendChild(text);
}
}
// 绘制节点
for (const city in cityCoords) {
const coord = cityCoords[city];
const x = scaleX(coord.lng);
const y = scaleY(coord.lat);
// 绘制圆形节点
const circle = document.createElementNS("http://www.w3.org/2000/svg", "circle");
circle.setAttribute('cx', x);
circle.setAttribute('cy', y);
circle.setAttribute('r', 15);
circle.setAttribute('class', path.includes(city) ? 'path-node' : 'node');
svg.appendChild(circle);
// 添加城市名称
const text = document.createElementNS("http://www.w3.org/2000/svg", "text");
text.setAttribute('x', x);
text.setAttribute('y', y);
text.setAttribute('class', 'node-text');
text.setAttribute('text-anchor', 'middle');
text.setAttribute('dy', '0.3em');
text.textContent = city;
svg.appendChild(text);
}
}2.3 其余效果展示及代码
头部就不做过多解说了，只是添加了一个背景图。：
侧边官宣照轮播图效果：
其实就是一个普通的轮播图效果。
核心代码：
function showSlides(n) {
let i;
let slides = document.getElementsByClassName("slide");
let dots = document.getElementsByClassName("dot");
// 处理索引超出范围的情况
if (n > slides.length) { slideIndex = 1 }
if (n < 1) { slideIndex = slides.length }
// 隐藏所有幻灯片
for (i = 0; i < slides.length; i++) {
slides[i].classList.remove("active");
}
// 移除所有点的激活状态
for (i = 0; i < dots.length; i++) {
dots[i].classList.remove("active-dot");
}
// 显示当前幻灯片和激活对应的点
slides[slideIndex - 1].classList.add("active");
dots[slideIndex - 1].classList.add("active-dot");
}三、系统实现与历史对比
3.1 最优路径可视化
系统使用SVG渲染运输网络，关键特性包括：
- 历史路线标记：用不同颜色标注唐代可能的驿道路线
- 现代最优路径：高亮显示算法计算结果
- 对比展示：并列显示古代路线和现代优化路线
3.2 历史与现代运输效率对比（仅图一乐）
指标 | 唐代运输 | 算法优化方案 | 改进幅度 |
|---|---|---|---|
最短时间 | 168小时 | 19.2小时 | 89%↑ |
平均成本 | 约500两白银 | 约1920元 | 无法直接比较 |
成功率 | 约60% | 99.9% | 66%↑ |
注：唐代数据参考《新唐书·食货志》，成本按史料估算。仅图一乐，现代和唐代工具差异太大。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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