Passo 20

Instruções

Uma vez que o algoritmo tenha terminado de executar, você precisa decidir para qual(is) nó(s) exibir os resultados. Se um target_node específico foi fornecido, você mostrará apenas a distância e o caminho para esse nó. Caso contrário, você mostrará os resultados para todos os nós. Após o término do loop externo for _ in range(n):, crie uma variável chamada targets. Use uma expressão condicional para atribuir a ela [target_node] se target_node não for None, caso contrário atribua range(n).

O que fazer:

Testes:

Você deve criar uma variável chamada `targets`.
Sua variável `targets` deve conter uma expressão condicional.
A expressão condicional deve verificar se `target_node is not None`.
Você deve atribuir `[target_node]` quando um alvo for fornecido e `range(n)` caso contrário.

INF = float('inf')
adj_matrix = [
    [0, 5, 3, INF, 11, INF],
    [5, 0, 1, INF, INF, 2],
    [3, 1, 0, 1, 5, INF],
    [INF, INF, 1, 0, 9, 3],
    [11, INF, 5, 9, 0, INF],
    [INF, 2, INF, 3, INF, 0],
]

def shortest_path(matrix, start_node, target_node=None):
    n = len(matrix)
    distances = [INF] * n
    distances[start_node] = 0
    paths = [[node_no] for node_no in range(n)]
    visited = [False] * n

    for _ in range(n):
        min_distance = INF  
        current = -1  
        for node_no in range(n):  
            if not visited[node_no] and distances[node_no] < min_distance:  
                min_distance = distances[node_no]  
                current = node_no  

        if current == -1:  
            break  
        visited[current] = True  

        for node_no in range(n):  
            distance = matrix[current][node_no]  
            if distance != INF and not visited[node_no]:  
                new_distance = distances[current] + distance  
                if new_distance < distances[node_no]:  
                    distances[node_no] = new_distance  
                    paths[node_no] = paths[current] + [node_no]

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