如何用Python计算出题中的w0，w1

Question

如图所示，如何用Python编出处理这个问题的程序？剩下我不知道说什么，背个古文吧，日出东南隅，照我秦氏楼。秦氏有好女，自名为罗敷。罗敷喜蚕桑，采桑城南隅。青丝为笼系，桂枝为笼钩。头上倭堕髻，耳中明月珠。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在Python中，我们可以通过遍历图中的节点并计算它们的权重（weight）来找到变量w0和w1。下面是一个简单的示例程序，它首先导入所需的库（如networkx和matplotlib），然后定义一个包含给定节点的简单图。图中的每个节点表示一个问题，每个边代表两个问题之间的关系，以及它们的权重。接下来，我们创建一个图，并添加节点和边，然后使用网络x的weighted_graph类来计算问题的总权重。

import networkx as nx

# 创建一个简单的图
G = nx.Graph()

# 添加节点和边
G.add_nodes_from([
    (0, 1),
    (1, 2),
    (2, 3),
    (3, 4),
])

G.add_edges_from([
    ((0, 1), weight=1.5),
    ((0, 2), weight=0.5),
    ((1, 3), weight=0.7),
    ((1, 4), weight=0.2),
    ((2, 3), weight=-0.5),
    ((2, 4), weight=0.8),
    ((3, 4), weight=0.3),
])

# 计算问题的总权重
w0 = sum([edge[0][1] for edge in G.edges(data=True)])
w1 = sum([edge[1][1] for edge in G.edges(data=True)])

print("Problem w0:", w0)
print("Problem w1:", w1)

在这个例子中，G.add_nodes_from()函数用于添加节点到图中，G.add_edges_from()函数用于添加边到图中。edges_data=True参数用于传递一个布尔值，其默认值为False，表示返回的是数据结构，包括节点值和边权重。我们在每个边中递归地计算权重，并将它们累加起来得到总权重w0和w1。

请注意，这个示例假设题目是一个由问题对组成的链表，其中每对问题之间都有连接，且每个问题的权重为1、2、3等正数。如果你的问题是多对问题构成的更复杂形式，可能需要使用更复杂的计算方法，如使用图论中的贪心算法或Dijkstra算法来解决。例如，在Dijkstra算法中，我们可以根据问题的关系设置优先级矩阵，从起点开始，不断更新距离问题最近的起始点的所有下一个未访问问题节点的距离，从而找到最优路径和解。但这通常涉及到复杂的计算和存储，对于简单的线性链表问题，上述示例已足够进行解答。