如何制作适用于Dijkstra算法的伦敦地铁加权图

• 直接复用公开地铁数据集：别手动录入250个节点了，伦敦地铁的站点、线路及通行时间有不少公开数据集，这些数据里已经包含了你需要的节点和边权重信息，直接拿来用就能省掉大量手动整理的工作。
• 用邻接表存储图结构：针对250个节点的规模，邻接表比邻接矩阵更高效，内存占用低且遍历速度快。用字典就能轻松实现，比如：

# 邻接表结构示例
london_tube_graph = {
    "King's Cross St Pancras": [("Euston", 2), ("St Pancras International", 1)],
    "Euston": [("King's Cross St Pancras", 2), ("Warren Street", 3)],
    # 其余站点数据批量导入即可
}

• 批量导入数据生成图：如果拿到的是CSV或JSON格式的数据集，写个几行的脚本就能批量解析生成邻接表。比如用Python的csv模块读取每行的起点站、终点站和通行时间，自动填充到字典里，不用手动逐个添加节点和边。
• 快速验证数据准确性：导入后抽几个常见站点的通行时间和实际地铁运行时长对比，确保边的权重准确，避免后续Dijkstra算法算出错误的最短路径。
• 无需过度优化Dijkstra实现：250个节点的规模不算大，用基于优先队列（比如Python的heapq）的标准Dijkstra实现完全能快速算出结果，保持代码简洁易维护就好。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hopvine