创建模块将输入CSV文件加载到应用程序中 - 迪杰斯特拉算法

要将输入的CSV文件加载到应用程序中，并使用迪杰斯特拉算法对其进行处理，可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建一个名为csv_loader.py的模块文件。

2. 在csv_loader.py文件中导入所需的库和模块：

import csv
from collections import defaultdict

3. 创建一个名为load_csv(filename)的函数，该函数将接受一个CSV文件名作为参数，并返回一个表示图形的字典。

def load_csv(filename):
    graph = defaultdict(dict)

    with open(filename, 'r') as file:
        reader = csv.reader(file)
        next(reader)  # 跳过标题行

        for row in reader:
            source = row[0]
            destination = row[1]
            weight = int(row[2])

            graph[source][destination] = weight

    return graph

4. 创建一个名为dijkstra(graph, start, end)的函数，该函数将接受一个表示图形的字典、起始节点和目标节点作为参数，并返回从起始节点到目标节点的最短路径和距离。

def dijkstra(graph, start, end):
    distances = {node: float('inf') for node in graph}
    distances[start] = 0
    previous_nodes = {}

    while graph:
        current_node = min(graph, key=lambda node: distances[node])
        for neighbor, weight in graph[current_node].items():
            distance = distances[current_node] + weight
            if distance < distances[neighbor]:
                distances[neighbor] = distance
                previous_nodes[neighbor] = current_node
        graph.pop(current_node)

    path = []
    current_node = end
    while current_node != start:
        path.append(current_node)
        current_node = previous_nodes[current_node]
    path.append(start)
    path.reverse()

    return path, distances[end]

5. 在主程序文件中，导入csv_loader模块并使用load_csv()函数加载CSV文件，并使用dijkstra()函数对图形进行处理。

import csv_loader

filename = 'input.csv'
start_node = 'A'
end_node = 'D'

graph = csv_loader.load_csv(filename)
shortest_path, distance = csv_loader.dijkstra(graph, start_node, end_node)

print(f"Shortest path: {shortest_path}")
print(f"Distance: {distance}")

确保CSV文件中的数据格式正确，并替换filename、start_node和end_node为实际的文件名、起始节点和目标节点。运行主程序文件，将输出最短路径和距离。

注意：上述代码示例仅涵盖了加载CSV文件并使用迪杰斯特拉算法对其进行处理的基本步骤。您可能需要根据具体需求进行适当的修改和调整。