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import numpy as np
import math
from util import *
class Node:
"""
Classe que representa um edge
"""
def __init__(self, index, x, y, demand):
self.name = index # nome do vertice
self.x = x # coordenada x do vertice
self.y = y # coordenada y do vertice
self.demand = demand # demanda do vertice
class Graph:
"""
estrutura que representa o grafo
contem um dicionario para armazenar as distancias entre os vertices
(possui um dicionario para as arestas)
"""
def __init__(self, size, vehiclesCapacity):
self.size = size #size haha
self.vehiclesCapacity = vehiclesCapacity # capacidade dos veiculos
self.edges = [] # lista contendo todos os vertices
self.distances = {} # Dicionario contendo todas as distancias entre os vertices === dicionario com as arestas
def setWarehouse(self, x, y):
"""
adiciona o "nome" do deposito na matriz de adjacencia
adiciona o vertice deposito a lista de vertices (edge)
:param x: coordenada x do deposito
:param y: coordenada y do deposito
:return: nao retorna nada
"""
node = Node(0, x, y, 0)
self.edges.append(node)
def addNode(self, node):
"""
adiciona um vertice a lista de vertices
:return:
"""
self.edges.append(node)
def calcDistances(self):
"""
mapeia a distancia de todos os vertices com todos os vertices
e adiciona no dicionario de distancia entre os nos
distances[(fromNode, toNode)] = distance
:return:
"""
for x in range(len(self.edges)): #percorre os n nos
for edge in self.edges: # ve edge por edge
self.distances[(x, edge.name)] = distance(euclidean, self.edges[x], edge)
def findEdge(self, index):
"""
procura um vertice index pelo nome
:param index:
:return: o edge encontrado
"""
for edge in self.edges:
if index == edge.name:
return edge