Вот пример сложного кода на Python, который реализует алгоритм Дейкстры для поиска кратчайшего пути в графе:

import heapq

class Graph:
    def __init__(self):
        self.vertices = {}
        
    def add_edge(self, from_vertex, to_vertex, weight):
        if from_vertex not in self.vertices:
            self.vertices[from_vertex] = []
        self.vertices[from_vertex].append((to_vertex, weight))
        
    def dijkstra(self, start_vertex):
        # Словарь для хранения минимальных расстояний до каждого вершин
        distances = {vertex: float('infinity') for vertex in self.vertices}
        distances[start_vertex] = 0
        
        # Очередь с приоритетом для выбора вершин с наименьшим расстоянием
        priority_queue = [(0, start_vertex)]
        
        while priority_queue:
            current_distance, current_vertex = heapq.heappop(priority_queue)
            
            # Если текущее расстояние больше, чем уже известное, пропускаем
            if current_distance > distances[current_vertex]:
                continue
            
            for neighbor, weight in self.vertices[current_vertex]:
                distance = current_distance + weight
                
                # Если найдено более короткое расстояние до соседней вершины
                if distance < distances[neighbor]:
                    distances[neighbor] = distance
                    heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor))
                    
        return distances

# Пример использования
graph = Graph()
graph.add_edge('A', 'B', 1)
graph.add_edge('A', 'C', 4)
graph.add_edge('B', 'C', 2)
graph.add_edge('B', 'D', 5)
graph.add_edge('C', 'D', 1)

distances = graph.dijkstra('A')
print("Минимальные расстояния от вершины A:", distances)

Описание кода

• Класс Graph: представляет граф, где вершины связаны друг с другом с заданным весом (дистанцией).
• Метод add_edge: добавляет ребро в граф между двумя вершинами с заданным весом.
• Метод dijkstra: реализует алгоритм Дейкстры для нахождения кратчайшего пути от стартовой вершины до всех остальных. Использует очередь с приоритетом для оптимизации работы.
• Пример использования: мы создаем граф и добавляем в него ребра, затем находим минимальные расстояния от одной из вершин.