03. 加权图的建模和相关算法

最新推荐文章于 2024-07-07 18:26:58 发布
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#图论 #Prim #Kruskal #Dijkstra #Floyed

本文探讨了加权图的构建方式及其相关算法的应用，深入解析如何利用加权图解决实际问题。
数学建模 | 关于加权移动平均模型你必须知道的20个知识点
weixin_47964305的博客
05-06 1319
简单移动平均模型给所有的历史观测值相同的权重,而加权移动平均模型给近期观测值更大的权重。加权移动平均模型是移动平均模型的扩展,在计算平均值时给近期观测值赋予更大的权重。同简单移动平均模型,通过比较预测结果与真实值的误差指标评估预测结果的可靠性。ARMA模型可以捕捉时间序列的周期性变化,加权移动平均模型无法做到。7. 加权移动平均模型的预测结果是否受时间序列的非稳定性影响较大?是的,时间序列的数据变化及噪音会影响加权移动平均模型的预测精度。12. 加权移动平均模型与简单移动平均模型的主要区别是什么?
加权图与狄克斯特拉算法|Python实现
NumLock桌
02-14 663
在前面，我们讨论了图与广度优先搜索，解决了一个“找朋友”的问题。现在，让我们想一想，我们把问题换成了“找地方”——我们想从一个地方到达另一个地方，也按照最短路径到达——这样的问题中，我们使用图来建立模型时，会发现连接——也就是两个地方之间的路——是有权重，或者说长度的。这种情况下，广度优先搜索就不起作用了——它只能保证我们找到走过最少的连接数，而没有考虑这些连接有长度的情况。下面我们来考虑这个问...
加权图问题
qq_30653631的博客
01-06 430
给你一个变量对数组 equations 和一个实数值数组 values 作为已知条件，其中 equations[i] = [Ai, Bi] 和 values[i] 共同表示等式 Ai / Bi = values[i] 。每个 Ai 或 Bi 是一个表示单个变量的字符串。 另有一些以数组 queries 表示的问题，其中 queries[j] = [Cj, Dj] 表示第 j 个问题，请你根据已知条件找出 Cj / Dj = ? 的结果作为答案。 返回 所有问题的答案 。如果存在某个无法确定的答案，则用 -1
实验（加权图）
ccnuacmhdu的博客
12-19 972
下面是.cpp文件及.h文件/* 本实验是加权图，要求实现的功能是： 1.建立一个无向有权图 2.求图的路径矩阵（即求任意两个点之间的最短路径长度，Floyd算法） 3.测试图是否正确着色（任何邻接点不能涂一样的颜色，所有点扫一遍即可） 4.测试是否每个点的度数都是偶数（如果每个点的度数都是偶数，并且是连通图， 那么，删除任意一条边之后还是连通图）
算法——图之加权图
a60782885的博客
05-25 1万+
加权图这里指无向加权图。 加权图是一种为每条边关联一个权值或成本的图模型。也就是在无向图的基础上，每条边加上权值。 加权图有很多应用，例如航空图中，边表示航线，权值表示距离或是费用。还能表示电路图，边表示导线，权值表示导线长度或是成本等等。 在这些情形下，我们最感兴趣的当然是成本最小化，也就是最小生成树问题。 最小生成树 一副加权无向图的最小生成树(MST)是一棵权值之和最小的生
【算法】算法学习五：加权图 | 狄克斯特拉算法
wzk4869的博客
05-24 3420
【算法】算法学习五：加权图 | 狄克斯特拉算法
MATLAB数学建模算法 图论 第2章 图及网络问题常用算法 共8页.pptx
11-24
在图论中，图及网络问题的常用算法是数学建模和解决实际问题中的一个重要工具。本章主要介绍与图论相关的一些基础算法，如最短路问题、最小生成树、匹配问题和最大流问题等。下面将详细阐述这些算法的原理、步骤和...
精选资源
相控阵天线相位加权置零综合的闭环实数算法.rar_二维方向图_天线遗传算法_相位加权_遗传算法天线_遗传算法阵
07-15
作者肖磊可能介绍了如何利用MATLAB实现遗传算法，对相控阵天线的相位加权进行建模和仿真，以优化二维方向图性能。 综合以上内容，这个压缩包提供了一个深入研究相控阵天线设计的视角，特别是结合遗传算法解决相位...
数学建模迪杰斯特拉算法例题.ppt
最新发布
07-04
迪杰斯特拉算法（Dijkstra's algorithm）是一种用于在加权图中找到最短路径的算法，特别是从单一源点到所有其他节点的最短路径。这种算法适用于没有负权边的图。数学建模中，迪杰斯特拉算法的应用非常广泛，它不仅...
精选资源
数学建模算法培训 图论算法及其MATLAB程序代码 共12页.pdf
03-06
Warshall-Floyd算法是一种用于求解加权图中所有顶点对之间最短路径问题的经典算法。其核心思想是动态规划，通过迭代更新一个距离矩阵，从而记录各个顶点之间可能的最短距离。在MATLAB程序实现中，算法首先初始化一个...
数据结构第14节 加权图
hummhumm的专栏
07-07 2162
( V ) 是顶点的集合。( E ) 是边的集合，每条边连接 ( V ) 中的一对顶点。( W ) 是一个函数，将每条边映射到一个实数上，即 ( W: E \rightarrow \mathbb{R} )。
Graph-Theory:有向加权图的实现，以及使用广度优先搜索在有向图中找到最短路径，并使用Dikstra和Bellman Ford算法在加权图中找到最短路径
03-09
图论 使用图算法实现有向图和加权图。 笔记 Python文件比Java文件更发达，您可能应该看看这些文件。 Python 实作 有向图（邻接表） 加权图（邻接表） 遍历 广度优先搜索深度优先搜索 最短路径 广度优先搜索最短路径（有向图） Dikstra的最短路径（加权图） 贝尔曼·福特的最短路径（加权图） 优化的Bellman Ford的最短路径（加权图） Java 实作 有向图（邻接表） 加权图（邻接表） 有向图（邻接矩阵） 加权图（邻接矩阵） 最短路径 Dikstra的最短路径（邻接表） 贝尔曼·福特的最短路径（邻接表）
加权voronoi图
07-11
基于栅格算法，以欧氏距离变换为基础，实现了点、线、面等任意图形的加权voronoi图生成。相关论文地址 http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-LZTX201201025.htm
算法——图之加权有向图
a60782885的博客
05-27 2万+
这篇讨论加权有向图。 加权有向图是在有向图的基础上，边的赋予权重信息的。 加权有向图有很多应用。最典型的就是最短路径问题。我们日常生活中也经常遇到这种问题，例如从一个点出发，到达另外一个点，怎么过去才是最快的等等。 而由于图的复杂性，最短路径问题并不十分的容易。例如，给定图的边的权重可能是负权重等。 为了解决最短路径问题，我们首先要定义一种加权有向图的数据结构，良好的数据结构是成功
加权图--最小生成树之prim
fusu123456789的博客
06-30 337
核心：贪心思想 只能用于无向图 在这里插入prim代码： #include<iostream> #include<cstring> #include<algorithm> #define NIL -1 #define INF 0x3f3f3f3f using namespace std; const int white=0,gray=1,black=2,maxn=1e3+10; int n,color[maxn],dis[maxn],parent[maxn],gra
数据结构与算法--图
李嘉图呀李嘉图的博客
04-02 1092
图的概念 图一图（Graph）是一种复杂的非线性表结构。 图中的元素叫做顶点（vertex），图中的一个顶点可以与任意其他顶点建立连接关系。把这种建立的关系叫做边（edge），跟顶点相连接的边的条数叫做度（degree）。 边有方向的图叫做有向图，比如A点到B点的直线距离，微信的添加好友是双向的。 边无方向的图叫无向图，比如网络拓扑图。 带权图（weighted graph）则是在图中，每条边都有一个权重（weight），我们可以通过这个权重来表示 ...
马尔可夫聚类算法（MCL）
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GatsbyNewton
12-05 3万+
1.基础 1.1Random Walks 在图中，通过Random Walks处理，可以找到数据在哪里聚集，或者聚簇在哪。 图中的Random Walks是使用马尔可夫链计算求出。 1.2马尔可夫链（Markov Chain） 先看一个简单的例子： 第一步，结点1的Random Walker有33%的概率到达结点2、3和4，且有0%的概率到达结点5、6和7。 对于结点
matlab生成一个随机的有向、无向加权图
m0_57790599的博客
11-08 2000
matlab生成一个随机的有向、无向加权图
加权无向图
一名小白的博客
08-27 3205
加权无向图 加权无向图是一种为每条边关联一个权重值或是成本的图模型。这种图能够自然地表示许多应用。在一副航空图中，边表示航线，权值则可以表示距离或是费用。在一副电路图中，边表示导线，权值则可能表示导线的长度即成本，或是信号通过这条先所需的时间。此时我们很容易就能想到，最小成本的问题，例如，从西安飞纽约，怎样飞才能使时间成本最低或者是金钱成本最低？ 在下图中，从顶点0到顶点4有三条路径，分别为0-2-3-4,0-2-4,0-5-3-4,那我们如果要通过那条路径到达4顶点最好呢？此时就要考虑，那条路径的成本最低
数学建模经典算法详细讲解与图网络学习资料
1. 图论基础：介绍图的基本定义和类型，如无向图、有向图、完全图、加权图、子图、生成树等。 2. 网络分析：讲解网络的基本特性，如连通性、割集、网络流、最大流最小割定理等。 3. 算法讲解：提供一系列经典算法的...
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