使用boost::johnson_all_pairs_shortest_paths实现全对最短路径

于 2023-09-22 19:11:11 发布
阅读量111 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 编程
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DevWizard/article/details/133182388
编程 专栏收录该内容
410 篇文章 ¥29.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何使用Boost库中的boost::johnson_all_pairs_shortest_paths算法来计算有向图中所有顶点对之间的最短路径。通过创建有向图，定义边和权重，以及存储距离和前驱顶点的容器，调用该算法并输出最短路径矩阵。此算法在路由优化和网络分析等领域有广泛应用。

boost::johnson_all_pairs_shortest_paths是Boost库中的一个算法，用于计算有向图中所有顶点对之间的最短路径。本文将介绍如何使用boost::johnson_all_pairs_shortest_paths算法，并提供一个简单的测试程序。

首先，确保你已经安装了Boost库，并且将其包含到你的项目中。然后，你需要定义一个有向图，表示顶点和边的关系。在本示例中，我们使用邻接矩阵表示有向图。

#include <iostream>
#include <boost/graph/adjacency_matrix.hpp>
#include
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
boost::johnson_all_pairs_shortest_paths用法的测试程序
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-05 393
boost::johnson_all_pairs_shortest_paths用法的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::johnson_all_pairs_shortest_paths用法的测试程序 C++实现代码 #include <boost/config.hpp> #include <fstream> #include <iostream> #include <vector> #include <iomanip> #inc
使用boost::johnson_all_pairs_shortest_paths计算所有节点对之间的最短路径
2301_79326510的博客
09-06 107
其中之一是boost::johnson_all_pairs_shortest_paths算法，它可以计算有向图中所有节点对之间的最短路径。为了使用boost::johnson_all_pairs_shortest_paths算法，我们首先需要创建一个有向图，并为每个边分配权重。这是一个简单的示例程序，演示了boost::johnson_all_pairs_shortest_paths算法的用法。使用boost::johnson_all_pairs_shortest_paths计算所有节点对之间的最短路径。
Johnson 全源最短路径算法
aijianxie8808的博客
02-02 1900
解决单源最短路径问题（Single Source Shortest Paths Problem）的算法包括： Dijkstra 单源最短路径算法：时间复杂度为 O(E + VlogV)，要求权值非负； Bellman-Ford 单源最短路径算法：时间复杂度为 O(VE)，适用于带负权值情况； 对于全源最短路径问题（All-Pairs Shortest Paths Probl...
GRL_1_C:All Pairs Shortest Path
qq_33982232的博客
07-07 872
题目链接 题目给出一个带权有向图，要求出这个图的每两个点之间的最短路径的距离。(v个顶点，e条边) 要求在这个图中不能有负环（否则所有两点间的距离都可以通过这个环来无限减少，计算没有意义）   原始的思想是可以用dijkstra算法一次次去算每两个点之间的距离，但是这样很慢，而且不能直接检测负环。 引入floyd算法，用动态规划的思想来做这道题。 现在我们用A[k][i][j]来表示，...
所有结点对的最短路径问题（All-Paris Shortest Paths）
weixin_30104533的博客
06-12 7630
《算法导论》所有结点对的最短路径问题学习笔记我们已经讨论了单源最短路径问题，在这篇博客中我们将求解一个图中所有节点之间的最短路径。一、最短路径和矩阵乘法分析可知在一个图中一条最短路径的所有子路径都是最短路径，很容易想到我们可以使用动态规划的思路来解决这个问题。设为从i到j的一条最短路径，且这条路径最多包含m条边。我们可以得到以下的递推公式：依据上面的递推公式我们可以编写代码如下，注意这里实现的是已...
掌握图算法：使用C++实现最短路径计算
这通常是指在图论的算法领域中，寻找一种有效的算法来解决“所有结点对的最短路径问题”（All-Pairs Shortest Paths problem）。由于这个主题相当广泛，因此下面将详细解释一些可能与博文相关的关键知识点。 ### 1....
遥感监测基于SAR数据的洪水变化检测：Sentinel-1影像阈值分割与多时相合成分析
12-02
内容概要：本文介绍了一项基于SAR（合成开口雷达）数据的洪水变化检测实践任务，重点在于利用Sentinel-1 GRD数据进行灾后监测。文中详细讲解了从数据获取、过滤、合成到变化检测与可视化展示的完整流程。由于SAR数据不受云层和昼夜影响，特别适用于灾害应急响应。通过对比洪水前后两个时间段的SAR影像，采用中值合成去噪、比值法计算变化指数，并通过阈值分割生成二值化的洪涝淹没图，最终在Folium地图中实现叠加可视化。; 适合人群：具备遥感基础知识和Python编程能力，熟悉Google Earth Engine平台操作的科研人员或高年级本科生、研究生；对灾害监测、环境变化分析感兴趣的技术人员；; 使用场景及目标：①掌握SAR数据在洪水等自然灾害监测中的应用方法；②学习如何在Earth Engine中处理Sentinel-1数据并实现变化检测；③构建完整的遥感变化检测分析流程，包括数据预处理、影像合成、阈值分割与结果可视化； 阅读建议：建议读者结合代码实例逐步实践，重点关注filterDate、median合成、divide运算和lt阈值处理等关键步骤的操作逻辑，并注意地理坐标顺序、图层叠加方式等细节问题，确保分析结果准确可靠。
基于Web与物联网的分布式智慧农业环境监测系统源码实现
12-02
**项目资料：基于网络与物联网架构的分布式农业环境远程监控系统源代码** 本资料包提供了一套完整的分布式农业环境远程监控系统实现方案，该系统融合了现代网络技术与物联网架构，能够实现对农业生产环境的远程、实时、多节点监测与管理。系统源代码经过全面测试，各项功能运行稳定可靠，可供直接部署或二次开发使用。 该资料适用于计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化、电子信息工程等相关专业的高校师生、科研人员以及行业技术人员参考学习与实践。对于希望深入理解物联网应用开发、分布式系统设计或智慧农业解决方案的学习者而言，本资料具有较高的参考价值。同时，其完整的项目结构也适用于毕业设计、课程设计、项目实践或作为特定功能模块的开发基础。 使用者可根据自身需求，在现有代码框架上进行功能扩展、算法优化或与其他系统进行集成。我们鼓励基于此代码进行合法的学习、研究与创新应用，并通过技术交流共同促进相关领域的技术发展。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
在AI+时代，地方政府如何利用数字化升级路径重构市场占有率？.docx
12-02
在AI+时代，地方政府如何利用数字化升级路径重构市场占有率？
对比传统方案，新一代技术转移SaaS系统如何为科研院所带来颠覆性变革？.docx
12-02
对比传统方案，新一代技术转移SaaS系统如何为科研院所带来颠覆性变革？
如何通过智能化转型方案重塑服务效率与质量，从而重塑开拓全新增长点？.docx
12-02
如何通过智能化转型方案重塑服务效率与质量，从而重塑开拓全新增长点？
小车倒立摆的simulink仿真
12-02
小车倒立摆的simulink仿真
jenkins安装（标准 APT 包方式安装）
最新发布
12-02
无
Matlab 遗传算法优化计算-建模自变量降维
12-02
Matlab 遗传算法优化计算——建模自变量降维
如何利用高效的“智改数转”一体化服务解决地方管理部门面临的市场竞争白热化难题？.docx
12-02
如何利用高效的“智改数转”一体化服务解决地方管理部门面临的市场竞争白热化难题？
一个基于ROS机器人操作系统的A星路径规划算法实现包_该项目是一个专门为机器人导航设计的路径规划软件包它实现了经典的A星搜索算法用于在二维栅格地图上计算从起点到目标点的最优路径.zip
12-02
一个基于ROS机器人操作系统的A星路径规划算法实现包_该项目是一个专门为机器人导航设计的路径规划软件包它实现了经典的A星搜索算法用于在二维栅格地图上计算从起点到目标点的最优路径.zip
基于蒙特卡洛树搜索算法实现多机器人协同区域覆盖路径规划与可视化仿真系统_多智能体协同_区域覆盖_路径规划_蒙特卡洛树搜索_MCTS_概率决策_树结构搜索_回溯更新_探索与利用平衡_.zip
12-02
基于蒙特卡洛树搜索算法实现多机器人协同区域覆盖路径规划与可视化仿真系统_多智能体协同_区域覆盖_路径规划_蒙特卡洛树搜索_MCTS_概率决策_树结构搜索_回溯更新_探索与利用平衡_.zip
多Agent路径规划仿真系统_针对多AGV物流分拣场景建立的仿真模拟系统开源以作纪念包含系统文档和在线演示支持本地运行与优化使用p5js编写需配合Atom等IDE及p5.zip
12-02
多Agent路径规划仿真系统_针对多AGV物流分拣场景建立的仿真模拟系统开源以作纪念包含系统文档和在线演示支持本地运行与优化使用p5js编写需配合Atom等IDE及p5.zip
全球指挥官军迷沙盘软件-免费版V3.0
12-02
依托三维地球建立的面向军迷的免费沙盘软件。提供高清卫星地图，可进行全球漫游，也可作为地球仪。 可将武器装备模型通过鼠标拖动部署到全球任何地方，进行军事推演，也可进行武器装备展示以及短视频素材等。 适合军事爱好者，军迷，军事博主等用户使用。 当前版本基于64为window10以上系统，可同时部署多款武器装备模型到是三维地球，不担心内存不够用。 软件提供了苏27、F35、052D、空警2000免费模型，可供用户免费体验，该版本可支持25款以上全球 明星武器装备模型。 软件还提供了位置标签、距离测量、位置漫游设置、当前经纬度显示等免费功能。
用文字解读代码 # 记录每条边被最短路径使用的次数，并排序 edge_usage_count = {} for node1 in all_pairs_shortest_paths.keys(): for node2 in all_pairs_shortest_paths[node1].keys(): path = nx.shortest_path(G, node1, node2, weight="weight") for i in range(len(path)-1): edge_key = (path[i], path[i+1]) if edge_key not in edge_usage_count: edge_usage_count[edge_key] = 1 else: edge_usage_count[edge_key] += 1
06-08
这段代码是用于记录每条边被最短路径使用的次数，并按照使用次数排序。具体实现步骤如下： 1. 首先定义一个空字典 edge_usage_count，用于记录每条边被使用的次数。 2. 然后遍历所有节点对的最短路径，这里使用了 all_pairs_shortest_paths 字典来存储最短路径。 3. 对于每个节点对，使用 networkx 库中的 shortest_path 方法来获取它们之间的最短路径，并将其存储在 path 变量中。 4. 遍历 path 中的每个节点，将相邻的节点组成一条边，并将其存储在 edge_key 变量中。 5. 判断 edge_key 是否已经在 edge_usage_count 字典中存在，如果不存在，则将其添加到字典中，并将使用次数初始化为 1；如果已经存在，则将其对应的使用次数加 1。 6. 最后，按照字典中的值对键值对进行排序，得到每条边被使用的次数从高到低的顺序。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值