最短路径

最短路径问题 最短路径1.1 最短路径的定义 其数学表现形式为: 在最短路径问题中,我们给定一个带权重的有向图G=(V, E) 和权重函数ω:E→R\omega: E \to R, 该权重函数将每条边映射到实数值的权重上,图中一条路径p=<v0,v1,...,vk>p = <v_{0}, v_{1}, ... , v_{k}>的权重ω(p)\omega(p)是构成该路径的所有边的权重之和: δ(p)={mi 阅读详情

1.Dijkstra算法(单源最短路径)

1.1 最短路径的最优子结构问题

   该性质描述为:如果P(i,j)={Vi....Vk..Vs...Vj}是从顶点i到j的最短路径,k和s是这条路径上的一个中间顶点,那么P(k,s)必定是从k到s的最短路径。下面证明该性质的正确性。

   假设P(i,j)={Vi....Vk..Vs...Vj}是从顶点i到j的最短路径,则有P(i,j)=P(i,k)+P(k,s)+P(s,j)。而P(k,s)不是从k到s的最短距离,那么必定存在另一条从k到s的最短路径P'(k,s),那么P'(i,j)=P(i,k)+P'(k,s)+P(s,j)<P(i,j)。则与P(i,j)是从i到j的最短路径相矛盾。因此该性质得证。

1.2 Dijkstra算法

由上述性质可知,如果存在一条从i到j的最短路径(Vi.....Vk,Vj),Vk是Vj前面的一顶点。那么(Vi...Vk)也必定是从i到k的最短路径。为了求出最短路径,Dijkstra就提出了以最短路径长度递增,逐次生成最短路径的算法。譬如对于源顶点V0,首先选择其直接相邻的顶点中长度最短的顶点Vi,那么当前已知可得从V0到达Vj顶点的最短距离dist[j]=min{dist[j],dist[i]+matrix[i][j]}。根据这种思路

/*Dijkstra求单源最短路径 2010.8.26*/
 
#include <iostream>
#include<stack>
#define M 100
#define N 100
using namespace std;

typedef struct node
{
    int matrix[N][M];      //邻接矩阵 
    int n;                 //顶点数 
    int e;                 //边数 
}MGraph; 

void DijkstraPath(MGraph g,int *dist,int *path,int v0)   //v0表示源顶点 
{
    int i,j,k;
    bool *visited=(bool *)malloc(sizeof(bool)*g.n);
    for(i=0;i<g.n;i++)     //初始化 
    {
        if(g.matrix[v0][i]>0&&i!=v0)
        {
            dist[i]=g.matrix[v0][i];
            path[i]=v0;     //path记录最短路径上从v0到i的前一个顶点 
        }
        else
        {
            dist[i]=INT_MAX;    //若i不与v0直接相邻,则权值置为无穷大 
            path[i]=-1;
        }
        visited[i]=false;
        path[v0]=v0;
        dist[v0]=0;
    }
    visited[v0]=true;
    for(i=1;i<g.n;i++)     //循环扩展n-1次 
    {
        int min=INT_MAX;
        int u;
        for(j=0;j<g.n;j++)    //寻找未被扩展的权值最小的顶点 
        {
            if(visited[j]==false&&dist[j]<min)
            {
                min=dist[j];
                u=j;        
            }
        } 
        visited[u]=true;
        for(k=0;k<g.n;k++)   //更新dist数组的值和路径的值 
        {
            if(visited[k]==false&&g.matrix[u][k]>0&&min+g.matrix[u][k]<dist[k])
            {
                dist[k]=min+g.matrix[u][k];
                path[k]=u; 
            }
        }        
    }    
}

void showPath(int *path,int v,int v0)   //打印最短路径上的各个顶点 
{
    stack<int> s;
    int u=v;
    while(v!=v0)
    {
        s.push(v);
        v=path[v];
    }
    s.push(v);
    while(!s.empty())
    {
        cout<<s.top()<<" ";
        s.pop();
    }
} 

int main(int argc, char *argv[])
{
    int n,e;     //表示输入的顶点数和边数 
    while(cin>>n>>e&&e!=0)
    {
        int i,j;
        int s,t,w;      //表示存在一条边s->t,权值为w
        MGraph g;
        int v0;
        int *dist=(int *)malloc(sizeof(int)*n);
        int *path=(int *)malloc(sizeof(int)*n);
        for(i=0;i<N;i++)
            for(j=0;j<M;j++)
                g.matrix[i][j]=0;
        g.n=n;
        g.e=e;
        for(i=0;i<e;i++)
        {
            cin>>s>>t>>w;
            g.matrix[s][t]=w;
        }
        cin>>v0;        //输入源顶点 
        DijkstraPath(g,dist,path,v0);
        for(i=0;i<n;i++)
        {
            if(i!=v0)
            {
                showPath(path,i,v0);
                cout<<dist[i]<<endl;
            }
        }
    }
    return 0;
}



有权图的最短路径 有权图的最短路径,同样也有单源最短路径算法和多源最短路径算法。 1.有权图单源最短路径算法(Dijkstra算法,不考虑负值圈)。 核心思路是:按照递增(非递减)的顺序找到各个顶点的最短路。 把顶点集合V分成两组: (1)S:已求出的顶点的集合(初始时只含有源点V0) (2)V-S=T:尚未确定的顶点集合 将T中顶点按递增的次序加入到S中,保证: (1)从源点V0到S中其他各顶点的长度都 阅读详情

相关推荐

最短路径算法调研

关于最短路径算法的调研报告                                   摘要 最短路径算法的研究是计算机科学研究的热门话题,它不仅具有重要的理论意义,而且具有重要的实用价值。最短路径问题有广泛的应用,比如在交通运输系统,应急救助系统电子导航系统等研究领域。最短路径问题又可以引申为最快路径问题,最低费用问题等,但他们的核心算法都是

lsimisama的博客 2039

有向无环图的最短路径

问题 给定一个有向无环图和一个源点,求从该源点到其他所有的顶点的最短路径。我们已经知道了如何通过Dijkstra算法在非负权图中找到最短路径。即使图中有负权边,我们也知道通过Bellman-Ford算法找到一个从给定的源点到其它所有节点的最短路径。现在我们将看到一个在线性时间内运行得更快的算法,它可以在有向无环图中找到从一个给定的源点到其它所有可达顶点的最短路径。基本思想是利用拓扑排序。 分析

mxc的专栏 3416

单源最短路径算法

1.单源最短路径以及Dijsktra算法 2.多源最短路径以及Floyd算法 1.1单源最短路径: 即从一个特定的点出发,寻找这个点到其他点的最短路径 对于一个无权图,BFS算法就可以了。但是对于加权图,BFS行不通 1.2 Dijkstra(迪杰斯特拉):针对加权有向图、单源最短路径 dijkstra通过一个简单的动态规划思想来求最短路径。 (假设求从点s出的的单源

bujuan827的专栏 3504

Dijkstra算法多条最短路径下最短路径的记录

1. 我们在使用Dijkstra算法求解源点到其余顶点的最短路径的时候,在大多数情况下最短路径是只有一条的,但是也有可能存在着多条最短路径的情况,所以之前使用整型的pre[]数组来记录当前节点的前驱节点的方法就不再适用这个问题了,所以需要另外的数据结构来进行记录,而题目中告诉我们可能存在着多条最短的路径的时候往往会要求在多条最短路径下的另外一个条件,比如是边权之和最小或者最大,点权之和最小或者最大...

二哈 6073

几种最短路径算法

<br />Path <br />程度★ 難度★★<br />「圖」與「道路地圖」<br />把一張圖想像成道路地圖,把圖上的點想像成地點,把圖上的邊想像成道路,把權重想像成道路的長度。若兩點之間以邊相連,表示兩個地點之間有一條道路,道路的長度是邊的權重。<br />有時候為了應付特殊情況,邊的權重可以是零或者負數,也不必真正照著圖上各點的地理位置來計算權重。別忘記「圖」是用來記錄關聯的東西,並不是真正的地圖。<br />Path <br />在圖上任取兩點,分別做為起點和終點,我們可以規劃出許多條由起點到

Shirely_Jiao的专栏 6503

Dijkstra的最短路径算法

Given a graph and a source vertex in the graph, find shortest paths from source to all vertices in the given graph. Dijkstra’s algorithm is very similar to Prim’s algorithm for minimum spanning tree. ...

weixin_41697507的博客 2万+

C++ 最短路径

目录: 最短路径简介 Floyd算法 \ Floyd-warshall算法 Dijkstra算法 Bellman-Ford算法 \ SPFA算法 Johnson算法 A*算法 最短路径简介: 最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题, 旨在寻找图(由结点和路径组成的)中两结点之间的最短路径。 算法具体的形式包括: (1)确定起点的最短路径问题(即已知起始结点),求最短路径的问题。 (2)确定终点的最短路径问题(与确定起点的问题相反),...

struct_GS的博客 9152

python cartopy绘制扇形区域图/cartopy绘制北极部分区域

实际上,这个问题原因还是由于投影转换的问题,在set_extend时,绘制的上下边界仍然是方形、未被正确投影的边界,与我们的set_boundary存在冲突,最根本的原因还是在于cartopy对于投影计算的一些缺陷。另外我们需要指出的是:**该方法不适用于极地投影,即NorthPolarStereo,由于NorthPolarStereo本身投影特性只需一个参数,本身并不适合。我们绘制极地投影时,同样也是使用set_boundary绘制圆形边界,那么当我们想要绘制扇形时,可以通过。请根据喜好自行选择,

weixin_43750300的博客 3212

【优选算法】BFS解决边权为1的最短路径问题 {单源最短路径;多源最短路径}

【优选算法】BFS解决边权为1的最短路径问题 {单源最短路径;多源最短路径;相关编程题解析}

52Herzt的博客 2094

Apache Hop集成Spring Boot实战:从配置到执行HPL文件

本文详细介绍了将Apache Hop集成到Spring Boot应用中的完整实战方案。通过配置核心依赖、初始化Hop环境、编写服务层逻辑,实现了在Java应用中程序化执行HPL管道文件,从而将可视化ETL能力无缝嵌入微服务架构,提升数据处理的自动化与可维护性。

blue42的博客 476

魔改xjar支持springboot3,

其实这里基本就没问题了,实际项目中只要把这个spring-core包从私仓中替换,项目加密也就没有太大的毛病,但是这样对于追求完美的我来说,方便性还差点。原因找到了,看了下springboot github的issue,官方确实变更了,原因是因为springboot2中的。xjar项目文档还是不错的,clone下来,跟着文档,很容易就测试并通过了我的测试项目,于是便推给其他同事使用了。方法,那么问题来了,为啥springboot2没问题,spring3读取出来的却又是加密的,这是为毛?

jioulongzi的专栏 1538

单源最短路径Dijkstra算法升级:出现多条最短路径,输出之?

一个普通、标配、差强人意的Dijkstra算法包含以下过程(任意数据结构教材均有售): // Dijkstra: // // 图采用存储结构:邻接矩阵 int G[MAX_NODES][MAX_NODES]; // G[i][j],表示i到j有路径,其值为路径长度。没有路径则设为INF int N; //结点个数 int D[MAX_NODES]; //表示从源点v0开始,到各个结点的路径长...

lzh1097776020的博客 3435

FPGA高速通信双核解析:CMAC与Interlaken硬核的实战对比

本文深入对比了FPGA中两大高速通信硬核CMAC与Interlaken的核心差异与应用场景。CMAC作为标准以太网接入方案,适用于网卡、交换机等需对外互联的场景;而Interlaken则以极低延迟和高效通道化能力,专为芯片间、板间裸数据高速传输设计。文章通过实战案例与性能指标分析,为FPGA高速通信方案选型提供清晰指南。

f9g0h的博客 844

最短路径算法

前言 本篇文章我将向大家介绍求解最短路径的三种经典算法——Dijkstra 算法,Bellman-Ford 算法以及 Floyd-Warshall 算法。 Dijkstra 算法 最短路径 最短路径问题是图论研究领域中的一个经典算法问题,旨在寻找图中两节点之间的最短路径。 譬如上图为一个无向有权图,节点 0 到节点 3 的最短路径为 : 0 -> 2 -> 1 -> 3 其路径长度为:5。 研究最短路径算法具有哪些意义呢?或者说最短路径算法可以解决哪些问题? 我们知道,在生活中,地铁

qq_39749300的博客 7694

latex使用overleaf插入多行图片

对于一般的latex模板,可以使用下面方式: (1)现在模板最前面的加入包 \usepackage{graphicx} \usepackage{subfigure} (2) 使用下面代码插入图片 \begin{figure}[htbp] \centering \subfigure[pic1.]{ \includegraphics[width=5.5cm]{pic1.png} } \quad \subfigure[pic2.]{ \includegraphics[width=5.5cm]{pic

Look Forward To 1万+

手把手教你设计低噪声前置放大电路:从光电二极管到X射线探测器的实战配置

本文实战指南详细解析了低噪声前置放大电路的设计,重点针对光电二极管和X射线探测器等微弱信号源。文章深入对比了跨阻放大器与电荷灵敏放大器的核心架构、噪声优化策略及PCB布局技巧,手把手指导从电路选型、仿真验证到调试测试的全流程,助力工程师构建精准可靠的信号链。

tech5的博客 512

单源最短路径问题

单源最短路径问题 一、问题描述 如果存在一条从i到j的最短路径(Vi…Vk,Vj),Vk是Vj前面的一顶点。那么(Vi…Vk)也必定是从i到k的最短路径,求出最短路径。 分析: 单源最短路径问题,即在图中求出给定顶点到其它任一顶点的最短路径。在弄清楚如何求算单源最短路径问题之前,必须弄清楚最短路径的最优子结构性质。 该性质描述为:如果P(i,j)={Vi…Vk…Vs…Vj}是从顶点i到j的最短路径,k和s是这条路径上的一个中间顶点,那么P(k,s)必定是从k到s的最短路径。下面证明该性质的正确性。 假设P

escFAJ的博客 4300

HFSS实战项目——基片集成波导(SIW)带通滤波器

设计了一款直接耦合的SIW带通滤波器, 采用直接耦合的形式, 工作频率覆盖19~21 GHz, 通带内插入损耗小于1.5 dB, 回波损耗小于-20 dB, 带外抑制特性良好.

2401_87464239的博客 4897

单源最短路径

本文讲解几种求解单源最短路径问题的算法,Bellman-Ford算法解决的是一般情况下的单源最短路径问题。在一般情况下,边的权重可以为负值。Bellman-Ford算法非常的简单,并且还能够侦测是否存在从源结点可以到达的权重为负值的环路。接着给出一种在有向无环图中计算单源最短路径的线性时间的算法。Dijkstra算法的时间复杂度低于Bellman-Ford算法,但却要求边的权重为非负值。最后本文会描述如何使用Bellman-Ford算法来解决线性规划中的一种特殊情况。如上所述是最短路径的定义,及。

wts327的博客 1224

Windows11上pip安装IsaacSim5.1.0与IsaacLab

本文详细介绍了CUDA Toolkit 12.8.0、IsaacSim和IsaacLab的安装过程。首先从NVIDIA官网下载并安装CUDA Toolkit 12.8.0,然后通过miniforge创建conda环境(env_isaacsim)安装IsaacSim相关Python包,解决了Windows长路径问题。成功运行IsaacSim后,克隆IsaacLab仓库并完成安装验证,最后通过创建空场景测试环境配置。整个安装过程包含详细的命令行操作和问题解决方法,为机器人仿真开发环境搭建提供了完整指导。

拥抱具身智能,昇腾Ascend C 378

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

数据结构——最短路径问题

文章目录前言一、问题分类二、单源最短路径1.无权图(BFS)(1)问题分析(2) 路径记录2.有权图(DiskStra算法)(1)问题分析(2)算法介绍(3)代码实现三、多源最短路径1.问题分析2.枚举(1)思路3.Floyd算法(1)思路分析(2)代码实现 前言 两个顶点之间的最短路径问题就是求一条路径可以令两顶点沿途各边权值之和最小。 一、问题分类 对于这个问题,可以分为两种情况: 1.单源最短路径:从固定起点出发,求最短路径; 2.多源最短路径:求任意两顶点间最短路径。 除此以外,在每种情.

qq_52441682的博客 6021

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

中文分词之最短路径法和N最短路径

考虑到汉语分词存在切分歧义消除和未登录词识别两个主要问题,因此,有专家将分词分成两个阶段:1.用分词算法进行粗分2.对粗分的最好结果进行歧义消除和未登录词识别。 最短路径法是一种自动分词的算法。它将一句话中的字元视为节点,先找出该句子中存在的所有词语,一个词语的两端:词尾字元和词之前一个字之间视为具有连接。(连接权值可以全为1,或者根据语料库中的词频取对数附加权值。)找出从句子头到尾字元中间的最

BlowfishKing的博客 7560

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

python最短路径,如何用python实现最短路径

用python实现最短路径的方法:1、迪杰斯特拉算法:声明一个数组dis来保存源点到各个顶点的最短距离;2、弗洛伊德算法:在有向图中求解点与点之间最短路径;3、SPFA算法:用数组dis记录每个结点的最短路径估计值。最短路径问题(python实现)解决最短路径问题:(如下三种算法)(1)迪杰斯特拉算法(Dijkstra算法)(2)弗洛伊德算法(Floyd算法)(3)SPFA算法第一种算法:Dijk...

weixin_39648432的博客 7605

python 最短路径算法_最短路径python

广告关闭腾讯云11.11云上盛惠 ,精选热门产品助力上云,云服务器首年88元起,买的越多返的越多,最高返5000元!最短路径问题(python实现)解决最短路径问题:(如下三种算法)(1)迪杰斯特拉算法(dijkstra算法)(2)弗洛伊德算法(floyd算法) (3)spfa算法第一种算法:dijkstra算法广度优先搜索解决赋权有向图或者无向图的单源最短路径问题. 是一种贪心的策略算法的思路声...

weixin_39689870的博客 3748
上一篇: 图的创建与遍历(C++)
下一篇: C++参数传递的三种方式
hellorichen
博客等级 码龄13年 199粉丝 104原创
评论 2
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 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