Dijkstra算法

#include<iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<list>
#include<climits>
using namespace std;
struct edge_node{
  int dest_id;
  int weight;
 
  edge_node(int dest_id, int weight)
    :dest_id(dest_id), weight(weight) {}

};

struct graph_ad_list{
   vector<list<edge_node> > ad_list;

  //n is the number of nodes
  graph_ad_list(int n):ad_list(n) {}

  void add_edge(int source, int dest, int weight){
    edge_node new_edge(dest, weight);
    ad_list[source].push_back(new_edge);
  }

  void dump(){
    //for each node
    for(int i = 0; i < ad_list.size(); i ++){
      //for each edge
      for(list<edge_node>::iterator     pos = ad_list[i].begin(); pos!=ad_list[i].end(); pos++){
        cout << "edge from " << i << " to " << pos->dest_id;
           cout << " weight: " << pos->weight << endl;
      }
    }
  }
};

struct node{
    int id;
    int dist;
    int prev;
    bool processed;
    node():dist(INT_MAX),prev(-1),processed(false){}
};
struct compare_node{
    bool operator()(node&a,node&b)
    {
        return a.dist>b.dist;
    }
};
vector<node> dijkstra(graph_ad_list &g,int source)
{
    /*传入一个链接表,把表中的每一个节点取出,存放在vector集合中*/
    int node_count = g.ad_list.size();
    vector<node> nodes(node_count);
    for(int i=0;i<node_count;i++)
    {
        nodes[i].id=i;
    }
    nodes[source].dist=0;
    /*采用优先级队列,把队列从出发点,到当前位置距离最短的点,放在对头*/
    priority_queue<node,vector<node>,compare_node> node_pq;
    node_pq.push(nodes[source]);
    while(!node_pq.empty())
    {
        node current_node = node_pq.top();
        node_pq.pop();
        if(current_node.processed)
        continue;
        list<edge_node> edge_nodes = g.ad_list[current_node.id];
        /*遍历链接表中每一列*/
        for(list<edge_node>::iterator edge_pos=edge_nodes.begin();edge_pos!=edge_nodes.end();edge_pos++){
            /*取出当前结点的下一个结点*/
            node& dest_node = nodes[edge_pos->dest_id];
            /*判断该节点加上该节点到下一个点的距离,是否大于下一个节点的,最小距离*/
            if(current_node.dist+edge_pos->weight<dest_node.dist)
            {
                dest_node.dist = current_node.dist+edge_pos->weight;
                dest_node.prev = current_node.id;
                node_pq.push(dest_node);
            }
        }
        current_node.processed= true;
    }
    return nodes;
}
void print_path(vector<node>&nodes,int node_id)
{
    if(nodes[node_id].prev==-1)
    {
        cout<<"path:"<<node_id;
    }else
    {
        print_path(nodes,nodes[node_id].prev);
        cout<<"->"<<node_id;
    }
}
int main()
{
    graph_ad_list g(9);
    g.add_edge(0,1,2);
    g.add_edge(0,3,9);
    g.add_edge(0,4,6);
    g.add_edge(1,2,1);
    g.add_edge(1,4,3);
    g.add_edge(2,6,6);
    g.add_edge(3,7,4);
    g.add_edge(4,3,2);
    g.add_edge(4,5,9);
    g.add_edge(5,6,5);
    g.add_edge(5,8,1);
    g.add_edge(6,8,5);
    vector<node> result = dijkstra(g,0);
    for(int i=0;i<result.size();i++)
    {
        cout<<"print path and dist for node"<< result[i].id<<endl;
        print_path(result,result[i].id);
        cout<<endl<<"Dist"<<result[i].dist<<endl;
    }
    return 0;    
}
【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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!
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