算法导论 所有节点对的最短路径问题 FloydWarshall

[算法导论笔记]--所有结点对的最短路径问题 本文所贴示的伪代码均来源《算法导论》,本文只是对其中《所有结点对的最短路径问题》章节的简单总结,许多数学证明过程已忽略。 对于给定有向图G=(V,E)理论上,我们可以使用|V|次单源最短路径算法来解决所有结点对之间的最短路径问。但除此之外,我们可以利用动态规划来解决此问题(因为一条最短路径的子结构也包含了最短路径). 一、基础解法 最短路径的结构: 对于有向图G=(V,E)的所有结点对的最... 阅读详情
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <limits.h>

//图节点  
typedef struct VertexNode  
{  
    char name;  
    VertexNode *p; 
}Vertex,*pVertex;  
  
//图  
typedef struct   
{  
    int vn;  
    int **E;  
    pVertex *V;  
      
}Graph,*pGraph;  
//根据算法导论 图25-1 初始化图  
pGraph initGraph()  
{  
    pGraph g=(pGraph)malloc(sizeof(Graph));  
    g->vn=5;  
    pVertex v1=(pVertex)malloc(sizeof(Vertex));  
    v1->name='1';    
    v1->p=NULL;  
    pVertex v2=(pVertex)malloc(sizeof(Vertex));  
    v2->name='2';    
    v2->p=NULL;  
    pVertex v3=(pVertex)malloc(sizeof(Vertex));  
    v3->name='3';   
    v3->p=NULL;  
    pVertex v4=(pVertex)malloc(sizeof(Vertex));  
    v4->name='4';    
    v4->p=NULL;  
    pVertex v5=(pVertex)malloc(sizeof(Vertex));  
    v5->name='5';   
    v5->p=NULL;  
  
    g->V=(pVertex*)malloc(g->vn*sizeof(pVertex));  
    g->V[0]=v1;  
    g->V[1]=v2;  
    g->V[2]=v3;  
    g->V[3]=v4;  
    g->V[4]=v5;  
  
    g->E = (int**)malloc(g->vn*sizeof(int*));  
    for(int i=0;i<g->vn;i++)  
    {  
        g->E[i]=(int*)malloc(g->vn*sizeof(int));  
    }  
    for(int i=0;i<g->vn;i++)  
    {  
        for(int j=0;j<g->vn;j++)  
        { 
			if(i==j)
				g->E[i][j]=0;
			else
				g->E[i][j]=INT_MAX;  
        }  
    }  
    g->E[0][1]=3;  
    g->E[0][2]=8;  
	g->E[0][4]=-4;
    g->E[1][3]=1;  
    g->E[1][4]=7;  
    g->E[2][1]=4;  
    g->E[3][2]=-5;
	g->E[3][0]=2;
    g->E[4][3]=6;  
    return g;  
}  

int** FloydWarshall(int **E,int n)
{	
	int**D = (int**)malloc(n*sizeof(int*));  
	for(int i=0;i<n;i++)  
	{  
		D[i]=(int*)malloc(n*sizeof(int));  
	}  
	for(int i=0;i<n;i++)  
	{  
		for(int j=0;j<n;j++)  
		{ 
			D[i][j]=E[i][j];  
		}  
	}
	for(int k=0;k<n;k++)
	{
		int**L = (int**)malloc(n*sizeof(int*));  
		for(int i=0;i<n;i++)  
		{  
			L[i]=(int*)malloc(n*sizeof(int));  
		}  
		for(int i=0;i<n;i++)  
		{  
			for(int j=0;j<n;j++)  
			{ 
				L[i][j]=D[i][j];  
			}  
		} 
		for(int i=0;i<n;i++)
		{
			for(int j=0;j<n;j++)
			{
				int sum;
				if(L[i][k]==INT_MAX || L[k][j]==INT_MAX)
					sum=INT_MAX;
				else
					sum=L[i][k]+L[k][j];
				if(L[i][j]<sum)
					D[i][j]=L[i][j];
				else
					D[i][j]=sum;
			}
		}
		for(int i=0;i<n;i++)  
		{  
			free(L[i]);  
		}
		free(L);
	}
	return D;
}

void printD(int **D,int n)
{
	for(int i=0;i<n;i++)
	{
		for(int j=0;j<n;j++)
		{
			if(D[i][j]<INT_MAX)
				printf("%2d",D[i][j]);
			else
				printf("%2c",'*');
		}
		printf("\n");
	}
}

void main()
{
	pGraph g=initGraph();
	int **D=FloydWarshall(g->E,g->vn);
	printD(D,g->vn);
	getchar();
}

C/C++ floyd warshall算法求最短路径算法详解及源码 Floyd Warshall算法是一种用于求解所有节点对之间的最短路径的动态规划算法。它可以处理具有负权边的图,并且对于稠密图来说是一种高效的算法。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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