地图几个相邻节点求出 $start 到 $end 的最短路径【算法】

本文介绍两种使用 PHP 实现的图遍历算法来寻找从一个节点到另一个节点的所有可能路径及最短路径的方法。方法一通过限制路径长度找到最短路径;方法二则列举所有可能路径供选择。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

方法一:(找到最短路径就跳出有限制不推荐)

<?PHP

$maps = [
            // 点    // 相邻节点列表
            1001 => [1002,1003,1005,1008,1009],
            1002 => [1001,1008],
            1003 => [1001,1005,1009],
            1005 => [1001,1003,1004,1009],
            1008 => [1001,1002,1009],
            1009 => [1001,1003,1004,1005,1007,1008],
            1004 => [1005,1009],
            1007 => [1009]
        ];

$obj = new parse($maps);
$obj->find('1002', '1007');
echo $obj->getBest();

class parse{

    var $data = array();
    var $used = array();
    var $chain = array();

    function parse($data){
        $this->data = $data;
    }
    /**
     * $start 开始节点
     * $end   结束节点
     * $chain 当前查找路线的经过节点
     */
    function find($start, $end, $chain=array()){
        //将起始节点加入当前朋友链中
        $chain[] = $start;
        //判断当前起点是否有朋友
        if(!isset($this->data[$start]))
            return;
        //判断当前的起点是否认识终点
        if(in_array($end, $this->data[$start])){
            $chain[] = $end;
            $this->chain = $chain;
            return ;
        }
        //如果当前"未完成路径" 比 "目前的最优路径" 长, 停止当前循环
        if(sizeof($chain)>=sizeof($this->chain) && sizeof($this->chain)!=0)
            return;
        //继续递归循环
        foreach($this->data[$start] as $value)
            if(!in_array($value, $chain))
                $this->find($value, $end, $chain);
    }

    function getBest(){
        $str = implode('->', $this->chain);
        return $str==null? "can't relation": $str;
    }
}
?>

方法二:(找到所有路径,自己选择推荐)

<?PHP

$maps = [
            // 点    // 相邻节点列表
            1001 => [1002,1003,1005,1008,1009],
            1002 => [1001,1008],
            1003 => [1001,1005,1009],
            1005 => [1001,1003,1004,1009],
            1008 => [1001,1002,1009],
            1009 => [1001,1003,1004,1005,1007,1008],
            1004 => [1005,1009],
            1007 => [1009]
        ];

$obj = new parse($maps);
$obj->find(1002, 1007);

class parse{

    var $data = array();

    function parse($data){
        $this->data = $data;
    }
    /**
     * $start 开始节点
     * $end   结束节点
     * $chain 当前查找路线的经过节点
     */
    function find($start, $end, $chain=array()){
        //将起始节点加入当前节点链中
        $chain[] = $start;
        //判断当前起点是否有相邻节点
        if(!isset($this->data[$start]))
            return;
        //判断当前的起点是否是终点的相邻节点
        if(in_array($end, $this->data[$start])){
            echo implode('->', $chain)."->$end".'<br/>';
            return ;
        }
        //继续递归循环
        foreach($this->data[$start] as $value)
            if(!in_array($value, $chain))
                $this->find($value, $end, $chain);
    }
}
?>




<think>嗯,用户想要在Matlab中实现带有节点权重的Dijkstra算法来求解最短路径。我需要先确认Dijkstra算法的基本原理以及如何处理节点权重。传统的Dijkstra算法主要处理边权重,而节点权重可能需要转换到边上。例如,可以将节点的权重分配到进入该节点的边,或者将节点权重合并到相邻边的权重中。这样,原来的边权重加上相关节点的权重,就能将问题转化为标准的最短路径问题。 接下来,我需要考虑如何在Matlab中实现这种转换。可能需要构造一个邻接矩阵,其中边的权重包括原始边权重加上目标节点的权重。例如,如果从节点u到v的边权重是w,而节点v的权重是c,那么新的边权重可以设为w + c。不过需要注意,起始节点的权重可能需要单独处理,因为路径的起点通常不会计入中间节点的权重。 然后,编写Dijkstra算法的步骤。需要初始化距离数组,优先队列,以及记录前驱节点的数组。在每一步中,选择当前距离最小的节点,更新其邻居的路径长度。如果节点权重已经被合并到边权重中,那么标准的Dijkstra算法可以直接应用。 还需要考虑代码的正确性,比如节点的索引是否从1开始,如何处理无穷大的表示,以及确保所有可能的路径都被考虑到。可能还需要测试一些示例,比如用户提到的5个节点的例子,验证输出是否正确。 另外,用户可能希望代码有注释,解释关键步骤,特别是节点权重处理的部分。同时,需要提醒用户在实际应用时替换邻接矩阵和节点权重数组,并注意节点的索引方式。 最后,生成相关问题,帮助用户深入理解,比如如何处理负权重、优化方法、与其他算法的比较,以及处理大规模数据的方法。</think>以下是为您提供的带节点权重的Dijkstra算法Matlab实现详解: ### 一、算法原理 带节点权重的Dijkstra算法需将节点权重转换为等效边权重。设边权重为$w_{ij}$,节点权重为$c_i$,则等效边权重为: $$w'_{ij} = w_{ij} + c_j$$ 这种转换保留了路径总权重等于边权重和加目标节点权重的特性[^1][^2]。 ### 二、Matlab实现代码 ```matlab function [dist, path] = dijkstra_node_weight(adjMatrix, nodeWeight, start, target) n = size(adjMatrix, 1); dist = inf(1, n); visited = false(1, n); prev = zeros(1, n); % 初始化起始节点 dist(start) = nodeWeight(start); % 包含起始节点权重 queue = 1:n; while ~isempty(queue) [~, u] = min(dist(queue)); current = queue(u); queue(u) = []; if current == target, break; end if visited(current), continue; end visited(current) = true; % 遍历邻居节点 neighbors = find(adjMatrix(current, :) > 0); for v = neighbors if adjMatrix(current, v) == inf, continue; end % 计算新权重:边权重+目标节点权重 newDist = dist(current) + adjMatrix(current, v) + nodeWeight(v); if newDist < dist(v) dist(v) = newDist; prev(v) = current; end end end % 路径回溯 path = []; if dist(target) == inf return; end t = target; while t ~= 0 path = [t, path]; t = prev(t); end end ``` ### 三、使用示例 ```matlab % 构建带节点权重的 adjMatrix = [0 2 inf 1 inf; 2 0 3 inf 4; inf 3 0 2 inf; 1 inf 2 0 3; inf 4 inf 3 0]; nodeWeight = [1, 2, 1, 3, 2]; % 计算1号节点到5号节点最短路径 [dist, path] = dijkstra_node_weight(adjMatrix, nodeWeight, 1, 5) % 输出结果: % dist = 10 % path = [1,4,5] ``` ### 四、代码说明 1. **输入参数**: - `adjMatrix`: 邻接矩阵(inf表示无连接) - `nodeWeight`: 节点权重数组 - `start/target`: 起始/目标节点编号 2. **权重处理**: - 起始节点权重包含在初始距离中 - 路径总权重=边权重之和+所有中间节点权重+终点权重 3. **时间复杂度**: - 使用优先队列优化后可达$O(|E| + |V|\log|V|)$ : 最短路径算法论中的经典问题,各个领域都有广泛应用 [^2]: Dijkstra算法核心思想是通过不断选择最近节点来扩展路径
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