最小代价路径 记录path

mark

// 已知lnx+x^2 =0 在(0,1)范围内有解,用数值方法求解, 精度0.0001  
// 求二维矩阵从最左上角元素到最右下角元素的最短路径和,只能往右和往下,输出最  
//          短路径和对应的路径 
//         输入:map = [[2,3,1],[1,9,1],[6,4,2]] 
//         输出:2->3->1->1->2 

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

// 1
// fx = lnx + x^2
// fx’ = (1 / x) + 2 * x
// x(n+1) = x(n) - f(x)/ f(x)'
#include <math.h>
double newton_solve(double x){
    double x0 = x;
    double x1 = x0 - (log(x0) + pow(x0, 2)) / ((1 / x0) + 2 *x0);
    int max_iter = 1000;
    int iter = 0;
    
    while(iter < max_iter && abs(x0  - x1) > 1e-4){
        x0 = x1;
        x1 = x0 - (log(x0) + pow(x0, 2)) / ((1 / x0) + 2 *x0);
        iter += 1;
    }
    return x1;
}

// 2 
//
// [[2,3,1],
//  [1,9,1],
//  [6,4,2]]
vector<int> minPath(vector<vector<int> > map){
// int minPath(vector<vector<int> > map){
    int rows = map.size();
    int cols = map[0].size();
    vector<vector<int> > dp(rows, vector<int>(cols, 0));
    int res = 0;
    vector<vector<pair<int, int>>> path(rows, vector<pair<int, int>>(cols, {0, 0}));
    //vector<vector<int> > path(rows, vector<int>(cols, 0));
    for(int i = 0; i < rows; i++){
        for(int j = 0; j < cols; j++){
            if(i == 0 && j == 0){
                dp[i][j] = map[i][j];
                path[i][j] = {-1, -1};
            }else if(i == 0){
                dp[i][j] += dp[i][j - 1] + map[i][j];
                path[i][j] = {i, j - 1};
            }else if(j == 0){
                dp[i][j] += dp[i - 1][j] + map[i][j];
                path[i][j] = {i - 1, j};
            }else{
                dp[i][j] += min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) + map[i][j];
                if(dp[i - 1][j] < dp[i][j - 1]){
                    path[i][j] = {i - 1, j};
                }else{
                    path[i][j] = {i, j - 1};
                }
            }
        }
    }
//     for(auto a : path){
//         for(auto b : a){
//             cout << b.first << "," << b.second << endl;
//         }
//     }
    
    pair<int, int> tmp = path[rows - 1][cols - 1];
    vector<int> path_all;
    path_all.push_back(map[rows - 1][cols - 1]);
    
    while(tmp.first!=-1 && tmp.second!=-1){
        path_all.push_back(map[tmp.first][tmp.second]);
        // cout << "path_all.size:" << path_all.size() << endl;
        // for(auto a : path_all){
        //     cout << "a:" << a << endl;
        // }
        tmp = path[tmp.first][tmp.second];
        // cout << "tmp:" << tmp.first << "," << tmp.second << endl;
    }
    
    // for(auto a : path_all){
    //     cout << a << endl;
    // }
    // return dp[rows - 1][cols - 1];
    return path_all;
}
int main() {
    vector<vector<int> > nums = {{2, 3, 1}, {1, 9, 1}, {6, 4, 2}};
    // int res = minPath(nums);
    // cout << "res:" << res << endl;
    
    vector<int> res = minPath(nums);
    // cout << "res:" << res << endl;
    // for(auto a : res){
    //     cout << a << endl;
    // }
    for(int i = res.size() - 1; i>=0; i--){
        cout << res[i];
    }
    
    double val = newton_solve(0.5);
    cout << "val:" << val << endl;
}
<think>嗯,用户想在Matlab中实现最小路径算法。我需要先理清楚用户的需求。最小路径算法通常指的是最短路径算法,常见的比如Dijkstra算法、Floyd算法或者A*算法。根据用户提供的引用内容,我看到引用[1]和[2]提到了Floyd算法的Matlab实现,而引用[3]和[4]则涉及A*算法。所以可能需要先介绍这两种方法。 首先,用户可能需要了解如何在Matlab中编写这些算法的代码。引用[1]给出了Floyd算法的具体代码示例,这是一个全源最短路径算法,适用于任意两点之间的最短路径。代码里有一个邻接矩阵a,初始化为对称矩阵,然后通过三重循环更新最短路径路径矩阵path记录了中间节点。这部分可以作为Floyd算法的实现例子。 然后是Dijkstra算法,适用于单源最短路径。虽然用户提供的引用中没有直接给出Dijkstra的代码,但可能需要根据算法原理自行编写。例如,需要初始化距离数组,每次选择未访问节点中距离最小的点,并更新其邻居的距离。这需要一些循环和条件判断,可能在Matlab中用矩阵操作更高效。 另外,用户提到的A*算法在引用[3]和[4]中有相关说明,尤其是路径规划中的应用。A*算法结合了Dijkstra和启发式搜索,适合已知目标点的情况。需要定义启发函数,通常用曼哈顿距离或欧几里得距离。代码结构可能包括优先队列来处理开放列表,但Matlab中可能需要用结构体或矩阵来模拟。 接下来,我需要考虑用户可能的疑问。比如如何选择适合的算法?Dijkstra适合单源无负权边的情况,Floyd适合所有节点对,而A*适合有启发信息的路径规划。此外,用户可能需要知道如何将算法应用到实际问题中,比如图的表示方法(邻接矩阵或邻接表),如何处理大型数据,或者如何优化性能。 然后,根据引用中的代码示例,Floyd算法的实现已经有一个清晰的例子,可以详细解释其步骤。对于Dijkstra,可能需要提供一个简单的实现框架,并指出在Matlab中的注意事项,比如矩阵操作优化循环。对于A*算法,引用[3]和[4]提到了路径规划和colormap的使用,可能需要结合示例代码解释启发函数和节点的处理方式。 最后,用户可能需要验证实现的正确性,比如使用小规模的图进行测试,检查输出是否符合预期。同时,性能分析也是重要的一部分,比如Floyd算法的时间复杂度是O(n^3),而Dijkstra是O(n^2)(如果不使用优先队列优化的话)。在Matlab中,矩阵运算可以加速部分循环,但大规模数据仍需注意效率。 总结来说,回答需要涵盖Floyd、Dijkstra和A*算法的实现方法,提供代码示例,并解释关键步骤。同时,比较不同算法的适用场景,帮助用户根据需求选择合适的算法。最后,相关问题可以引导用户进一步了解性能优化、应用案例等。</think>在Matlab中实现最小路径(最短路径算法,常用的方法包括Floyd算法、Dijkstra算法和A*算法。以下是具体实现方法及代码示例: --- ### 1. **Floyd算法(全源最短路径)** Floyd算法通过动态规划计算所有顶点之间的最短路径,适用于邻接矩阵表示的图。 **实现步骤**: 1. 初始化距离矩阵`b`和路径矩阵`path` 2. 三重循环更新最短路径:若通过中间点`k`的路径更短,则更新距离和路径 **代码示例**(引用自文献[^1]): ```matlab clear; clc; M = 10000; % 表示无穷大 a(1,:) = [0,50,M,40,25,10]; a(2,:) = [zeros(1,2),15,20,M,25]; a(3,:) = [zeros(1,3),10,20,M]; a(4,:) = [zeros(1,4),10,25]; a(5,:) = [zeros(1,5),55]; a(6,:) = zeros(1,6); b = a + a'; % 构造对称邻接矩阵 path = zeros(length(b)); for k = 1:6 for i = 1:6 for j = 1:6 if b(i,j) > b(i,k) + b(k,j) b(i,j) = b(i,k) + b(k,j); path(i,j) = k; end end end end b, path ``` --- ### 2. **Dijkstra算法(单源最短路径)** Dijkstra算法适用于无负权边的图,从单个源点出发计算最短路径。 **实现步骤**: 1. 初始化距离数组`dist`和已访问标记`visited` 2. 每次选择未访问节点中距离最小的点,更新其邻接点的距离 **代码示例**: ```matlab function dist = dijkstra(adjMatrix, startNode) n = size(adjMatrix, 1); dist = inf(1, n); dist(startNode) = 0; visited = false(1, n); for i = 1:n [~, u] = min(dist .* ~visited); visited(u) = true; for v = 1:n if adjMatrix(u, v) > 0 && ~visited(v) dist(v) = min(dist(v), dist(u) + adjMatrix(u, v)); end end end end ``` --- ### 3. **A*算法(启发式路径规划)** A*算法结合了Dijkstra和启发式搜索,常用于机器人路径规划(引用自文献[^3][^4])。需定义启发函数(如曼哈顿距离)。 **实现步骤**: 1. 维护开放列表(待探索节点)和封闭列表(已探索节点) 2. 每次选择代价函数$f(n) = g(n) + h(n)$最小的节点扩展 **代码片段**: ```matlab % 启发函数:曼哈顿距离 function h = heuristic(node, goal) h = abs(node(1)-goal(1)) + abs(node(2)-goal(2)); end % 主函数需结合优先队列实现(完整代码需进一步展开) ``` --- ### 算法选择建议 - **全源最短路径**:Floyd算法(时间复杂度$O(n^3)$) - **单源最短路径**:Dijkstra算法(时间复杂度$O(n^2)$) - **路径规划(已知终点)**:A*算法(效率更高,依赖启发函数) ---
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