城市间紧急救援————Dijktra(1.1版)

本文探讨了如何利用Dijkstra算法解决城市间紧急救援的最短路径问题,通过1.1版的实现,提高了救援效率和决策准确性。

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题目

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define INF 0x3f3f3f
int N, M, S, D;// N 城市个数, M 道路条数, S出发点, D 终点

int pre[1111];//储存到达i城市的上一个城市编号(该城市是到达i城市的最近且救援人数最多)

int num[1111];//到达该城市的最短路径条数

int peo[1111];//储存该城市的 救援人数
int abpeo[1111];//储存到达该城市的救援人数

int Gra[1111][1111];//图的存储

void Dijkstra()
{
   
   
    memset(pre, -1, sizeof(pre));//初始化为-1****表示前面没有城市

    int i;
    /*********距离的初始化****/
    int dis[1111];
    for(i = 0;i < N;i++) dis[i] = Gra[S][i];
    dis[S] = 0;
### 城市间紧急救援算法实现 针对城市间紧急救援场景,可以通过结合路径规划、动态交通调度以及实时数据分析来设计解决方案。以下是基于SSA-CNN-BILSTM模型的城市间紧急救援路径优化算法的代码实现示例。 #### 路径优化核心逻辑 为了应对复杂的交通环境和突发事件,可以采用Dijkstra算法作为基础路径寻找方法,并引入权重调整机制以适应动态变化的道路条件[^1]。 ```python import heapq def dijkstra(graph, start_node): """ 使用 Dijkstra 算法计算短路径。 参数: graph (dict): 图结构表示的距离矩阵 {node: {(neighbor, weight)}} start_node: 起始节点 返回: dict: 到达各节点的小距离字典 """ distances = {node: float('infinity') for node in graph} # 初始化所有节点到起点的距离为无穷大 distances[start_node] = 0 # 起点到自身的距离为零 priority_queue = [(0, start_node)] # 创建优先队列,按当前距离排序 while priority_queue: current_distance, current_node = heapq.heappop(priority_queue) if current_distance > distances[current_node]: continue for neighbor, weight in graph.get(current_node, []): distance = current_distance + weight if distance < distances[neighbor]: distances[neighbor] = distance heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor)) return distances ``` #### 动态权重更新策略 考虑到实际应用中的动态因素(如交通流量、天气状况),可以在运行时通过外部接口获取新的路况信息并更新图中边的权重[^1]。 ```python def update_weights(graph, traffic_data, weather_conditions): """ 更新图中每条边的权重值。 参数: graph (dict): 当前图结构 traffic_data (dict): 实时交通数据 {edge: delay_factor} weather_conditions (dict): 天气影响因子 {region: impact_factor} 返回: None: 修改原地完成 """ for node, edges in graph.items(): updated_edges = [] for edge, base_weight in edges: region = get_region(edge) # 获取该路段所属区域 total_impact = traffic_data.get(edge, 1) * weather_conditions.get(region, 1) new_weight = base_weight * total_impact updated_edges.append((edge, new_weight)) graph[node] = updated_edges ``` #### 数据采集与预处理 对于紧急救援任务而言,及时性和准确性至关重要。因此需要构建一套高效的数据收集流程,这里借鉴了网络爬虫的技术思路[^2]。 ```python from bs4 import BeautifulSoup import requests def fetch_traffic_data(url): """ 抓取指定 URL 的交通数据。 参数: url (str): 数据源地址 返回: list: 解析后的交通记录列表 [{...}] """ response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') raw_records = parse_html(soup) # 自定义解析函数 cleaned_data = preprocess(raw_records) # 清洗和标准化数据 return cleaned_data ``` --- ####
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