第十三周项目3 Dijkstra算法的验证

本文通过一个C++实现的例子,详细介绍了Dijkstra算法的应用过程。包括算法的原理介绍、具体实现步骤,以及如何寻找图中最短路径等内容。

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问题及代码:

/* 
* Copyright (c)2016,烟台大学计算机与控制工程学院 
* All rights reserved. 
* 文件名称:zhou.cpp 
* 作    者:吕方舟 
* 完成日期:2015年12月1日 
* 版 本 号:v1.0 
 
 
* 问题描述:Dijkstra算法的验证。 
 
* 输入描述:无 
* 程序输出:测试数据 
*/  
  
  
#include <stdio.h>  
#include <malloc.h>  
#include "graph.h"  
#define MaxSize 100  
void Ppath(int path[],int i,int v)  //前向递归查找路径上的顶点  
{  
    int k;  
    k=path[i];  
    if (k==v)  return;          //找到了起点则返回  
    Ppath(path,k,v);            //找顶点k的前一个顶点  
    printf("%d,",k);            //输出顶点k  
}  
void Dispath(int dist[],int path[],int s[],int n,int v)  
{  
    int i;  
    for (i=0; i<n; i++)  
        if (s[i]==1)  
        {  
            printf("  从%d到%d的最短路径长度为:%d\t路径为:",v,i,dist[i]);  
            printf("%d,",v);    //输出路径上的起点  
            Ppath(path,i,v);    //输出路径上的中间点  
            printf("%d\n",i);   //输出路径上的终点  
        }  
        else  printf("从%d到%d不存在路径\n",v,i);  
}  
void Dijkstra(MGraph g,int v)  
{  
    int dist[MAXV],path[MAXV];  
    int s[MAXV];  
    int mindis,i,j,u;  
    for (i=0; i<g.n; i++)  
    {  
        dist[i]=g.edges[v][i];      //距离初始化  
        s[i]=0;                     //s[]置空  
        if (g.edges[v][i]<INF)      //路径初始化  
            path[i]=v;  
        else  
            path[i]=-1;  
    }  
    s[v]=1;  
    path[v]=0;              //源点编号v放入s中  
    for (i=0; i<g.n; i++)               //循环直到所有顶点的最短路径都求出  
    {  
        mindis=INF;                 //mindis置最小长度初值  
        for (j=0; j<g.n; j++)       //选取不在s中且具有最小距离的顶点u  
            if (s[j]==0 && dist[j]<mindis)  
            {  
                u=j;  
                mindis=dist[j];  
            }  
        s[u]=1;                     //顶点u加入s中  
        for (j=0; j<g.n; j++)       //修改不在s中的顶点的距离  
            if (s[j]==0)  
                if (g.edges[u][j]<INF && dist[u]+g.edges[u][j]<dist[j])  
                {  
                    dist[j]=dist[u]+g.edges[u][j];  
                    path[j]=u;  
                }  
    }  
    Dispath(dist,path,s,g.n,v);     //输出最短路径  
}  
  
int main()  
{  
    MGraph g;  
    int A[7][7]=  
    {  
        {0,4,6,6,INF,INF,INF},  
        {INF,0,1,INF,7,INF,INF},  
        {INF,INF,0,INF,6,4,INF},  
        {INF,INF,2,0,INF,5,INF},  
        {INF,INF,INF,INF,0,INF,6},  
        {INF,INF,INF,INF,1,0,8},  
        {INF,INF,INF,INF,INF,INF,0}  
    };  
    ArrayToMat(A[0], 7, g);  
    Dijkstra(g,0);  
    return 0;  
}  


运行结果:


知识点总结:Dijkstra算法的验证。

学习心得:领会了Dijkstra算法。



内容概要:本文探讨了在MATLAB/SimuLink环境中进行三相STATCOM(静态同步补偿器)无功补偿的技术方法及其仿真过程。首先介绍了STATCOM作为无功功率补偿装置的工作原理,即通过调节交流电压的幅值和相位来实现对无功功率的有效管理。接着详细描述了在MATLAB/SimuLink平台下构建三相STATCOM仿真模型的具体步骤,包括创建新模型、添加电源和负载、搭建主电路、加入控制模块以及完成整个电路的连接。然后阐述了如何通过对STATCOM输出电压和电流的精确调控达到无功补偿的目的,并展示了具体的仿真结果分析方法,如读取仿真数据、提取关键参数、绘制无功功率变化曲线等。最后指出,这种技术可以显著提升电力系统的稳定性与电能质量,展望了STATCOM在未来的发展潜力。 适合人群:电气工程专业学生、从事电力系统相关工作的技术人员、希望深入了解无功补偿技术的研究人员。 使用场景及目标:适用于想要掌握MATLAB/SimuLink软件操作技能的人群,特别是那些专注于电力电子领域的从业者;旨在帮助他们学会建立复杂的电力系统仿真模型,以便更好地理解STATCOM的工作机制,进而优化实际项目中的无功补偿方案。 其他说明:文中提供的实例代码可以帮助读者直观地了解如何从零开始构建一个完整的三相STATCOM仿真环境,并通过图形化的方式展示无功补偿的效果,便于进一步的学习与研究。
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