第k短路

最新推荐文章于 2024-10-31 19:31:57 发布
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博客围绕第k短路展开，但具体内容缺失。第k短路在路径规划等信息技术领域有重要应用，可用于解决复杂的路径选择问题。
第K短路 （A star板子题）
qq_51738428的博客
04-29 544
问题 给定一张N个点（编号1,2…N），M条边的有向图，求从起点S到终点T的第K短路的长度，路径允许重复经过点或边。 注意：每条最短路中至少要包含一条边。 输入格式 第一行包含两个整数N和M。 接下来M行，每行包含三个整数A,B和L，表示点A与点B之间存在有向边，且边长为L。 最后一行包含三个整数S,T和K，分别表示起点S，终点T和第K短路。 输出格式 输出占一行，包含一个整数，表示第K短路的长度，如果第K短路不存在，则...
第k短路 两种类型
2301_81888203的博客
08-17 1118
图论...
A*算法求第k短路
最新发布
2301_80221401的博客
10-31 663
话不多说先上例题。。acwing：178. 第K短路给定一张 NN 个点（编号 1,2…N1,2…N），MM 条边的有向图，求从起点 SS 到终点 TT 的第 KK 短路的长度，路径允许重复经过点或边。每条最短路中至少要包含一条边。
A*算法-第K短路
v45Xrp@fw9j8
09-26 826
A*算法—第K短路 A* 算法（这里的* 英文就读作star），是一种启发式搜索的方法，它离我们并不遥远，常用的BFS就是A*算法的一种特例。 启发式搜索： DFS与BFS都属于非启发式搜索，又称盲目型搜索，它们最大的不同就是启发式搜索的选择不是盲目的，可以通过一个启发函数进行选择。 现在看一下下面的两张图，就可以很形象的理解了： 假如正常的搜索方式，我们会不断移动，直至遇到障碍物，显然这种...
【图论】 第K短路和次短路
这里是阿安的博客
09-08 8756
第K短路问题是最短路问题的特殊情况，其中第一短路就是最短路，并以此类推；求某源点s到某终点e的第K短路就是K短路问题。次短路即第2短路，相比第K短路问题更加特殊，当然也可以直接通过第K短路求解方法来解决；但除此之外，次短路问题还有更加灵活的解决方法。
第K短路
magical_qting的博客
08-20 765
单源最短路+A*算法==第K短路A*算法是一种启发式搜索方法，与bfs，dfs的区别在于它可以利用一个启发函数进行选择，使搜索的时间复杂度被大大的优化。 A*主要的公式表达式为f(n)=g(n)+h(n); 其中 f(n) 是从初始点经由节点n到目标点的估价函数， g(n) 是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价， h(n) 是从n到目标节点最佳路径的估计代价。 那么在第K短路问题中，
Dijkstra算法求第k短路的时间复杂度
weixin_35755434的博客
01-08 246
Dijkstra算法用于求最短路径，并不能直接用来求第k短路。但是，Dijkstra算法可以被改进来解决求第k短路的问题。 改进后的Dijkstra算法的时间复杂度是O(m log n + k log n)。其中，m是图中的边数，n是图中的点数，k是所求的第k短路。 ...
第K短路(A*算法）
2302_79372568的博客
03-13 1003
接着就是从起点开始计算到终点的距离，我们需要将起点到终点距离小的优先出队，同一个点第几次出队就是第几短的路，那么就需要用到小顶堆了。N），M条边的有向图，求从起点 S到终点 T 的第 K 短路的长度，路径允许重复经过点或边。接下来 M 行，每行包含三个整数 A,B, 和 L，表示点 A 与点 B 之间存在有向边，且边长为 L。输出占一行，包含一个整数，表示第 K 短路的长度，如果第 K 短路不存在，则输出 −1−1。最后一行包含三个整数 S,T 和 K，分别表示起点 S，终点 T 和第 K 短路。
（板子）A* astar算法，AcWing第k短路+八数码 带注释
weixin_62848089的博客
10-12 864
N），MM 条边的有向图，求从起点 SS 到终点 TT 的第 KK 短路的长度，路径允许重复经过点或边。接下来 MM 行，每行包含三个整数 A,BA,B 和 LL，表示点 AA 与点 BB 之间存在有向边，且边长为 LL。最后一行包含三个整数 S,TS,T 和 KK，分别表示起点 SS，终点 TT 和第 KK 短路。输出占一行，包含一个整数，表示第 KK 短路的长度，如果第 KK 短路不存在，则输出 −1−1。现在，给你一个初始网格，请你通过最少的移动次数，得到正确排列。如果不存在解决方案，则输出。
K短路（A*算法）
m0_74453078的博客
08-10 952
K短路
A-star和第k短路和次小生成树和Yen和MPS寻路算法.doc
05-07
A-star算法、第k短路、次小生成树、Yen算法和MPS寻路算法。 A-star算法是一种静态路网中求解最短路最有效的方法。该算法的核心是估价函数f(n)，它是节点n从初始点到目标点的估价函数。估价函数可以表示为f(n)=g(n)+...
178. 第K短路(A*算法)
m0_46656833的博客
05-01 239
给定一张 N 个点（编号 1,2…N），M 条边的有向图，求从起点 S 到终点 T 的第 K 短路的长度，路径允许重复经过点或边。 注意： 每条最短路中至少要包含一条边。 输入格式 第一行包含两个整数 N 和 M。 接下来 M 行，每行包含三个整数 A,B 和 L，表示点 A 与点 B 之间存在有向边，且边长为 L。 最后一行包含三个整数 S,T 和 K，分别表示起点 S，终点 T 和第 K 短路。 输出格式 输出占一行，包含一个整数，表示第 K 短路的长度，如果第 K 短路不存在，则输出 −1。 数据范围
第K短路（A*（astar）算法）
Mr_Kingk的博客
03-03 957
给定一张N个点（编号1,2…N），M条边的有向图，求从起点S到终点T的第K短路的长度，路径允许重复经过点或边。 注意：每条最短路中至少要包含一条边。 输入格式 第一行包含两个整数N和M。 接下来M行，每行包含三个整数A,B和L，表示点A与点B之间存在有向边，且边长为L。 最后一行包含三个整数S,T和K，分别表示起点S，终点T和第K短路。 输出格式 输出占一行，包含一个整数，表示第K...
最大流(增广算法，预留先推算法，dinic算法)
soberman的专栏
03-09 4833
Dinic算法学习可参考2007年的一篇国家队论文《浅谈基于分层思想的网络流算法》或者参考《算法设计技巧和分析》（沙特），我觉得这本书讲的更清楚一下，网上英文版有电子版 #include #include #include using namespace std;const int MAXN = 1005;const int MAXM = 210000;c
二分图的最优匹配（KM算法）
soberman的专栏
03-09 2797
//此程序通过pku2195测试 /*参考资料:http://baike.baidu.com/view/739278.htm http://www.cmykrgb123.cn/blog/match-km/*//*求二分图的最大权匹配 算法输入：二维数组g[][]，N表示节点的个数(保证左右节点相等)算法输出：ans最大权匹配的值, pre[i]表示与右边节点i 匹配
有向图无向图的最小环。
soberman的专栏
03-09 2476
//参考PPT《图论中的圈与块》 绍兴县柯桥中学 黄劲松，很不错的PPT //在floyd的同时，顺便算出最小环//g[i][j]=i,j之间的边长//此程序只能求无向图的最小环//若是有向图，要考虑有向图中2顶点即可组成环的情况。for(k = 1; k <= N; i++){ for(i = 1; i < k; i++) for(j = i+1; j <
无向连通图的割点，割边（桥），双连通分量。
soberman的专栏
03-09 2395
/*ID: linjd821LANG: C++TASK: Street Directions*///此程序通过pku 1515 http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1515//求桥程序，首先假设无向图是连通的，参考《图算法：C语言实现》英文版 P108#include #include #include
二分图的最大匹配（最小路径覆盖，最小点覆盖）
soberman的专栏
03-09 1951
/*******************************************************************************匈牙利算法：参考算法《算法设计技巧与分析》p444输入：g[][]二维数组为图的链接矩阵，N为点的个数输出：ans最大匹配值，pre[]数组：pre[i]表示与点i匹配的点 *************************
欧拉回路（混合图的欧拉回路）
soberman的专栏
03-09 1712
/*ID: linjd821LANG: C++TASK: sightseeing*///zju 1992//混合图的欧拉回路，用网络流调整无向边/*//转自某位牛人blog混合图欧拉回路　　原来混合图欧拉回路用的是网络流。　　把该图的无向边随便定向，计算每个点的入度和出度。如果有某个点出入度之差为奇数，那么肯定不存在欧拉回路。因为欧拉回路要求每点入度 =
Dijkstra算法求第k短路
05-24
Dijkstra算法是解决单源最短路径的经典算法，但是它不能直接求解第k短路。下面介绍一种基于Dijkstra算法的求解第k短路的方法——Yen's算法。 Yen's算法基于贪心策略，它通过对原始图进行多次修改来求解第k短路。具体过程如下： 1. 使用Dijkstra算法求解原始图中的最短路和对应的最短距离。 2. 从最短路中删除最后一个节点，得到一个新的路径。 3. 对新的路径进行修剪，去掉与原始图中已有的路径相重复的部分。 4. 将修剪后的路径作为新的起点，并使用Dijkstra算法求解从该起点到所有其他节点的最短路和对应的最短距离。 5. 如果修剪后的路径不存在，则停止算法。否则，将新的最短路加入到优先队列中，并将已有的最短路中最长的路径弹出。 6. 重复步骤2~5，直到找到第k短路或者优先队列为空。 需要注意的是，Yen's算法的时间复杂度与图的规模和k值都有关系，因此在实际应用中需要根据具体情况进行优化。
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