关于dijkstra

最新推荐文章于 2022-03-11 20:27:43 发布
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关于Dijkstra(迪杰斯特拉)算法的总结与C语言实现
weixin_46127065的博客
10-10 4668
关于Dijkstra(迪杰斯特拉)算法的总结，两种存储结构上C语言实现
一个关于Dijkstra算法的题目
04-12
Dijkstra算法是图论中的一个重要算法，由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻在1956年提出，主要用于解决单源最短路径问题。在这个特定的题目中，我们可能面临的是在一个带权有向或无向图中，找出从起点到其他所有顶点...
最短路径---Dijkstra备忘
WDFrog的专栏
01-14 727
参考： http://2728green-rock.blog.163.com/blog/static/43636790200901211848284/ http://hi.baidu.com/chin/blog/item/93aed933e6772443ad4b5f88.html 描述： Dijkstra算法思想为：设G=(V,E)是一个带权有向图，把图中顶点集合V分成两组，第一组为已求出最短路径的顶点集合（用S表示，初始时S中只有一个源点，以后每求得一条最短路径 , 就将 加入到集合S中，直到全部
图论所有的算法实现。DFS,BFS,Dijkstra,Floyd,Topsort,Kruskal,Prim,
JackyLau的专栏
06-12 1990
参考资料： http://blog.youkuaiyun.com/cxllyg/article/details/7606184 //http://2728green-rock.blog.163.com/blog/static/43636790200901211848284/ //http://blog.youkuaiyun.com/qiuyoungster/article/details/7846169
关于Dijkstra求最长路
陈颜的博客
04-01 9592
前言 今天下午训练赛有一题求最短路和最长路的题，由于基础不够扎实，天真地以为改一下松弛操作、重载一下优先队列即可。事实上，经典Dijkstra并不能求最长路。 经典Dijkstra不能求最长路原理 在经典Dijkstra中，根据贪心思想，我们每次使用一个距离源点最短的点A来松弛其他点，并且保证了这个操作每个点只会进行一次，也即每个点有且仅有一次作为点A（除了距离最远的点，因为最后一点被松弛完整个算法就结束了）。 众所周知，迪杰斯特拉的使用条件是图中不存在负边。这是因为在不存在负边权的图中，最短路有子结构，子
关于dijkstra算法的个人总结
菜鸟想飞
06-19 7389
待完善，只是自己的一点读书随想 dijkstra算法之前一直理解的不是很透彻，今天重新看了下数据结构这本书，有所感悟。 dijkstra算法实现过程如下： 前提：假设出发点为v0，D(i,j)表示vi与vj两点间的直连距离，d(i,j)表示vi到vj的距离 （1）遍历整个距离矩阵，找出直连情况下距离v0最近的点，假设其为v1，则可以计算出由v0至v1的最近距离必定为D(0,1)
关于Dijkstra算法的松弛操作的一些想法
weixin_41329634的博客
03-09 844
每次用Dijkstra算法解决问题都会有个对于松弛操作的小疑问，每次都要困扰一会才能想通，为了防止自己再次忘记，特此记录一下 假设共有12345678910一共十个点，其中点1，2，3是已经加入走过点的集合的点，此时经过计算发现点4是距离最短的点，于是将点4加入集合，并通过点4“松弛”各点与原点的距离即 dis[i]=min(dis[i],dis[4]+map[4][i]) 那么为什么这个松弛的公...
关于Dijkstra算法的一些见解以及代码的实现
weixin_60872203的博客
03-11 1448
Dijkstra算法刚接触时确实有点难以理解，尤其是代码的实现，但其背后的逻辑实际上是用贪心算法来支撑的。但是在算法学习中Dijkstra算法又是最基本的一种算法，对于求解单源最短路径有着极大的作用。在这里我简单讲一下自己的理解，我的代码参考了《图解数据结构》，该代码适合稠密图，使用的是邻接矩阵来存储的图。 注意事项： 1、Dijkstra算法一般是用来解决单源最短路径问题（指定一个点（源点）到其余各个顶点的最短路径，也叫做“单源最短路径”。） 2、其时间复杂度仅为O(n^2)，并且非常高效，甚至.
【图论】关于Dijkstra与Spfa算法区别的思考和分析
qq_49688477的博客
09-20 2270
Dijkstra与Spfa算法区别的思考和分析一、前言二、算法原理区别分析1.Dijkstra分析2.Spfa分析三、例题讲解分析1.例题链接：[Acwing 香甜的黄油](https://www.acwing.com/problem/content/1129/)2.题目分析3.正确代码 一、前言 在最短路问题中，Dijkstra算法与Spfa算法都是比较常用的算法。但是如果学习了这两个算法我们就能发现Dijkstra算法的优先队列优化与Spfa算法的代码极为相似，如果不去深入了解两个算法的原理与区别的话在
(总结) 关于Dijkstra的一些看法
05-20 602
1）Dijkstra算法只能适用于权为正的图，有向图和无向图都可以用。 2）Dijkstra算法在权为正的图中，如果图恰好是环，那Dijkstra算法也能用，还可以输出最短路。 3）Dijkstra算法的本质是贪心，但是，这个可以求出最优解。它和Prim算法是不同的，尽管它们的在核心代码上是基本相似的，但是仍有一些不同的地方。 3）面对存在负权的图中，Dijkstra不能用了，因为...
MFRecoverByCPP-dijkstra算法
11-28
在提供的文件信息中，“MFRecoverByCPP-dijkstra算法”表明该内容是关于dijkstra算法的实现，具体是在C++语言中实现的。文件名称“利用Dijkstra算法还原魔方(C++实现)”暗示了除了基本的最短路径查找外，该实现可能...
dijkstra.rar_between_dijkstra
07-14
标题 "dijkstra.rar_between_dijkstra" 暗示着这个压缩包包含了一个关于 Dijkstra 算法的 MATLAB 实现，用于寻找两点之间的最短路径。Dijkstra 算法是一种经典的图论算法，用于解决单源最短路径问题。在计算机科学中...
应用CNN卷积神经网络构建的auto encoder自编码器，经过训练实现了对带有噪点的MNIST手写字体图片进行去噪的处理
最新发布
08-15
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/864eaed220e0 应用CNN卷积神经网络构建的auto encoder自编码器，经过训练实现了对带有噪点的MNIST手写字体图片进行去噪的处理（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
IP-guard应用程序预定义库
08-15
IP-guard应用程序预定义库
CH341A编程器软件1.3支持25Q256等32M芯片
08-15
CH341A编程器是一款广泛应用的通用编程设备，尤其在电子工程和嵌入式系统开发领域中，它被用来烧录各种类型的微控制器、存储器和其他IC芯片。这款编程器的最新版本为1.3，它的一个显著特点是增加了对25Q256等32M芯片的支持。 25Q256是一种串行EEPROM（电可擦可编程只读存储器）芯片，通常用于存储程序代码、配置数据或其他非易失性信息。32M在这里指的是存储容量，即该芯片可以存储32兆位（Mbit）的数据，换算成字节数就是4MB。这种大容量的存储器在许多嵌入式系统中都有应用，例如汽车电子、工业控制、消费电子设备等。 CH341A编程器的1.3版更新，意味着它可以与更多的芯片型号兼容，特别是针对32M容量的芯片进行了优化，提高了编程效率和稳定性。26系列芯片通常指的是Microchip公司的25系列SPI（串行外围接口）EEPROM产品线，这些芯片广泛应用于各种需要小体积、低功耗和非易失性存储的应用场景。 全功能版的CH341A编程器不仅支持25Q256，还支持其他大容量芯片，这意味着它具有广泛的兼容性，能够满足不同项目的需求。这包括但不限于微控制器、EPROM、EEPROM、闪存、逻辑门电路等多种类型芯片的编程。 使用CH341A编程器进行编程操作时，首先需要将设备通过USB连接到计算机，然后安装相应的驱动程序和编程软件。在本例中，压缩包中的"CH341A_1.30"很可能是编程软件的安装程序。安装后，用户可以通过软件界面选择需要编程的芯片类型，加载待烧录的固件或数据，然后执行编程操作。编程过程中需要注意的是，确保正确设置芯片的电压、时钟频率等参数，以防止损坏芯片。 CH341A编程器1.3版是面向电子爱好者和专业工程师的一款实用工具，其强大的兼容性和易用性使其在众多编程器中脱颖而出。对于需要处理25Q256等32M芯片的项目，或者26系列芯片的编程工作，CH341A编程器是理想的选择。通过持续的软件更新和升级，它保持了与现代电子技术同步，确保用户能方便地对各种芯片进行编程和调试。
修改多多巴枪SN软件，小白慎用
08-15
修改多多巴枪SN软件，小白慎用，米商巴枪的改机包
Python变量与数据类型详解
08-15
Python变量与数据类型详解
基于SpringBoot技术的校园招聘系统的设计与实现.doc
08-15
基于SpringBoot技术的校园招聘系统的设计与实现
一款用于分析 内存分区情况的MAP 文件分析工具
08-15
内存分区情况的分析是嵌入式系统开发中的一个重要环节，特别是在资源有限的MCU（微控制器）环境中。标题提到的工具是一款专为分析Linux环境下的`gcc-map`文件设计的工具，这类文件在编译过程结束后生成，包含了程序在目标设备内存中的布局信息。这个工具可以帮助开发者理解程序在RAM、ROM以及FLASH等存储区域的占用情况，从而进行优化。 `gcc-map`文件通常包含以下关键信息： 1. **符号表**：列出所有定义的全局和静态变量、函数以及其他符号，包括它们的地址和大小。 2. **节区分配**：显示每个代码和数据节区在内存中的位置，比如.text（代码）、.data（已初始化数据）、.bss（未初始化数据）等。 3. **内存汇总**：总览所有节区的大小，有助于评估程序的整体内存需求。 4. **重定位信息**：显示了代码和数据如何在目标地址空间中定位。 该分析工具可能提供以下功能： 1. **可视化展示**：将内存分配以图形化方式呈现，便于直观理解。 2. **详细报告**：生成详细的分析报告，列出每个符号的大小和位置。 3. **比较功能**：对比不同编译版本或配置的`map`文件，查看内存使用的变化。 4. **统计分析**：计算各种内存区域的使用率，帮助识别潜在的优化点。 5. **自定义过滤**：允许用户根据需要筛选和关注特定的符号或节区。 虽然在MCU环境中，Keil IDE自带的工具可能更方便，因为它们通常针对特定的MCU型号进行了优化，提供更加细致的硬件相关分析。然而，对于通用的Linux系统或跨平台项目，这款基于`gcc-map`的分析工具提供了更广泛的适用性。 在实际使用过程中，开发者可以利用这款工具来： - **优化内存使用**：通过分析哪些函数或数据占用过多的内存，进行代码重构或调整链接器脚本以减小体积。 - **排查内存泄漏**：结合其他工具，比如动态内存检测工具，查找可能导致内存泄漏的部分。 - **性能调优**：了解代码执行时的内存分布，有助于提高运行效率。 - **满足资源限制**：在嵌入式系统中，确保程序能在有限的内存空间内运行。 总结来说，`gcc-amap`这样的工具对于深入理解程序的内存布局和资源消耗至关重要，它能帮助开发者做出更明智的决策，优化代码以适应不同的硬件环境。在处理`map`文件时，开发者不仅能获取到程序的内存占用情况，还能进一步挖掘出可能的优化空间，从而提升系统的整体性能和效率。
关于dijkstra算法的leetcode题目
03-31
### Dijkstra算法相关的LeetCode题目 Dijkstra算法主要用于解决单源最短路径问题，适用于加权图中的路径计算。以下是与Dijkstra算法密切相关的LeetCode题目： #### 题目一：网络延迟时间 (Network Delay Time) 这是一道经典的Dijkstra算法应用题，目标是找到信号从起点传播到所有节点所需的最长时间。如果无法到达某些节点，则返回 `-1`[^1]。 ```python import heapq from collections import defaultdict def networkDelayTime(times, n, k): graph = defaultdict(list) for u, v, w in times: graph[u].append((v, w)) dist = {node: float('inf') for node in range(1, n + 1)} dist[k] = 0 heap = [(0, k)] while heap: current_dist, u = heapq.heappop(heap) if current_dist > dist[u]: continue for v, weight in graph[u]: distance = current_dist + weight if distance < dist[v]: dist[v] = distance heapq.heappush(heap, (distance, v)) max_time = max(dist.values()) return max_time if max_time != float('inf') else -1 ``` 此代码实现了基于优先队列优化的Dijkstra算法来解决问题。 --- #### 题目二：最低成本连接所有城市 (Min Cost to Connect All Points) 虽然该题主要涉及Kruskal或Prim算法，但在特定情况下也可以通过构建完全图并使用Dijkstra算法求解[^2]。不过需要注意的是，这种方法效率较低，通常不推荐作为首选方案。 --- #### 题目三：最便宜航班 (Cheapest Flights Within K Stops) 尽管本题可以通过Bellman-Ford或者BFS方法解答，但采用修改版的Dijkstra同样可行。区别在于需要增加状态维度以记录剩余跳跃次数[^5]。 ```python def findCheapestPrice(n, flights, src, dst, k): graph = defaultdict(list) for u, v, p in flights: graph[u].append((v, p)) pq = [(0, src, k + 1)] # price, vertex, stops remaining while pq: cost, city, steps_left = heapq.heappop(pq) if city == dst: return cost if steps_left > 0: for neighbor, price in graph[city]: new_cost = cost + price heapq.heappush(pq, (new_cost, neighbor, steps_left - 1)) return -1 ``` 上述实现展示了如何扩展传统Dijkstra逻辑适应更多约束条件下的场景需求[^5]。 --- ### 总结 以上列举了几类适合练习Dijkstra算法的经典LeetCode题目及其对应解决方案概览。每种变体都体现了不同实际应用场景下对该基础理论框架的具体调整运用方式。
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