Yen's Algorithm


论文中用到了Yen’s Algorithm来求图中 固定两点间 前K条最短路径,所以在这里与大家分享一下我的总结。

简介

Yen’s Algorithm是用于“在有N个节点的非负距离的网中,从一个固定点到所有其他点的所有最短路径的长度”or“求图中固定两点——而非任意两点——间的前K条最短路径”,它能发现,采用了递推法中的偏离路径算法思想,适用于非负权边的 有向? 无环图结构。算法的整体思想就是循环or递归使用Dijkstra——首先使用Dijkstra找到起终点两点间的最短路径,然后在保证起终点不变的前提下,逐段设置长度为∞(在将下一段长度设为无穷大时,恢复此段的正常长度),找到可以替换该段的最短路径。此处注意,每次只换一段、一个节点,换第二个节点时,第三个节点不动,即求第一个节点,在不经过原来第二个节点的情况下,如何最短地链接第三个节点。

算法过程

首先使用了Dijkstra算法,求得两点间最短路径。
然后将最短路径中包含的每一段路径逐段设为∞,(自认)在将下一段设为∞时,上一段的∞恢复原值代码实际也非常简单,仅需将该段路径剔除考虑范围之外——以邻接表的图为例,仅需将起点所在行的终点节点排除在考虑范围之外——即可,并不需要设定一个无穷大的值,因为设立无穷大这一步操作本身的目的也是不考虑这段路径了),重新运行Dijkstra算法,寻找最短路径——即在保证起点、终点不变的前提下,找到其它几条 次最短 路径。
例如,在A1-A2-A3-A4-A5的路径中,先考虑最短路径中的其它节点不变,只换A2,A2换成哪个节点路径最短;然后考虑只换A3,A3换成哪个节点路径最短。依次往后。

最后,从这几条路径中选出一条第二短路径。其它候选路径保留,继续作为第三条最短路径的候选路径。

Java实现

后续补充

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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