Floyd算法

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十字交叉法:

https://blog.youkuaiyun.com/winbobob/article/details/38272679

 

一、问题

解决图中最短路径问题

二、解法

1、思想总结:

  • 从i到j的最短路径有两种情况,要么ij直连结果即为D(i,j),要么经过若干个中间点k,即D(i, k) + D(k, j),然后哪个小结果就是哪个
  • 下一次遍历中间点时要保证之前的中间点都已经便利过。

2、需要的参数

  • i顶点
  • j目标点
  • k中间转折点

3、状态转移矩阵:f[k][i][j] = min(f[k-1][i][j], f[k-1][i][k]+f[k-1][k][j])

4、另十字交叉法

  • 横线和竖线为中间点k
  • 对角线为本点到本点的距离

(1)第一次算不包含线上的点与线上的点组成的二阶矩阵,算A10+A00+A00+A01与A11进行比较。每次更新矩阵

第一次结果不变

 

(2)第二次

以此类推

 

 

5、code

 1 package algorithm;
 2 
 3 public class Floyd {
 4     private int n;
 5 
 6     private class Graph {
 7         int[][] edges;
 8         char[] vertex;
 9     }
10 
11     void floyd(Graph g) {
12         int[][] A = new int[n][n];
13         for (int i = 0; i < n; i++) {
14             for (int j = 0; j < n; j++) {
15                 A[i][j] = g.edges[i][j];
16             }
17         }
18 
19         for (int k = 0; k < n; k++) {
20             for (int i = 0; i < n; i++)
21                 for (int j = 0; j < n; j++) {
22                     A[i][j] = Math.min(A[i][j], A[i][k] + A[k][j]);
23                 }
24         }
25     }
26 }

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ylxn/p/10357005.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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