11-matlba-bellman-ford;地杰斯特拉

本文深入探讨了两种经典的最短路径算法:Bellman-Ford算法和Dijkstra算法。通过详细的伪代码和MATLAB实现,展示了如何求解从单一源点到网络中所有其他点的最短路径。适用于图论与算法学习者。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

求最短路:

1.bellman-ford:

%求s到各点的最短距离
function Dist = Bellman_Ford(s) 
    load cityJuli;
    for i = 1:154
        Dist(i) = inf;
    end
    Dist(s) = 0;
    flag = 1;
    for j = 1:154   %154个城市
        flag = 1;
        for i = 1 : 248 %题目给248组数据,遍历每一条边                      %用所给数据松弛
            if Dist(cityJuli(i,1)) > Dist(cityJuli(i,2)) + cityJuli(i,3)  %如果这条边的终点的dist[]值小于起始点的dist[]值加上这条边的权值,则更新dist
                Dist(cityJuli(i,1)) = Dist(cityJuli(i,2)) + cityJuli(i,3);
                flag = 0;    
            end
            if Dist(cityJuli(i,2)) > Dist(cityJuli(i,1)) + cityJuli(i,3)  %由于是无向图,故要反向松弛一遍
                Dist(cityJuli(i,2)) = Dist(cityJuli(i,1)) + cityJuli(i,3);
                flag = 0;    
            end
        end
        if(flag == 1)
            break;
        end
    end
end

%{
void bellman(int s){
    memset(d, MAX, sizeof(d));
    d[s] = 0; //必须初始化这个
    int flag = 1;
    for(int k = 0; k < n - 1; k++){
        flag = 1;
        for(int i = 0; i < m; i++){      //遍历每一条边
            if(d[u[i]] > d[v[i]] + w[i]){//如果这条边的终点的d[]值小于起始点的d[]值加上这条边的权值,则更新d
                d[u[i]] = d[v[i]] + w[i];
                flag = 0;
            } 
        }
        if(flag){
            break;
        }
    }
}
%}

  

2.地杰斯特拉:

function [ distance, path] = Dijk( W,st,e )  
% W  权值矩阵   st 搜索的起点   e 搜索的终点  
n=length(W);%节点数
D = W(st,:);  
for i = 1:n
    visit(i) = 1;
end
visit(st)=0;  
parent = zeros(1,n);%记录每个节点的上一个节点  
  
path =[];  
for i=1:n-1  
    temp = [];  
    %从起点出发,找最短距离的下一个点,每次不会重复原来的轨迹,设置visit判断节点是否访问  
    for j=1:n  
       if visit(j)  
           temp =[temp D(j)];  
       else  
           temp =[temp inf];  
       end  
         
    end  
      
    [value,index] = min(temp);  
     
    visit(index) = 0;  
      
    %更新 如果经过index节点,从起点到每个节点的路径长度更小,则更新,记录前趋节点,方便后面回溯循迹  
    for k=1:n  
        if D(k)>D(index)+W(index,k)  
           D(k) = D(index)+W(index,k);  
           parent(k) = index;  
        end  
    end  
      
     
end  
  
distance = D(e);%最短距离  
%回溯法  从尾部往前寻找搜索路径  
t = e;  
while t~=st && t>0  
    path =[t,path];  
    p=parent(t);t=p;  
end  
path =[st,path];%最短路径  
end  

  

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhumengdexiaobai/p/10057839.html

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。
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