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最新推荐文章于 2021-01-14 06:32:38 发布
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本文介绍了一个使用C语言实现的程序，该程序能够读取输入矩阵并进行特定的操作，最后输出修改后的矩阵。

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

#include<stdio.h>
int main()
{
 int i,n,j,k,a,b,x[100][100];
 while(scanf("%d",&n)!=EOF)
  {
 for(i=1;i<=n;i++)
 for(j=1;j<=n;j++)
 scanf("%d",&x[i][j]);
 for(i=1;i<=n;i++)
 for(j=1;j<=n;j++)
 for(k=1;k<=n;k++)
 {
 if(x[j][i])
   x[j][k]=x[j][k]+x[i][k];
   if(x[j][k])
   x[j][k]=1;
 }
  printf("\n");
  for(i=1;i<=n;i++)
  {
  for(j=1;j<=n;j++)
  printf("%d ",x[i][j]);
  printf("\n");
     }
  } 
     return 0;

}


yuzuodeyunwcj
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（4-1）Floyd-Warshall算法：Floyd-Warshall算法简介
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07-10 780
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【智能算法】弗洛伊德（Floyd-Warshall）算法
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动态规划算法——沃夏尔算法(Dynamic Programming Algorithm - Warshall's Algorithm)
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动态规划算法——沃夏尔算法(Dynamic Programming Algorithm - Warshall’s Algorithm)传递闭包(Transitive Closure) “The transitive closure of a directed graph with n vertices can be defined as the n × n boolean matrix T = {
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基本思想：最开始只允许进过1号顶点进行中转， 接下来只允许1和2号顶点进行中转......允许经过1~n所有顶点进行中转， 求任意两点之间的最短路程。用一句话概括就是： 从i号顶点到j号顶点只经过前k号点的最短路程。 核心代码： for (int k=1; k<=n; i++) for (int i=1; i<=n; i++) for (int
Warshall’s Algorithm: Transitive Closure小理解
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对传递闭包的小理解。
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warshall算法_路由算法（通网五）
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在通信网络中，网络层主要负责将两个终端系统经过网络中的节点用数据锥路连接起来，组成通信通路，实现两个终端系统之间数据的透明传送。所谓透明传输是指发端发送到网络接口的任何信息都会按照其原始的形式传送到接收端，网络不会修改其内容或将与该信息无关的内容送给接收者。网络层的功能包括寻址和选择路由，建立、保持和终止网络连接等。对于相同源和目的节点的每个分组来说，上次选择的最佳路由可能由于网络拓扑、负荷和拥塞...
最短路径问题高级解法：Floyd-Warshall算法
通过对Floyd-Warshall算法的原理、实现和应用进行深入探讨，希望读者能对最短路径算法有更全面的了解。 # 2. Floyd-Warshall算法简介 Floyd-Warshall算法是一种用于解决图中所有顶点对之间最短路径的动态规划算法...
报文交换中的数据包转发与路由
# 1. 引言 报文交换是计算机网络中常见的数据通信方式之一，它通过将数据分割成称为数据包的小块，并以数据包为基本单位在网络中传输。数据包在网络中传输的过程...数据包转发负责在本地网络内将数据包从一个接口转发
Floyd-Warshall算法 Dijkstra算法详细图解
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搜过好多资料，目前为止见过最清楚的讲解 Floyd-Warshall算法 的文章： https://www.cnblogs.com/ECJTUACM-873284962/p/6995648.html
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Warshell's Algorithms
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学习离散数学的时候遇到了这个算法，此算法用于计算闭包矩阵(closure)，其复杂度较普通的直接合并的方法要简单，为O(n^3)，以下简单介绍一下这个算法～ （以下介绍传递闭包矩阵，其它类型的矩阵与传递闭包思想一致，且相对简单，读者可自行练习。） 1. 思想 2. 代码实现 i) 我们最初知道的仅仅是集合之间元素的关系，那么我们需要知道这个集合内有几个元素，并将它们赋值。 cou
离散数学中Warshall算法简析
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离散数学中Warshall算法简析最近学了离散数学的图论，突然感觉离散数学的作用十分强大，相信学好离散数学中的算法，编程的魅力也不言而喻。闲话不多说，这篇博客中记录的是Warshall算法的简单解析及C++代码实现。 问题引出：在一个图结构中，常常需要找两个节点之间有没有一条通路（通路长任意），也就是任意两点之间的可达情况，我们很自然会联想到用邻接矩阵来求可达矩阵，从而得出两点之间的可达情况。如：
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Warshall算法求传递闭包
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算法描述： 传递闭包的一种有效算法—Warshall算法，这种算法也便于计算机实现。 (1)置新矩阵A＝M； (2)i＝1； (3)对所有j如果A[j，i]＝1，则对k＝1，2，…，n，A[j，k]＝A[j，k]∨A[i，k]； (4)i加1；（i是行，j是列） (5)如果i≤n，则转到步骤3)，否则停止。 例如： #include <stdio.h> #define N 4
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图算法(1):Dijkstra's algorithm
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Dijkstra’s algorithm使用了广度优先搜索解决非负权图的单源最短路径问题，算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。举例来说，如果图中的顶点表示城市，而边上的权重表示著城市间开车行经的距离，该算法可以用来找到两个城市之间的最短路径。 　　　　　　其基本原理是：每次新扩展一个距离最短的点，更新与其相邻的点的距离。当所有边权都为正时，由于不会存在一
Floyd-Warshall算法详解（转）
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本文深入探讨最短路径算法在交通路线规划中的应用，介绍了Dijkstra、A*和Floyd-Warshall算法的原理、步骤及实际案例。通过Python实现这些算法，并讨论了它们在地图导航、物流配送、网络路由和城市规划等领域的应用。
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### 最短路径算法概述 #### Dijkstra算法 Dijkstra算法适用于带权重的图结构，能够有效地找出从起点到其他各点的最短路径。此算法通过贪心策略逐步扩展已知最小距离集合来工作，在每次迭代过程中选取当前未访问过的具有最低临时标记值的节点作为新的起始点继续探索邻接节点的距离更新操作直到遍历完成整个网络拓扑[^1]。 ```python import heapq def dijkstra(graph, start): queue = [] distances = {node: float('inf') for node in graph} predecessors = {node: None for node in graph} distances[start] = 0 heapq.heappush(queue, (distances[start], start)) while queue: current_distance, u = heapq.heappop(queue) if current_distance > distances[u]: continue for v, weight in graph[u].items(): distance = current_distance + weight if distance < distances[v]: distances[v] = distance predecessors[v] = u heapq.heappush(queue, (distance, v)) return distances, predecessors ``` #### A*算法 A*是一种启发式的搜索方法，它不仅考虑实际成本还加入了估计代价函数h(n)，即目标位置与当前位置间的直线距离或其他形式的成本预测因子。这使得A*能够在更短时间内定位最优解而不需要穷尽所有可能性。因此非常适合应用于地图导航等领域中快速获取最佳行驶线路的任务场景下[^4]。 ```python from collections import deque def a_star_search(start, goal, h_func, neighbors_func, cost_func=lambda n1,n2:1): open_set = set([start]) closed_set = set() came_from = {} g_score = {start : 0} # Cost from start along best known path. f_score = {start : h_func(start)} while open_set: current = min(open_set, key=lambda o:f_score.get(o,float("inf"))) if current == goal: path = reconstruct_path(came_from, current) return path[::-1] open_set.remove(current) closed_set.add(current) for neighbor in neighbors_func(current): tentative_gscore = g_score[current]+cost_func(current,neighbor) if neighbor in closed_set and tentative_gscore >= g_score.get(neighbor,float("inf")): continue if neighbor not in open_set or tentative_gscore < g_score.get(neighbor,float("inf")): came_from[neighbor]=current g_score[neighbor]=tentative_gscore f_score[neighbor]=g_score[neighbor]+h_func(neighbor) open_set.add(neighbor) raise ValueError("No Path Found") def heuristic(a,b): """Euclidean Distance Heuristic""" return ((a.x-b.x)**2+(a.y-b.y)**2)**0.5 def get_neighbors(node): pass # Define how to find the neighboring nodes of 'node' ``` #### Floyd-Warshall算法 Floyd-Warshall算法采用动态规划的方式求解全源最短路径问题，特别适合于稠密图以及需要频繁查询任意两点间最短路径的应用场合。其核心思想是在每一轮循环里尝试经过中间结点k连接i和j两个端点从而优化它们之间的直达路径长度记录表d[i][j]；当所有的可能组合都被考察过后便得到了最终的结果矩阵[^3]。 ```python INF = int(1e9) def floyd_warshall(graph): V = len(graph) dist = [[graph[i][j] if j != i else 0 for j in range(V)]for i in range(V)] for k in range(V): for i in range(V): for j in range(V): if dist[i][k]!= INF and dist[k][j]!= INF : dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k]+dist[k][j]) return dist ``` ### 应用领域分析 这些算法广泛应用于多个行业： - **交通路线规划**：无论是个人出行还是物流运输都可以借助上述提到的各种最短路径查找技术提高效率降低能耗。 - **地图导航服务提供商**：像百度地图、高德地图等都会集成多种类型的寻径引擎以便根据不同需求提供个性化的推荐方案给用户选择。 - **网络通信协议设计者们也会借鉴此类思路构建高效的数据包转发机制确保信息传递过程中的稳定性和安全性。** - **城市基础设施建设部门同样会参考相关理论模型来进行合理的布局规划以满足日益增长的人口流动量所带来的挑战。**
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