最短路最短路问题是图论理论的一个经典问题。寻找最短路径就是在指定网络中两结点间找一条距离最小的路。最短路不仅仅指一般地理意义上的距离最短，还可以引申到其它的度量，如时间、费用、线路容量等。算法 （一）单源最短路 (1)无负权边：Dijkstra算法 (2)有负权边：Bellman-Ford算法、SPFA算法 （二）多源最短路 Floyd算法DijkstraDijkstra算法适用于解决无负权边的单
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2023-10-20 17:53:53
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1. 图的构造部分采用邻接矩阵存储边。节点编号为数字，从0~n-1,n为节点个数class Graphs
{
public:
Graphs(int n){
m_VeticeNum = n;
m_Edge.resize(n);
m_Edge[0].resize(n);
}
void InitEdge(vector<vect
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2023-07-18 15:39:17
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1，图的遍历和树的遍历类似，图的遍历也是从某个顶点出发，沿着某条搜索路径对图中所有顶点各作一次访问。若给定的图是连通图，则从图中任一顶点出发顺着边可以访问到该图中所有的顶点，但是，在图中有回路，从图中某一顶点出发访问图中其它顶点时，可能又会回到出发点，而图中可能还剩余有顶点没有访问到，因此，图的遍历较树的遍历更复杂。我们可以设置一个全局型标志数组visited来标志某个顶点是否被访问过，未访问的值
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2023-11-12 09:15:46
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# Java中的图的最短路径遍历
在计算机科学中，图是一种重要的数据结构，通常用于表示节点（顶点）及其之间的关系（边）。图的应用广泛，比如网络路由、社交网络分析等。在本文中，我们将介绍如何在Java中寻找图中两个节点之间的最短路径。
## 图的表示
在Java中，图可以用邻接表或邻接矩阵表示。邻接表是一种较为节省空间的方法，适合于稀疏图；而邻接矩阵则简单易懂，适合于较为稠密的图。以下是使用邻
1.不带权值的最短路径对于不带权值的最短路径而言，我们可以采用广度优先遍历的方法，同时在遍历的过程中记录其上一个节点即可。如下图所示，我们找寻从 A 顶点到 H 顶点的最短路径：从上图中可以看到，在广度优先遍历到第 2 层时，已经找到了 H 节点，此时直接返回即可。2.Dijkstra算法迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型的单源最短路径算法，用于计算一个节点到其它所有节点的最短路径。主要特点
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2023-07-21 23:50:55
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一个图一般都带有权值，而求一个点到另一个点的距离，则是比较基础的问题，下面为大家介绍四种遍历图的方法一、弗洛伊德算法（暴力枚举法）首先使用数组dis [ i ] [ j ]，i，j表示从 i 到 j 的距离，刚开始 i 和 j 没有联系时，初始化为无限（1<<30），输入后仍没联系时，通过中间点 k 来计算 dis[ i ] [ j ] = dis[ i ] [ k ] + dis[
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2024-01-05 21:26:34
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这一篇博客以一些OJ上的题目为载体。整理一下最短路径算法。会陆续的更新。。。一、多源最短路算法——floyd算法 floyd算法主要用于求随意两点间的最短路径。也成最短最短路径问题。 核心代码： /**
*floyd算法
*/
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2023-12-29 10:23:02
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# Java 无向图最短路径遍历实现指南
在计算机科学中，图是一种重要的数据结构。无向图是图的一种形式，其中边没有方向。最短路径的问题是图论中最常见的任务之一。本文将教你如何在Java中实现无向图的最短路径遍历。
## 流程概述
通常情况下，求图的最短路径我们会使用Dijkstra算法。下面是实现这一算法的步骤概述：
| 步骤 | 描述
文章目录前言一、朴素Dijstra算法1.算法介绍2.具体题目描述：二、堆优化的Dijstra算法1.算法描述2.具体题目描述：总结 前言最近在看关于求最短路径的一些算法，因此专门整理一下，以方便后续的复习。 求最短路径的情形主要分为以下两种：（1）单源最短路径；（2）多元汇最短路径。而单源最短路经中包括所有边数的权都是正数的，和边数有负数的这两种。针对不同的问题，可以分别用不同的算法进行求解。
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2023-10-07 16:22:07
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目录1、最短路径概念2、Dijkstra最短路算法图解3、求最短路径的简单代码(1)如果要求打印出指定起点到其他各点的最短路径长度(2)如果要求打印出指定起点到其他各点的最短路径 即连路径也要打印出来
1、最短路径概念最短路径就是图中两点之间经过的最短距离（就是最小权值），图必须是带有权值的，可以是无向可以是有向的，算法具体的形式包括：确定起点的最短路径问题：即已知起始结点，求最短路径的问题。
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2023-10-24 08:22:58
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Djkstra算法-用于求解单源最短路径问题设有向图如下，求解V0到其余节点的最短距离流程：1）记录V0节点到其余节点的路径与距离，初始时均为直达路径 2）选取集合中的最短路径，路径的另一端点为X 3）若V0经由X到其他节点存在一条更短的路径，则用新路径替代 4）如此循环，直到获得V0到其余节点的最短路径为止申请一个节点集合，只包含V0顶点若有N个节点，则希望N-1轮后，所有节点归入集合，图中有7
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2024-03-30 21:00:16
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一、概述图论求最短路径问题。采用三种方法分别解决。1、Dijkstra加DFS，邻接矩阵法（只能证明样例正确，因为开10000*10000的矩阵直接报内存溢出）2、Dijsktra加DFS，邻接表法3、直接DFS。二、分析1、Dijkstra加DFS，邻接矩阵法由于是求图的最短路径问题，第一时间想到Dijkstra和DFS联合使用。思路如下：①、邻接矩阵记录两点间的线路。eg.G[3212][30
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2023-11-01 20:55:33
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题目要求：计算节点之间最短路径的最大值、中位值和平均值；其实解决这个问题的思路有很多，像什么单源最短路径…很多的算法可以解决这个问题。因为我这里在求最短路径的时候，将图简化成了无权值图，故而可以思考用更加简单的方式来解决这个问题，对于这个思路，我截了张PPT图，如下： 也就是在广度优先搜索的时候，我们存储以源节点开始的这颗逻辑树的所有的父子关系，然后根据这个父子关系，我们可以从子搜索父，从而找到从
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2023-11-01 20:15:42
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本文总结了图的几种最短路径算法的实现：深度或广度优先搜索算法，弗洛伊德算法，迪杰斯特拉算法，Bellman-Ford算法 1），深度或广度优先搜索算法（解决单源最短路径）从起始结点开始访问所有的深度遍历路径或广度优先路径，则到达终点结点的路径有多条，取其中路径权值最短的一条则为最短路径。下面是核心代码： void dfs(int cur, int dst){
/**
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2023-09-18 14:20:01
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前言：BFS广度优先遍历-寻找最短路径学习和实现笔记dijkstra是bfs的升级版，就是说如果求最短路径，当图从无权值变成有权值时，bfs不再适用了，于是我们用dijkstra方法。换句话说，对于无权值图，dijkstra方法跟bfs是一致的。你可以画个无权图，用dijkstra走一遍，发现其实这就是bfs。这里举个例子，就比如如下图所示，如果是从G港开始走的话，那么想要求到R城的最短路径，如果
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2023-08-07 16:44:35
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1、最短路径问题的抽象 在网络中，求两个不同顶点之间的所有路径中，边的权值之和最小的那一条路径这条路径就是两点之间的最短路径（Shortest Path）第一个顶点为源点（Source）最后一个顶点为终点（Destination）2、问题分类 单源最短路径问题：从某固定源点出发，求其到所有其他顶点的最短路径（有向）无权图（有向）有权图 多源最短路径问题：求任意两...
原创
2021-07-12 15:09:21
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最短路径：对于网图来说，最短路径是指两个顶点之间经过的边上权值之和最少的路径，并且我们称路径上的第一个顶点式源点，最后一个顶点是终点。以下图为例， 寻找v0到v8的最短距离。 对应解决思路：现在比较成熟的有Dijkstra(迪杰斯特拉)算法和Flord算法算法。 Dijkstra(迪杰斯特拉)
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2023-08-14 10:58:43
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遍历二叉树也就是按照某种次序，顺着制定的搜索路径访问二叉树中的各个结点，该过程中每个结点被且仅被访问一次。
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2023-05-31 20:14:51
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网上看了很多别人写的A*算法，都是针对栅格数据进行处理，每次向外扩展都是直接八方向或者四方向，这样利于理解。每次移动当前点，gCost也可以直接设置成横向10斜向14。但是当我想处理一个连续的数据集，比如一个网络状的图，难道我还要先把这个数据图切分成网格，计算节点落在网格中的位置，再进行操作吗？在现实世界中，也会有很多使用矢量数据比栅格数据更为简便的情况。显然我们可以自己动手，借助别人的代码进行重
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2023-10-19 12:24:44
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使用Floyd-Warshall算法 求图两点之间的最短路径不允许有负权边，时间复杂度高，思路简单# 城市地图(字典的字典)# 字典的第1个键为起点城市，第2个键为目标城市其键值为两个城市间的直接距离# 将不相连点设为INF,方便更新两点之间的最小值INF = 99999
G = {1:{1:0, 2:2, 3:6, 4:4},
2:{1:INF, 2:0, 3:3, 4:INF},
3:{1:7
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2023-08-08 13:53:25
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