无权最短路径对于无权图G（边没有权值或认为权值为1），如果G是连通的，则每个顶点之间都存在路径。最短路径算法就是要找到一条连接不同顶点的最短路径。上图表示一个有向无权图，顶点v2
v
2
到V6
图的常用存储方式有 2 种：邻接炬阵链接表邻接炬阵的优点和缺点都很明显。优点是简单、易理解，对于大部分图结构而言，都是稀疏的，使用炬阵存储空间浪费就较大。链接表的存储相比较邻接炬阵，使用起来更方便，对于空间的使用是刚好够用原则，不会产生太多空间浪费。操作起来，也是简单。本文将以链接表方式存储图结构，在此基础上实现无向图最短路径搜索。1. 链接表链接表的存储思路：使用链接表实现图的存储时，有主表和子
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2023-11-26 16:36:54
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对于一个有向无权的图，我们只需从起点开始，依次往后寻找即可，这还谈不上算法，只能说是一种思想，这种思想解释如下： 首先对于一个有向无权的图： 我们令v0为起点，v0到v0的路径为0，所有在v0下面标0，如下图所示： 接着发现v0到v1和v2,v3都只需经过一条边，因此在
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2023-07-20 17:06:46
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以下为代码以及运行结果截图先贴上代码，再稍微讲一下过程吧。如图，示范代码是计算D点到各点的最短路径。main.py:from func import *
#无向图数据：开始计算最短路径用的rout来存储结构，后来网络分析模块必须要rout_list格式制作权值表
# 由于不想统一成rout_list,因为要改算法，就没管，路径数据保留了两份，等以后有时间了再改
rout = {'AB':12,'A
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2023-09-17 11:49:10
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迪杰斯特拉（Dijkstra）算法主要是针对没有负值的有向图，求解其中的单一起点到其他顶点的最短路径算法。1 算法原理 迪杰斯特拉（Dijkstra）算法是一个按照路径长度递增的次序产生的最短路径算法。下图为带权值的有向图，作为程序中的实验数据。 其中，带权值的有向图采用邻接矩阵graph来进行存储，在计算中就是采用n*n的二维数组来进行存储，v0-v5表示数组的索引编号0-5，二维数组的
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2023-08-06 07:48:46
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Dijkstra算法。能找到例子不多。书上能看到的代码大多数伪代码。 而在网上看到多代码大多是C或者C++版本，而且大多没有提供完整的代码。C#的版本也找不到，故偶自己写了些代码(权值无负值).Dijkstra算法看的不太懂，大致的意思是扩散求值的算法，即从源节点一步一步求最短路径的方法。即先找到源节点到其子节点的最短距离，然后再找源节点到其二级孙级点最短距离。如此一步一步直到扩散到目标节点为止。
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2024-07-29 09:59:09
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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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弗洛伊德算法弗洛伊德算法(Floyd-Warshall Algorithm)，跟克鲁斯卡尔算法一样是为了解决给定加权图中某一个顶点到其他顶点间的最短距离，可以处理有向图或负权的最短路径问题，同时也被用于在计算有向图的传递闭关。该算法已创始人之一，1978年图领奖获得者，斯坦福大学计算机教授罗伯特·弗洛伊德。适用范围：无负权回路即可，边权正负都可以，运行一次算法即可得到任意两点之间的最短路径。优缺点
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2023-08-11 09:16:49
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# Python无向图最短路径算法
## 介绍
无向图是图论中一种常见的数据结构，由节点和边组成，节点之间的连接关系没有方向。最短路径是在无向图中，从节点A到节点B的最短距离，通常用于解决网络路由、推荐系统等问题。Python提供了多种图算法库，例如NetworkX和igraph等。本文将介绍如何使用NetworkX库来计算无向图的最短路径。
## 准备工作
在使用NetworkX库之前，
原创
2023-08-11 16:26:35
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# 无向图最短路径Python实现
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在Python中实现无向图的最短路径算法。在本文中，我将按照以下步骤进行说明：
1. 理解无向图和最短路径算法
2. 构建图的数据结构
3. 实现广度优先搜索算法
4. 计算最短路径
## 1. 理解无向图和最短路径算法
在开始之前，让我们先了解一下无向图和最短路径算法的概念。
- 无向图是由一组节点和连接这些节
原创
2023-09-15 10:25:38
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Dijkstra算法1.定义概览Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。问题描述：在无向图 G=(V,E) 中，假设每条边 E[i] 的长度为 w[i]，找到由顶点 V0 到其余各点的最短路径。（单源最短路径） 2.算法描述1)算法思想：设G=(V,E)是一个带权有向图
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2023-10-26 11:00:55
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迪杰斯特拉（Dijkstra）算法主要是针对没有负值的有向图，求解其中的单一起点到其他顶点的最短路径算法。1 算法原理迪杰斯特拉（Dijkstra）算法是一个按照路径长度递增的次序产生的最短路径算法。下图为带权值的有向图，作为程序中的实验数据。其中，带权值的有向图采用邻接矩阵graph来进行存储，在计算中就是采用n*n的二维数组来进行存储，v0-v5表示数组的索引编号0-5，二维数组的值表示节点之
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2023-11-24 12:42:08
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最短路径算法 Dijkstra算法是最短路径算法中为人熟知的一种，是单起点全路径算法。该算法被称为
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2023-07-19 11:29:18
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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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一、问题 最短路径问题：从一个有向图（或无向图）的某个顶点s出发，求到达其他任意一个顶点所经过的边的权重之和最小的路径。权重之和称为两个顶点之间的距离（距离均为正数）。 我们以无向图为例（顶点之间没有方向），每条边的权重可以使用权重矩阵W来描述，如有n个顶点，则权重矩阵大小为 n*n，W(i,j)为顶点i和j的直接相连的边的权重，如果没有直接相连，则赋值为无穷大。权重矩阵为对称矩阵。 二、算法 1
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2023-11-25 18:03:00
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dijkstra算法求最短路径这个算法的思想和弗洛伊德算法有一点点相似，都是找一个中转站1. 准备工作1.1 我们的目的是要找到起始节点到各个结点的最小值，同时输出路径 因此我们定义几个数据变量#include<iostream>
#include<string.h>
#define MAX 10000000
using namespace std;
int maps[10
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2023-07-19 11:28:00
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1.定义概览Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。Dijkstra算法是很有代表性的最短路径算法，在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍，如数据结构，图论，运筹学等等。注意该算法要求图中不存在负权边。问题描述：在无向图 G=(V,E) 中，假设每条边 E[i] 的长度为 w
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2023-12-09 21:31:41
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知识点：
1）Floyd算法适用于APSP(All Pairs Shortest Paths，多源最短路径)，是一种动态规划算法，稠密图效果最佳。
2）时间复杂度比较高O(n*3)，不适合计算大量数据。
3）可以算出任意两个节点之间的最短距离
4）无论是迪杰斯特拉算法还是弗洛伊德算法，对于有向图，无向图都是可以使用的。另外我们的最短路径一般都是针对有环图，无环图使用拓扑排序可以获得
5）
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2023-12-19 20:56:34
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特点弗洛伊德算法是解决任意两点间的最短路径的一种算法，可以正确处理无向图或有向图或负权（但不可存在负权回路)的最短路径问题，同时也被用于计算有向图的传递闭包。基本思想通过 Floyd 算法计算图 G=(V,{E})矩阵 D 中的元素 a[i][j] ，表示顶点 i 到顶点 j矩阵 P 中的元素 b[i][j]，表示顶点 i 到顶点 j 经过了 b[i][j]假设图 G 中顶点个数为 N，则需要对矩
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2023-12-21 13:36:42
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有一个n个点的无向图，有m次查询，每次查询给出一些(xi,yi)令dist(x,y)表示x和y点在图中最短距离，dist(x,x)=0,如果x,y不连通则dist(x,y) = inf每次查询图中有多少个点v与至少一个这次询问给出的(xi,yi)满足dist(v,xi)<=yi#include <iostream>
#include <sstream>
#includ
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2023-07-05 22:26:21
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