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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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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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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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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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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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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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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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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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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Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻发现的。算法解决的是有向图中最短路径问题。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。 Dijkstra算法可以用来找到两个城市之间的最短路径。Dijkstra算法的输入包含了一个有权重的有向图G，以及G中的一个来源顶点S。 我们以V表示G中所有顶点的集合。图中的每一个边，都是两个顶点所形成的有序元素对。(u,v
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2023-08-12 13:05:29
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图的最短路径问题 详细分解版1.图的最短路径问题分类2.单源最短路问题2.1边权值都是正数情况2.1.1 朴素Dijstra算法算法思想：每次从未被确定最短距离的结点中找出距离起点最小值的结点，加入集合s中，并用该结点更新其他未被确定最短路径值得结点路径。直到最终全部节点的最短路径值都计算出，此时集合s为所有结点集合。#include<bits/stdc++.h>
using name
(一)单源最短路径算法1. Dijksta算法要求图G(V,E)的所有边的权重都为非负值。运用了贪心算法的思想，但是较好地的是，其找到的解一定是最优解。主要思想： 用数组d[]表示开始节点A到其余节点的路径长度；用w(u,v)表示节点u到v的权值，若两节点无直接路径，则该值为无穷大；矩阵Q保存每次循环每个节点的dv]值，总结点数为n。 初始时，开始节点到自身距离d[A]初值
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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# Java实现图的最短路径
在计算机科学中，图是一种重要的数据结构，广泛应用于路由、网络连接、社交网络等场景。而最短路径问题是图论中的经典问题，如何在一个图中找到从一个顶点到另一个顶点的最短路径，是许多算法的核心内容之一。本篇文章将通过Java语言实现图的最短路径算法，并详细介绍该算法的原理与代码实现。
## 最短路径算法概述
最短路径问题有多种算法解决，最常用的有以下几种：
1. **
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2024-10-10 06:17:01
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在计算机科学中，寻找图中最短路径是一个经典的问题，尤其是在数据结构与算法的学习中，广泛地应用于交通、网络和社交媒体等领域。通过广度优先搜索（BFS）算法，我们可以高效地查找到无权图中的最短路径。在本文中，我们将通过实际的Java代码示例、数据结构图示和流程图等，详细探讨如何在Java中实现BFS算法以解决图的最短路径问题。
## 协议背景
在网络和图形数据库的领域，最短路径算法基于图论中的基本
定义最短路问题的定义为：设 \(G=(V,E)\) 为连通图，图中各边 \((v_i,v_j)\) 有权 \(l_{ij}\) （ \(l_{ij}=\infty\) 表示 \(v_i,v_j\) 间没有边） ， \(v_s,v_t\) 为图中任意两点，求一条道路 \(
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2023-08-15 16:59:43
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背景：最短路径问题当我们通过网络浏览网页、电子邮件、发送qq消息时，数据会通过互联网在联网设备之间流动，抽象成如图所示， 图中标注为“lnternet”的云状结构，实际上是一个由路由器连接成的网络，需要自动寻找最短路径。由于网络流量的状况会影响路径选择算法，在不同的时间，路径可能不同，因此将互联网路由器体系表示为一个带权边的图。如图所示： 解决信息在路由器网络中选择传播速度最快路径的问题，就转变为
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2023-08-13 21:17:15
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本节，我们讨论关于图的最后一个问题，最短路径问题。在一个有权重的有向图中，我们如何去找到他对应最短的路径内，这是哪怕在我们显示生活中也常见的一个文问题。在这个过程中我们会用到边的松弛技术，其定义是放松边v-》w意味着检查从s-》w的最短路径是否是先从s到v，然后在由v到w。如果是则根据这个情况更新数据结构内容。我们放弃原来s-》w的路径该为从s-》v-》w的路径来得到最小路径。整个最小路径的问题就
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2021-03-14 15:55:30
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