概述 Floyd算法又称为插点法，是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法，与Dijkstra算法类似。 核心思路 路径矩阵 通过一个图的权值矩阵求出它的每两点间的最短路径矩阵。 从图的带权邻接矩阵A=[a(i,j)] n×n开始，递归地进行n次更新，即由矩阵D(0)=A，按一个公式，构造出矩阵D(1)；又用同样地公式由D(1)构造出D(2)；……；最后又用同样的公
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2024-10-08 02:06:08
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目录一、相关概念二、具体举例（求上海到各个地点的距离）三、代码实现一、相关概念1. 路径长度：一个图中，从一个顶点到另一个顶点的路径上所经过的边的数目2. 最短路径：图中一个顶点到另一个顶点的多条路径中路径长度最短的那条路径，其路径长度称为最短路径长度或最短距离3. 带权路径长度：在一个带权图中，一个顶点到另一个顶点的一条路径上所经过边的权值之和4. 带权图最短路径：带权图中一
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2023-09-18 03:46:24
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目录1. 如何建图？2. Floyd3. Dijkstra1. 如何建图？要跑最短路，首先要有图 ——鲁迅常用的存储方法有两种，分别是邻接矩阵（用二维数组表示边）和邻接表（模拟链表表示边）两种，他们各有不同的优势和不足：邻接矩阵邻接表使用范围稠密图主要是稀疏图空间耗费n^2（n节点数）理论上是 e（ e为边条数）实现方式二维数组存储每个节点相连的节点和边权值通常来讲，在数据范围足够小时，我们采用邻
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2023-06-30 23:19:48
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为了能讲明白弗洛伊德（Floyd）算法的精妙所在，我们先来看最简单的案例。下图是一个最简单的3个顶点连通网图。 我们先定义两个二维数组D[3][3]和P[3][3]，D代表顶点到顶点的最短路径权值和的矩阵。P代
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2023-09-16 18:00:56
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这两天看算法导论看到了最小路径这部分内容，现在看起来越来越费劲，真心觉得图这种数据结构真的太难，主要是书上有太多的证明，看起来难受，都不知道能不能坚持看下去，闲话少说，今天聊聊最短路径方面的知识。要算最小路径，必不可少要掌握图里面的一下知识。图 关于图有好多知识，我主要讲讲图的两种储存方式。邻接矩阵邻接链表邻接矩阵就是以矩阵来表示图结构中节点与节点之间的连接。对于无权重图，通过0,1的方式表示节
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2023-12-19 21:14:14
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前言最短路径问题在现实处处可见，而且针对不同的情形都需要具体分析才会找到最好解法。最短路径Floyd算法一支部队急行军，要经过A,B,C,D据点，这四个据点之间有些之间有路到达，有些没有。为了最大的节约时间，部队指挥部需要知道任意两个据点之间的最短时间。以下是两两之间所花的时间(如下图所示): 那么如何才能让两个据点之间花的时间变短？加入第三个据点即可。因此判断条件就出来了： 两个据点之间花费
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2023-08-14 18:58:29
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1.最短路径简介（维基） 最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题， 旨在寻找图（由结点和路径组成的）中两结点之间的最短路径。 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。适合使用Dijkstra算法。确定终点的最短路径问题 - 与确定起点的问题相反，该问题是已知终结结点，求最短路径的问题。在无向图中该问题与确定起点的问题完全等同，在有向
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2023-09-26 19:09:19
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1、最短路径问题 看一个应用场景和问题： （1) 战争时期，胜利乡有 7 个村庄(A, B, C, D, E, F, G) ，现在有六个邮差，从 G 点出发，需要分别把邮件分别送到A, B, C , D, E, F 六个村庄 （2) 各个村庄的距离用边线表示(权) ，比如 A – B 距离 5 公里 （3) 问：如何计算出 G 村庄到 其它各个村庄的最短距离? （4) 如果从其它点出发到各个点的最
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2023-06-15 20:35:17
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文章目录迪杰斯特拉算法程序下载 从第一次构想写最短路径，到现在过了差不多将近一个月左右了，才完成了最短路径算法，其实只是闲着没事做，提升一下自己的能力。再来看一下这个图，个人觉得这种简洁的UI不错（其实是懒得多想），这种给了用户发展空间，自己想要多少点就可以有多少。 这次语言选择C++加上easyx图形库，开发环境Visual Studio 2019迪杰斯特拉算法算法数据结构坐标struct C
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2024-02-16 10:51:28
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import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/** 单源最短路径问题 */
public class MinimumPath {
/** 节点个数 */
private int
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2023-05-25 11:19:22
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弗洛伊德算法介绍和Dijkstra算法一样，弗洛伊德(Floyd)算法也是一种用于寻找给定的加权图中顶点间最短路径的算法。该算法名称以创始人之一、1978年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名。基本思想 通过Floyd计算图G=(V,E)中各个顶点的最短路径时，需要引入一个矩阵S，矩阵S中的元素a[i][j]表示顶点i(第i
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2024-01-11 10:27:17
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题目描述给你n个点，m条无向边，每条边都有长度d和花费p，给你起点s终点t，要求输出起点到终点的最短距离及其花费，如果最短距离有多条路线，则输出花费最少的。输入输入n,m，点的编号是1~n,然后是m行，每行4个数a,b,d,p，表示a和b之间有一条边，且其长度为d，花费为p。最后一行是两个数s,t;起点s，终点t。n和m为0时输入结束。(1<n<=1000, 0...
原创
2021-07-09 15:22:10
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# -*- coding: utf-8 -*-
# /usr/bin/python
# 作者：kimicr
# 实验日期：20190827
# Python版本：3.6.3
'''
功能：解决最短路径问题的经典Bellman-Ford算法
注意事项：最短路径不唯一，可以多次处理同一个顶点，直到找到最短路径，可以处理负权重、负权重环，
但是负权重环必须是独立的，即起点S可达的顶点V的路径上的某个顶点
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2023-09-25 08:27:12
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Floyd算法 Java实现算法导入算法核心代码实现参考资料结尾 算法导入在上一篇博客中，咱讲述了求单源最短路径的一种经典算法 Dijkstra 算法，想了解的同学可以走前门瞅一瞅，记得回来哈。经典Dijkstra算法 Java实现但是因为算法的局限性，一是不能处理非负权图，二是只能处理单源到其他点的最短路径。有些小伙伴肯定不满意了呀！别急，今天咱介绍另一种的算法，Floyd算法，而且实现极其简
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2024-08-11 15:53:10
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前言最短路径问题在现实处处可见，而且针对不同的情形都需要具体分析才会找到最好解法。最短路径Floyd算法一支部队急行军，要经过A,B,C,D据点，这四个据点之间有些之间有路到达，有些没有。为了最大的节约时间，部队指挥部需要知道任意两个据点之间的最短时间。以下是两两之间所花的时间(如下图所示):那么如何才能让两个据点之间花的时间变短？加入第三个据点即可。因此判断条件就出来了：两个据点之间花费的时间如
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2023-09-01 11:07:24
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基本原理： 迪杰斯特拉算法是一种贪心算法。 首先建立一个集合，初始化只有一个顶点。每次将当前集合的所有顶点（初始只有一个顶点）看成一个整体，找到集合外与集合距离最近的顶点，将其加入集合并检查是否修改路径距离（比较在集合内源点到达目标点中各个路径的距离，取最小值），以此类推，直到将所有点都加入集合中。得到的就是源点到达各顶点最短距离。时间复杂度为 O(n^2)。 变量解释： 1、采用
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2019-07-11 11:21:00
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使用条件&范围 通常可以在任何图中使用，包括有向图、带负权边的图。Floyd-Warshall 算法用来找出每对点之间的最短距离。它需要用邻接矩阵来储存边，这个算法通过考虑最佳子路径来得到最佳路径。1.注意单独一条边的路径也不一定是最佳路径。 2.从任意一条单边路径开始。所有两点之间的距离是边的权，或者无穷大，如果两点之间没有边相连。 对于每一对顶点 u 和 v，看看是否存在一个顶点 w
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2024-02-11 20:34:44
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Floyd(弗洛伊德)算法dijkstra算法与floyd算法的区别：迪杰斯特拉算法通过选定的被访问顶点，求出从出发访问顶点到其他顶点的最短路径； 弗洛伊德算法中每一个顶点都是出发访问点，所以需要将每一个顶点看做被访问顶点，求出从每一个顶点到其他顶点的最短路径。 案例：最短路径问题这里有6个村庄，分别是A、B、C、D、E、F，从G点出发需要将邮件分别送到这6个村庄，各个村庄有不同的路线，路线上都标
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2023-09-23 20:55:15
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迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959年提出的。是寻找从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法，可用来解决最短路径问题。迪杰斯特拉算法采用贪心算法的策略，将所有顶点分为已标记点和未标记点两个集合，从起始点开始，不断在未标记点中寻找距离起始点路径最短的顶点，并将其标记，直到所有顶点都被标记为止。需要注意的一点是该方法不能处理带有负权边的图，下面我们举出一个实例并通过迪
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2023-11-19 09:03:57
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在计算机科学中，最短路径问题是图论中的经典问题之一，主要用于找到一条从初始节点到目标节点的最短路径。最短路径问题的应用非常广泛，从网络路由到最优路线规划都有涉及。本文将从各个方面详细整理关于“Java最短路径问题”的实施过程，涉及环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查及版本管理等方面。
## 环境预检
在开始之前，需要确保我们有适合的运行环境。我们利用四象限图来进行兼容性分析，确保各
