通过dij,ford,spfa等算法可以快速的得到源点的最短路径,如果想要得到图中任意两点之间的最短路径,当然可以选择做n遍的dij或是ford,但还有一个思维量较小的选择,就是floyd算法。多最短路径算法Floyd算法思维先直观做个思考,一张图,任意两个点,已知两点间的路径权值,如果在图中能够找到一个点插入到这两点的路径之中,使得构成的路径权值小于之前的路径权值。就可以认为这条路比之前的路
转载 2023-09-18 13:34:37
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更多代码请见:https://github.com/xubo245/SparkLearning1解释使用pregel函数
首先介绍这三个概念,很多人都听过最短路径了,但是最短路径树却很少听过,关于最短路径树的介绍也不太多。而最短路径树和最小生成树更是完全不同的两个概念。       最短路径就是从一个指定的顶点出发,计算从该顶点出发到其他所有顶点的最短路径。通常用Dijkstra算法,Floyd算法求解。   &nbs
题目简介:给定一个带权有向图,再给定图中一个顶点(源点),该点到其他所有点的最短距离,称为最短路径问题。如下图,点1到其他各点的最短距离 准备工作:以下为该题所需要用到的数据int N; //保存顶点个数int M; //保存边个数int max; //用来设定一个比所有边的权都大的值,来表示两点间没有连线int[] visit; //找到一个顶点的最短距离,就把它设为1,默认为
转载 2023-07-02 15:24:21
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Dijkstra算法详解()1.定义概览Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的最短路径算法,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
转载 2023-08-09 10:40:57
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状态转移方程伪代码测试图python代码实现from math import inf # 初始化邻接矩阵 matrix = [[inf, -3, inf, 3, 4, 2], [inf, inf, inf, inf, 6, inf], [inf, -4, inf, 8, inf, inf], [inf, inf, inf, inf, i
转载 2020-11-14 16:08:00
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以下为找到一条最短路径的思想与思路描述自己最近看了一下关于最短路径的算法,其基础是DijKstra算法:从某个起点开始,选择直接连接的最短路径点,更新最短路径长并逐渐扩到终点。如图所示的路径:(手工画图,若丑勿怪)起点为1,寻找到终点3,则操作如下:一、1找到直接相连的点及其路径长:2(9)、4(6)、5(11),更新点的最短路径数据,此时4(6)路径最短,则以4(6)为起点寻找;二、4找
原创 2016-11-27 18:06:40
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最短路径最短路径问题中,我们给定一个带权重的有向图和权重函数, 该权重函数将每条边映射到实数值的权重上。图中一条路径的权重是构成该路径的所有边的权重之和: 定义从结点u到结点v的最短路径权重如下: 从结点u到结点v的最短路径则定义为任何一条权重为的从u到v的路径p。 最短路径的几个变体
转载 2019-09-17 22:49:00
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考试期间来电脑室,嚣不嚣张? 题目描述 如题,给出一个有向图,请输出从某一点出发到所有点的最短路径长度。 输入输出格式 输入格式: 第一行包含三个整数N、M、S,分别表示点的个数、有向边的个数、出发点的编号。 接下来M行每行包含三个整数Fi、Gi、Wi,分别表示第i条有向边的出发点、目标点和长度。 输出格式: 一行,包含N个用空格分隔的整数,其中第i个整数表示从点S出发到点i的最短
原创 2021-07-12 17:30:42
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最短路径问题,即在图中求出给定顶点到其它任一顶点的最短路径。在弄清楚如何最短路径问题之前,必须弄清楚最短路径的最优子结构性质。一.最短路径的最优子结构性质 该性质描述为:如果P(i,j)={Vi....Vk..Vs...Vj}是从顶点i到j的最短路径,k和s是这条路径上的一个中间顶点,那么P(k,s)必定是从k到s的最短路径。下面证明该性质的正确性。 假设P(i,j)={Vi....Vk..Vs...Vj}是从顶点i到j的最短路径,则有P(i,j)=P(i,k)+P(k,s)+P(s,j)。而P(k,s)不是从k到s的最短距离,那么必定存在另一条从k到s的最短路径P'(k,
转载 2012-10-19 17:00:00
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。。
原创 2022-07-17 00:42:02
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在此之前一直在看图算法,但是看的多了不免会有些混淆,今天我就算是进行一次自我总结吧。最短路径算法1:Dijkstra 算法这个算法是处理单元最短路径问题的,他的本质是一种贪心算法。实现: 将图G中所有的顶点V分成两个顶点集合S和T。以v为源点已经确定了最短路径的终点并入S集合中,S初始时只含顶点v,T则是尚未确定到源点v最短路径的顶点集合。然后每次从T集合中选择S集合点中到T路径最短的那个点,
给定带权有向图G和源点v,从v到G中各个顶点的最短路径
原创 2014-12-17 13:22:23
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图片是拷贝过来的。 引用下别人的图片,方便以后回想算法。 dijstra_sample.txt 5 7 1 2 10 1 4 30 1 5 100 2 3 50 3 5 10 4 3 20 4 5 60 #include <iostream> using namespace std; const i
转载 2017-08-07 18:29:00
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最短路径快速算法(spfa)的python3.x实现0. 写在最前面最近比较忙呢,写的比较少了。抽空写了一下这篇文档,简陋勿喷~(后面准备做个算法包,包括基础的数据结构和算法,感觉任重而道远)1. SPFA的简介[1]SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)算法是最短路径的一种算法,它是Bellman-ford的队列优化,它是一种十分高效的最短路算法。
本文实现的Dijkstra算法是最简单的方法,就是暴力搜索,其时间复杂度为O(V^2),后面会使用优先队列的方法,修改广度优先遍历来实现Dijkstra算法,这样的算法时间复杂度上会有所改善。代码实例:/*参考文献:http://baike.baidu.com/view/7839.htm算法流程:在以下说明中,s为,w[u,v]为点u和v之间的边的长度,结果保存在dist[]1.初始化:的距离dist[s]设为0,其他的点距离设为无穷大,同时把所有的点的状态设为没有扩展过。2.循环n-1次: 在没有扩展过的点中取一距离最小的点u,并将其状态设为已扩展。 对于每个与u相邻的点v,执行Rel.
转载 2011-06-13 21:21:00
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一.问题描述有向图G的每条边都有一个非负的长度c [i][j],路径的长度即为此路径所经过的边的长度之和。 给定一个源点,求出从源点出发,到该有向图中其它各顶点的最短路径.二.解题思路Dijkstra算法是解决最短路径问题的贪心算法。其基本思想是:一个例题:表格中默认选取的起始顶点为1顶点,所以本问题就转化为求解1顶点到2, 3, 4, 5这几个顶点的最短路径。首先初始条件列出1顶点到2, 3
为避免各种最短路的方法混淆,开始之前先做个归纳。 ① BFS - 无权图 (有向或无向,有环或无环)- 对于树的bfs,无需判重,因为根本不会重复。对于图的bfs,要有vis[]进行判重,不然一个点可能被多次拓展,极大地浪费时间空间。② dp - 有向无环图(DAG,带权或不带权)- 很多问题可以转换成DAG上的最短路(当然还有最长路)问题,这个时候,一个点就是一个状态,根据状态转移方
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正如我们所知道的,Floyd算法用于最短路径。Floyd算法可以说是Warshall算法的扩展,三个for循环就可以解决问题,所以它的时间复杂度为O(n^3)。Floyd算法的基本思想如下:从任意节点A到任意节点B的最短路径不外乎2种可能,1是直接从A到B,2是从A经过若干个节点X到B。所以,我们假设Dis(AB)为节点A到节点B的最短路径的距离,对于每一个节点X,我们检查Dis(AX) + D
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