前置：对于无向图中的一条边(u↔v)，可以看作有向图中两条边(u→v)and(v→u)的结合。我们可以通过这种方式把无向图转化为有向图，从而使用有向图的最短路算法。 图的一些记号：G = <V,E>代表一个简单有向图（简单图：没有重边和自环）n = |V|代表顶点数m = |E|代表边数l(u,v)代表u到v的边权S代表起点，T代表终点dist(u)代表当前求出的S到u的最短
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2024-04-09 13:05:44
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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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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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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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文章目录前言1. 创建图2. 问题来源3. Dijkstra算法4. Floyd算法5. 代码测试 前言 本篇章主要介绍图的最短路径问题，包括Dijkstra算法和Floyd算法，并用Python代码实现。1. 创建图 在开始之前，我们先创建一个图，使用邻接矩阵表示有向网：class Graph(object):
"""
以邻接矩阵为存储结构创建有向网
"""
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2023-07-10 23:55:23
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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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# 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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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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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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目录//1、含邻接矩阵的图结构//2、创建邻接矩阵//3、打印邻接矩阵//4、邻接表的图结构//5、创建邻接表//6、打印邻接表//7、深度优先搜索//8、广度优先搜索//9、带主函数完整测试源码//1、含邻接矩阵的图结构用邻接矩阵来表示图：//定义邻接矩阵的图结构
typedef struct graph {
elemtype data[N + 1];//存放顶点，不使用data[0]存放
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2024-01-02 16:58:10
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文章目录（一）、题目（二）、导库（三）、绘制带权无向图（四）、获得最短路径（四）、实现最短路径高亮（五）、完整代码（六）、结果展示 （一）、题目本题采用带权无向图作为例子。要求实现：绘制带权无向图获得从源结点到目的结点的最短路径所有结点两两之间的最短路径实现最短路径高亮（二）、导库最短路径问题主要使用的库是：networkx——内置常用的图与复杂网络分析算法matplotlib——使用matp
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2023-10-01 07:27:45
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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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# Java 无向图最短路算法及实现
在图论中，图是由节点（顶点）和它们之间的连接（边）组成的结构。无向图则是指边没有方向性，即连接的两个顶点之间是双向的。最短路径问题是图论中的一个重要问题，旨在寻找两个节点之间的最短路径。本文将介绍如何用 Java 实现 Dijkstra 算法来解决无向图的最短路问题，并展示相关代码与图示。
## 旅行图示例
假设我们有一个简单的无向图，表示了城市之间的连
前言1. 案例介绍2. 整数规划模型构建2.1. 梳理模型思路2.2. 构建自变量2.3. 构建目标函数2.4. 构建约束条件3. 基于Python+Pulp求解实现3.1. 构建有向图处理类3.2. 建立整数规划模型3.3. 带入案例中的有向图数据3.4. 查看最优路径前言最短路问题（shortest path problem, SSP）是图论的经典问题之一，基本内容是：在一个由边和点组成的有向
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2023-09-07 13:58:11
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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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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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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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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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在准备ACM比赛的过程中，研究了图论中一些算法。首先研究的便是最短路的问题。《离散数学》第四版（清华大学出版社）一书中讲解的Dijkstra算法是我首先研究的源材料。 如何求图中V0到V5的最短路径呢？ java实现的方式如下：  
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2024-01-02 14:48:55
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