单源最短路径 贪心算法 java实现

单源最短路径 贪心算法  java实现
单源最短路径 贪心算法  java实现

public class Dijkstra {

static int MAX_SIZE=6;

public static void dijkstra(int v,float[][]a,float[]dist,int[]prev){

int n=dist.length-1;

if(v<1||v>n)return;

boolean []s=new boolean[n+1];

for(int i=1;i<=n;i++) {

dist[i]=a[v][i];

s[i]=false;

if(dist[i]==Float.MAX_V ALUE)

prev[i]=0;

else

prev[i]=v;

}

dist[v]=0;s[v]=true;

for(int i=1;i

float temp=Float.MAX_V ALUE;

int u=v;

for(int j=1;j<=n;j++)

if((!s[j])&&(dist[j]

u=j;

temp=dist[j];

}

s[u]=true;

for(int j=1;j<=n;j++)

if((!s[j])&&(a[u][j]

float newdist=dist[u]+a[u][j];

if(newdist

dist[j]=newdist;

prev[j]=u;

}

}

}

}

public static void main(String args[]){

float a[][]=new float[MAX_SIZE][MAX_SIZE];float[]dist=new float[MAX_SIZE];int []prev=new int[MAX_SIZE];

for(int i=0;i<6;i++)

for(int j=0;j<6;j++)

a[i][j]=Float.MAX_V ALUE;

a[1][2]=10;

a[1][4]=30;

a[1][5]=100;

a[2][3]=50;

a[3][5]=10;

a[4][3]=20;

a[4][5]=60;

int v=1;//假设从顶点1处出发

dijkstra(v,a,dist,prev);

System.out.println("从1出发到2、3、4、5的最短路径依次是:");

for(int j=2;j<6;j++){

System.out.println(dist[j]);

}

int z=prev[5],y=prev[z],x=prev[y];

System.out.println("从1到5最短路径经过的点为:");

System.out.print(x+" "+y+" "+z+" "+"5");

}

}

最短路径学年论文

摘要:主要介绍最短路径问题中的经典算法——迪杰斯特拉(Dijkstra)算法和弗洛伊德(Floyd)算法,以及在实际生活中的运用。 关键字:Dijkstra算法、Floyd算法、赋权图、最优路径、Matlab 目录 摘要 (1) 1引言 (1) 2最短路 (2) 2.1 最短路的定义 (2) 2.2最短路问题常见算法 (2) 3 Dijkstra算法 (2) 3.1Dijkstra算法描述 (2) 3.2 Dijkstra算法举例 (3) 3.3算法的正确性和计算复杂性 (5) 3.3.1贪心选择性质 (5) 3.3.2最优子结构性质 (6) 3.3.3 计算复杂性 (7) 4 Floyd算法 (7) 4.1Floyd算法描述 (8) 4.2 Floyd算法步骤 (11) 4.3 Floyd算法举例 (11) 5 Dijkstra算法和Floyd算法在求最短路的异同 (11) 6 利用计算机程序模拟算法 (11) 7 附录 (11) 8 论文总结 (13) 9 参考文献 (13)

1 引言 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。 最短路径算法的选择与实现是通道路线设计的基础,最短路径算法是计算机科学与地理信息科学等领域的研究热点,很多网络相关问题均可纳入最短路径问题的范畴之中。经典的图论与不断发展完善的计算机数据结构及算法的有效结合使得新的最短路径算法不断涌现。 2 最短路 2.1 最短路的定义 对最短路问题的研究早在上个世纪60年代以前就卓有成效了,其中对赋权图 的有效算法是由荷兰著名计算机专家E.W.Dijkstra 在1959年首次提出的,该算法能够解决两指定点间的最短路,也可以求解图G 中一特定点到其它各顶点的最短路。后来海斯在Dijkstra 算法的基础之上提出了海斯算法。但这两种算法都不能解决含有负权的图的最短路问题。因此由Ford 提出了Ford 算法,它能有效地解决含有负权的最短路问题。但在现实生活中,我们所遇到的问题大都不含负权,所以我们在的() 0ij w ≥的情况下选择Dijkstra 算法。 定义1若图G=G(V,E)中各边e 都赋有一个实数W(e),称为边e 的权,则称这种图为赋权图,记为G=G(V,E,W)。 定义2若图G=G(V,E)是赋权图且()0W e ≥,()e E G ∈,假设[i,j] 的权记为()i j W ,,若i 与j 之间没有边相连接,那么()i j =W ∞,。路径P 的定义为路径中各边的长度之和,记W (P )。图G 的结点u 到结点v 距离记为d(u,v),则u 、v 间的最短路径可定义为 { ()min P 0d(u,v)=,u v W =∞(),不可达时 。 2.2 最短路问题常见算法 在求解网络图上节点间最短路径的方法中,目前国内外一致公认的较好算法有迪杰斯特拉(Dijkstra)及弗罗伊德(Floyd)算法。这两种算法中,网络被抽象为一个图论中定义的有向或无向图,并利用图的节点邻接矩阵记录点间的关联信息。在进行图的遍历以搜索最短路径时,以该矩阵为基础不断进行目标值的最小性判别,直到获得最后的优化路径。 Dijkstra 算法是图论中确定最短路的基本方法,也是其它算法的基础。为了求出赋权图中任意两结点之间的最短路径,通常采用两种方法。一种方法是每次以一个结点为源点,重复执行Dijkstra 算法n 次。另一种方法是由Floyd 于1962年提出的Floyd 算法,其时间复杂度为 ()3O n ,虽然与重复执行Dijkstra 算法n 次的时间复杂度相同,但其形式上略为简单,且实际运 算效果要好于前者。 3 Dijkstra 算法 3.1 Dijkstra 算法描述

最短路径流程图及算法详解

:算法的设计思想 本算法采用分支定界算法实现。构造解空间树为:第一个城市为根结点,与第一个城市相邻的城市为根节点的第一层子节点,依此类推;每个父节点的子节点均是和它相邻的城市;并且从第一个根节点到当前节点的路径上不能出现重复的城市。 本算法将具有最佳路线下界的节点作为最有希望的节点来展开解空间树,用优先队列实现。算法的流程如下:从第一个城市出发,找出和它相邻的所有城市,计算它们的路线下界和费用,若路线下界或费用不满足要求,将该节点代表的子树剪去,否则将它们保存到优先队列中,并选择具有最短路线下界的节点作为最有希望的节点,并保证路径上没有回路。当找到一个可行解时,就和以前的可行解比较,选择一个较小的解作为当前的较优解,当优先队列为空时,当前的较优解就是最优解。算法中首先用Dijkstra算法算出所有点到代表乙城市的点的最短距离。算法采用的下界一个是关于路径长度的下界,它的值为从甲城市到当前城市的路线的长度与用Dijkstra算法算出的当前城市到乙城市的最短路线长度的和;另一个是总耗费要小于1500。 伪代码 算法AlgBB() 读文件m1和m2中的数据到矩阵length和cost中 Dijkstra(length) Dijkstra(cost) while true do for i←1 to 50 do //选择和node节点相邻的城市节点 if shortestlength>optimal or mincost>1500 pruning else if i=50 optimal=min(optimal,tmpopt)//选当前可行解和最优解的 较小值做最优解 else if looped //如果出现回路 pruning //剪枝 else 将城市i插入到优先队列中 end for while true do if 优先队列为空 输出结果 else 取优先队列中的最小节点 if 这个最小节点node的路径下界大于当前的较优解 continue

gis计算最短路径的Dijkstra算法详细讲解

最短路径之Dijkstra算法详细讲解 1最短路径算法 在日常生活中,我们如果需要常常往返A地区和B 地区之间,我们最希望知道的可能是从A地区到B地区间的众多路径中,那一条路径的路途最短。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: (1)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。 (2)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,在有向图中该问题等同于把所有路径方向反转的确定起点的问题。 (3)确定起点终点的最短路径问题:即已知起点和终点,求两结点之间的最短路径。 (4)全局最短路径问题:求图中所有的最短路径。 用于解决最短路径问题的算法被称做“最短路径算法”,有时被简称作“路径算法”。最常用的路径算法

有:Dijkstra算法、A*算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法、Johnson算法。 本文主要研究Dijkstra算法的单源算法。 2Dijkstra算法 2.1 Dijkstra算法 Dijkstra算法是典型最短路算法,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算法能得出最短路径的最优解,但由于它遍历计算的节点很多,所以效率低。 Dijkstra算法是很有代表性的最短路算法,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。 2.2 Dijkstra算法思想 Dijkstra算法思想为:设G=(V,E)是一个带权有向图,把图中顶点集合V分成两组,第一组为已求出最短路径的顶点集合(用S表示,初始时S中只有一个源点,以后每求得一条最短路径, 就将加入到集合S中,直到全部顶点都加入到S中,算法就结束了),第二组为其余未确定最短路径的顶点集合(用U 表示),按最短路径长度的递增次序依次把第二组的顶点加入S中。在加入的过程中,总保持从源点v到S中各顶点的最短路径长度不大于从源点v到U中任何顶点的最短路径长度。此外,每个顶点对应一个距离,S中的顶点的距离就是从v到此顶点的最短路径长度,U中的顶点的距离,是从v到此顶点只包括S 中的顶点为中间顶点的当前最短路径长度。 2.3 Dijkstra算法具体步骤 (1)初始时,S只包含源点,即S=,v的距离为0。U包含除v外的其他顶点,U中顶点u距离为边上的权(若v与u有边)或)(若u不是v的出边邻接点)。 (2)从U中选取一个距离v最小的顶点k,把k,加入S中(该选定的距离就是v到k的最短路径长度)。 (3)以k为新考虑的中间点,修改U中各顶点的距离;若从源点v到顶点u(u U)的距离(经过顶点k)比原来距离(不经过顶点k)短,则修改顶点u 的距离值,修改后的距离值的顶点k的距离加上边上的权。 (4)重复步骤(2)和(3)直到所有顶点都包含在S中。 2.4 Dijkstra算法举例说明 如下图,设A为源点,求A到其他各顶点(B、C、D、E、F)的最短路径。线上所标注为相邻线段之间的距离,即权值。(注:此图为随意所画,其相邻顶点间的距离与图中的目视长度不能一一对等)

贪心算法经典例题

贪心算法经典例题 发布日期:2009-1-8 浏览次数:1180 本资料需要注册并登录后才能下载! ·用户名密码验证码找回密码·您还未注册?请注册 您的账户余额为元,余额已不足,请充值。 您的账户余额为元。此购买将从您的账户中扣除费用0.0元。 内容介绍>> 贪心算法经典例题 在求最优解问题的过程中,依据某种贪心标准,从问题的初始状态出发,直接去求每一步的最优解,通过若干次的贪心选择,最终得出整个问题的最优解,这种求解方法就是贪心算法。 从贪心算法的定义可以看出,贪心法并不是从整体上考虑问题,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解,而由问题自身的特性决定了该题运用贪心算法可以得到最优解。 我们看看下面的例子 例1 均分纸牌(NOIP2002tg) [问题描述] 有 N 堆纸牌,编号分别为 1,2,…, N。每堆上有若干张,但纸牌总数必为 N 的倍数。可以在任一堆上取若干张纸牌,然后移动。移牌规则为:在编号为 1 堆上取的纸牌,只能移到编号为 2 的堆上;在编号为 N 的堆上取的纸牌,只能移到编号为 N-1 的堆上;其他堆上取的纸牌,可以移到相邻左边或右边的堆上。现在要求找出一种移动方法,用最少的移动次数使每堆上纸牌数都一样多。例如 N=4,4 堆纸牌数分别为: ①9 ②8 ③17 ④ 6 移动3次可达到目的: 从③取 4 张牌放到④(9 8 13 10) -> 从③取 3 张牌放到②(9 11 10 10)-> 从②取 1 张牌放到①(10 10 10 10)。 [输入]:键盘输入文件名。 文件格式:N(N 堆纸牌,1 <= N <= 100) A1 A2 … An (N 堆纸牌,每堆纸牌初始数,l<= Ai <=10000) [输出]:输出至屏幕。格式为:所有堆均达到相等时的最少移动次数。 [输入输出样例] a.in: 4 9 8 17 6 屏慕显示:3 算法分析:设a[i]为第i堆纸牌的张数(0<=i<=n),v为均分后每堆纸牌的张数,s为最小移到次数。 我们用贪心法,按照从左到右的顺序移动纸牌。如第i堆(0

【精选】贪心算法的应用

贪心算法的应用 课程名称:算法设计与分析 院系:计算机科学与信息工程学院 学生姓名:**** 学号:********** 专业班级:********************************** 指导教师:****** 201312-27

贪心算法的应用 摘要:顾名思义,贪心算法总是作出在当前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考虑,它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。当然,希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的。虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解,但对许多问题它能产生整体最优解。如单源最短路经问题,最小生成树问题等。在一些情况下,即使贪心算法不能得到整体最优解,其最终结果却是最优解的很好近似。贪心算法求问题一般具有两个重要性质:贪心选择性质和最优子结构性质。所谓贪心选择性是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优解的选择,即贪心选择达到。这是贪心算法可行的第一个基本要素,也是贪心算法与动态规划算法主要区别。当一个问题的最优解包含其子问题的最优解时,称此问题具有最优子结构性质。问题的最优子结构性质是该问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征。 背包问题是一个经典的问题,我们可以采用多种算法去求解0/1背包问题,比如动态规划法、分支限界法、贪心算法、回溯法。在这里我们采用贪心法解决这个问题。 关键词:贪心法背包问题最优化

目录 第1章绪论 (3) 1.1 贪心算法的背景知识 (3) 1.2 贪心算法的前景意义 (3) 第2章贪心算法的理论知识 (4) 2.1 问题的模式 (4) 2.2 贪心算法的一般性描述 (4) 第3章背包问题 (5) 3.1 问题描述 (5) 3.2 问题分析 (5) 3.3算法设计 (5) 3.4 测试结果与分析 (10) 第4章结论 (12) 参考文献 (13) 附件 (13)

最短路径问题的算法分析及建模案例

最短路径问题的算法分析及建模案例

最短路径问题的算法分析及建模案例 一.摘要 (3) 二.网络最短路径问题的基础知识 (5) 2.1有向图 (7) 2.2连通性................... 错误!未定义书签。 2.3割集....................... 错误!未定义书签。 2.4最短路问题 (8) 三.最短路径的算法研究.. 错误!未定义书签。 3.1最短路问题的提出 (9) 3.2 Bellman最短路方程错误!未定义书签。 3.3 Bellman-Ford算法的基本思想错误!未定义书签 3.4 Bellman-Ford算法的步骤错误!未定义书签。 3.5实例....................... 错误!未定义书签。 3.6 Bellman-FORD算法的建模应用举例错误!未定义 3.7 Dijkstra算法的基本思想 (9) 3.8 Dijkstra算法的理论依据 (9) 3.9 Dijkstra算法的计算步骤 (9) 3.10 Dijstre算法的建模应用举例 (10) 3.11 两种算法的分析错误!未定义书签。

1.Diklstra算法和Bellman-Ford算法 思想有很大的区别错误!未定义书签。 Bellman-Ford算法在求解过程中,每 次循环都要修改所有顶点的权值,也就 是说源点到各顶点最短路径长度一直 要到Bellman-Ford算法结束才确定下 来。...................... 错误!未定义书签。 2.Diklstra算法和Bellman-Ford算法 的限制.................. 错误!未定义书签。 3.Bellman-Ford算法的另外一种理解错误!未定 4.Bellman-Ford算法的改进错误!未定义书签。 摘要 近年来计算机发展迅猛,图论的研究也得到了很大程度的发展,而最短路径 问题一直是图论中的一个典型问题,它已应用在地理信息科学,计算机科学等 诸多领域。而在交通路网中两个城市之间的最短行车路线就是最短路径问题的 一个典型例子。 由于最短路径问题在各方面广泛应用,以及研究人员对最短路径的深入研究, 使得在最短路径问题中也产生了很多经典的算法。在本课题中我将提出一些最 短路径问题的算法以及各算法之间的比较,最后将这些算法再应用于实际问题

贪心算法详解分析

贪心算法详解 贪心算法思想: 顾名思义,贪心算法总是作出在当前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考虑,它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。当然,希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的。虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解,但对许多问题它能产生整体最优解。如单源最短路经问题,最小生成树问题等。在一些情况下,即使贪心算法不能得到整体最优解,其最终结果却是最优解的很好近似。 贪心算法的基本要素: 1.贪心选择性质。所谓贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择,即贪心选择来达到。这是贪心算法可行的第一个基本要素,也是贪心算法与动态规划算法的主要区别。 动态规划算法通常以自底向上的方式解各子问题,而贪心算法则通常以自顶向下的方式进行,以迭代的方式作出相继的贪心选择,每作一次贪心选择就将所求问题简化为规模更小的子问题。 对于一个具体问题,要确定它是否具有贪心选择性质,必须证明每一步所作的贪心选择最终导致问题的整体最优解。 2. 当一个问题的最优解包含其子问题的最优解时,称此问题具有最优子结构性质。问题的 最优子结构性质是该问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征。 贪心算法的基本思路: 从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标,以尽可能快的地求得更好的解。当达到算法中的某一步不能再继续前进时,算法停止。 该算法存在问题: 1. 不能保证求得的最后解是最佳的; 2. 不能用来求最大或最小解问题; 3. 只能求满足某些约束条件的可行解的范围。 实现该算法的过程: 从问题的某一初始解出发; while 能朝给定总目标前进一步do 求出可行解的一个解元素; 由所有解元素组合成问题的一个可行解; 用背包问题来介绍贪心算法: 背包问题:有一个背包,背包容量是M=150。有7个物品,物品可以分割成任意大小。要 求尽可能让装入背包中的物品总价值最大,但不能超过总容量。

弗洛伊德算法求解最短路径

课程设计任务书

目录 第1章概要设计 (1) 1.1题目的内容与要求 (1) 1.2总体结构 (1) 第2章详细设计 (2) 2.1主模块 (2) 2.2构建城市无向图 (3) 2.3添加城市 (4) 2.4修改城市距离 (5) 2.5求最短路径 (6) 第3章调试分析 (7) 3.1调试初期 (7) 3.2调试中期 (7) 3.3调试末期 (7) 第4章测试及运行结果 (7) 附页(程序清单) (10)

第1章概要设计 1.1题目的内容与要求 内容:给出一张无向图,图上的每个顶点表示一个城市,顶点间的边表示城市间存在路径,边上的权值表示城市间的距离。试编写程序求解从某一个城市出发到达任意其他任意城市的最短路径问题。 要求: 1)能够提供简单友好的用户操作界面,可以输入城市的基本信息,包括城市名 称,城市编号等; 2)利用矩阵保存城市间的距离; 3)利用Floyd算法求最短路径; 4)独立完成系统的设计,编码和调试; 5)系统利用C语言完成; 6)按照课程设计规范书写课程设计报告。 1.2总体结构 本程序主要分为四个模块(功能模块见图1.1):主模块对整个程序起一主导作用,开始构建一城市无向图,对其进行添加城市顶点,以及对原来的距离数据进行修改,整体构建结束可以实现求一城市到其他城市的最短路径问题。 图1.1 功能模块图

第2章详细设计 2.1主模块 用户根据屏幕上显示的操作提示输入要进行操作的模块,通过调用相对应的模块程序,达到用户所想进行操作。程序的总框架大致分为四个模块:1.建立城市无向图2.添加城市模块3.修改城市距离4.求最短路径。具体实现过程见2.2:建立城市无向图2.3:添加城市2.4:修改城市距离2.5:求最短路径。流程图中通过输入n,由n的值来选择调用相对应子函数,实现所选择的功能,调用完后可以返回调用主函数进行下一次选择,从而实现反复调用子函数而实现四个模块的功能等。 图2.1 主模块流程图

实验四图的最短路径弗洛伊德算法实现

数据结构与算法课程实验报告实验四:图的相关算法应用 姓名:王连平 班级:09信科2班 学号:I09630221

实验四图的相关算法应用 一、实验内容 求有向网络中任意两点之间的最短路。 二、实验目的 掌握图和网络的定义,掌握图的邻接矩阵、邻接表和十字链表等存储表示。掌握图的深度和广度遍历算法,掌握求网络的最短路的标号法和floyd算法。 三、问题描述 对于下面一张若干个城市以及城市间距离的地图,从地图中所有可能的路径中求出任意两个城市间的最短距离及路径,给出任意两个城市间的最短距离值及途径的各个城市。 四、问题的实现 4.1数据结构的抽象数据类型定义和说明 1) typedef struct ArcCell{//储存弧信息 int Distance; ArcCell *info;//此项用来保存弧信息,,在本实验中没有相关信息要保存 }ArcCell,AdjMatrix[ MAX_VERTEX_NUM][ MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct{//储存顶点信息 string vexs[ MAX_VERTEX_NUM];//顶点向量

AdjMatrix arcs;//邻接矩阵 int vexnum , arcnum;//图的当前顶点数和弧数 }MGraph; 顶点信息和弧信息都是用来建立一个有向网G 2) d[v][w];//G中各对顶点的带权长度 若P[v][w][u]为TRUE,则u是从v到w当前求得最短路径上的顶点 4.2主要的实现思路 首先通过一个函数(CreateDN)建立图的邻接矩阵储存方式,一次输入某条弧的起点,终点,和权值。通过调用Locate函数来找到该弧在邻接矩阵中的相应位置。 其次运用弗洛伊德算法来求各定点的最短路劲,具体思路为:如果从v到w有弧,则存在一条长度为arcs[v][w]的路径,该路径不一定是最短路径。考虑路径(v,u,w)是否存在,若存在,比较(v,w)和(v,u,w)的长度,取较短者为从v到w的中间点序号不大于0的最短路径。以此类推,每次增加一个点,从而求出任意两点间的最短路径。这样,经过n次比较后,所求得的必为从v到w的最短路径。按此方法,可以同时求得任意两点间的最短路径。 五、主要源程序代码(包含程序备注) #include #include using namespace std; #define INfinity 10000//最大值 # define MAX_VERTEX_NUM 10//最大顶点数 typedef struct ArcCell{//储存弧信息 int Distance; ArcCell *info; }ArcCell,AdjMatrix[ MAX_VERTEX_NUM][ MAX_VERTEX_NUM]; typedef struct{//储存顶点信息 string vexs[ MAX_VERTEX_NUM];//顶点向量 AdjMatrix arcs;//邻接矩阵 int vexnum , arcnum;//图的当前顶点数和弧数 }MGraph; int Locate(MGraph &G,string v) { int a=0; for (int i=0;i

贪心算法的应用

从贪心算法的定义可以看出,贪心法并不是从整体上考虑问题,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解,而由问题自身的特性决定了该题运用贪心算法可以得到最优解。 我们看看下面的例子 例1 均分纸牌(NOIP2002tg) [问题描述] 有 N 堆纸牌,编号分别为 1,2,…, N。每堆上有若干张,但纸牌总数必为 N 的倍数。可以在任一堆上取若干张纸牌,然后移动。移牌规则为:在编号为 1 堆上取的纸牌,只能移到编号为 2 的堆上;在编号为 N 的堆上取的纸牌,只能移到编号为 N-1 的堆上;其他堆上取的纸牌,可以移到相邻左边或右边的堆上。现在要求找出一种移动方法,用最少的移动次数使每堆上纸牌数都一样多。例如 N=4,4 堆纸牌数分别为: ①9 ②8 ③17 ④6 移动3次可达到目的: 从③取 4 张牌放到④(9 8 13 10) -> 从③取 3 张牌放到②(9 11 10 10)-> 从②取 1 张牌放到①(10 10 10 10)。 [输入]:键盘输入文件名。 文件格式:N(N 堆纸牌,1 <= N <= 100) A1 A2 … An (N 堆纸牌,每堆纸牌初始数,l<= Ai <=10000) [输出]:输出至屏幕。格式为:所有堆均达到相等时的最少移动次数。 [输入输出样例] : 4 9 8 17 6 屏慕显示:3 算法分析:设a[i]为第i堆纸牌的张数(0<=i<=n),v为均分后每堆纸牌的张数,s为最小移到次数。 我们用贪心法,按照从左到右的顺序移动纸牌。如第i堆(0v,则将a[i]-v张纸牌从第I堆移动到第I+1堆; (2)若a[i]

单源最短路径的Dijkstra算法

单源最短路径的Dijkstra算法: 问题描述: 给定一个带权有向图G=(V,E),其中每条边的权是非负实数。另外,还给定V中的一个顶点,称为源。现在要计算从源到所有其他各顶点的最短路长度。这里路的长度是指路上各边权之和。这个问题通常称为单源最短路径问题。算法描述: Dijkstra算法是解单源最短路径的一个贪心算法。基本思想是:设置顶点集合S并不断地做贪心选择来扩充这个集合。一个顶点属于S当且仅当从源到该顶点的最短路径长度已知。初始时,S中仅含有源。设u是G的某一个顶点,把从源到u且中间只经过S中顶点的路称为从源到u的特殊路径,并用数组dist记录当前每个顶点所对应的最短特殊路径长度。Dijkstra算法每次从V-S中取出具有最短特殊路长度的顶点u,将u添加到S中,同时对数组dist做必要的修改。一旦S包含了所有V中顶点,dist就记录了从源到所有其他顶点之间的最短路径长度。 源代码: #include #define MAX 1000 #define LEN 100 int k=0, b[LEN]; using namespace std;

//-------------------------------------数据声明------------------------------------------------//c[i][j]表示边(i,j)的权 //dist[i]表示当前从源到顶点i的最短特殊路径长度 //prev[i]记录从源到顶点i的最短路径上的i的前一个顶点 //--------------------------------------------------------------------------------------------- void Dijkstra(int n, int v, int dist[], int prev[], int c[][LEN]) { bool s[LEN]; // 判断是否已存入该点到S集合中 for (int i = 1; i <= n; i++) { dist[i] = c[v][i]; s[i] = false; //初始都未用过该点 if (dist[i] == MAX) prev[i] = 0; //表示v到i前一顶点不存在 else prev[i] = v; } dist[v] = 0; s[v] = true; for (int i = 1; i < n; i++)

最短路径算法及其在路径规划中的应用

最短路径算法及其路径规划中的应用 摘要: 这篇文章把徒步运动的路径规划问题转化为求解图中任意两点间的最短路径问题,进而针对此问题介绍了Floyd算法,对该算法的时间花费进行分析,并介绍了在实际问题中如何灵活运用该算法解决路径决策中遇到的问题。 关键词:路径规划、最短路径、决策、Floyd算法 将实际地图的转化为有向图 在策划一次徒步旅行时,设计正确的旅行的线路特别重要,首先我们必须先要得到那个地区的地图,以便进行后续的线路规划。当我们拿到某一地区的地图时,我们可以把地图上的每一条线路用线段表示,用顶点表示地图上的岔路口,即多条线段的交点,这样就形成了一个由点和线段组成的图。我们可以在每条线段上标上数字,表示两点之间的实际距离,或者表示通过这条路径所需的时间。当然,如果两点之间没有线段相连,我们可以认为距离为无穷大,用∞表示。有时候某些线路是单向的,即只能从一个方向到另一个方向,不能逆行。这种情况在具体的路径设计中非常常见,比如,在繁华的都市内会有一些单行道,在山区景点中,常会出现一些上山索道,这些都是单向线路的常见例子。有时候,沿某条线路的两个方向所需的时间不同,这种例子更为常见,比如上山与下山,顺风与逆风等等。对于这两种情况,我们可以在表示路径的线段上加上箭头表示该路径的方向,形成有向图。 到达v2的距离为8,而从v2到v1的距离为3。 从点v1到v0的距离为5,而从v0到v1的距离 为∞。这种带有箭头的有向图,比不带箭头的无 向图能够表示更一般的情形,可以说无向图只是 有向图的一种特殊情况。 如果我们知道任意两点间的最短路径,这对 我们进行路径规划将会有很大的帮助,但当地图 较为复杂时,凭直觉估计最短路径的方法往往不 可靠,这时就必须借助计算机的强大计算能力,寻找最短路径。下面,我们就以 这种有向图为工具,来探究寻找最短路径的方法。

贪婪算法

答:贪婪算法(Greedy algorithm)是一种对某些求最优解问题的更简单、更迅速的设计技术。用贪婪法设计算法的特点是一步一步地进行,常以当前情况为基础根据某个优化测度作最优选择,而不考虑各种可能的整体情况,它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间,它采用自顶向下,以迭代的方法做出相继的贪心选择,每做一次贪心选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题,通过每一步贪心选择,可得到问题的一个最优解,虽然每一步上都要保证能获得局部最优解,但由此产生的全局解有时不一定是最优的,所以贪婪法不要回溯。 贪婪算法是一种改进了的分级处理方法。其核心是根据题意选取一种量度标准。然后将这多个输入排成这种量度标准所要求的顺序,按这种顺序一次输入一个量。如果这个输入和当前已构成在这种量度意义下的部分最佳解加在一起不能产生一个可行解,则不把此输入加到这部分解中。这种能够得到某种量度意义下最优解的分级处理方法称为贪婪算法。 对于一个给定的问题,往往可能有好几种量度标准。初看起来,这些量度标准似乎都是可取的,但实际上,用其中的大多数量度标准作贪婪处理所得到该量度意义下的最优解并不是问题的最优解,而是次优解。因此,选择能产生问题最优解的最优量度标准是使用贪婪算法的核心。 一般情况下,要选出最优量度标准并不是一件容易的事,但对某问题能选择出最优量度标准后,用贪婪算法求解则特别有效。最优解可以通过一系列局部最优的选择即贪婪选择来达到,根据当前状态做出在当前看来是最好的选择,即局部最优解选择,然后再去解做出这个选择后产生的相应的子问题。每做一次贪婪选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题,最终可得到问题的一个整体最优解。其有以下特性: ⑴ 有一个以最优方式来解决的问题。为了构造问题的解决方案,有一个候选的对象的集合:比如不同面值的硬币。 ⑵ 随着算法的进行,将积累起其它两个集合:一个包含已经被考虑过并被选出的候选对象,另一个包含已经被考虑过但被丢弃的候选对象。 ⑶ 有一个函数来检查一个候选对象的集合是否提供了问题的解答。该函数不考虑此时的解决方法是否最优。 ⑷ 还有一个函数检查是否一个候选对象的集合是可行的,也即是否可能往该集合上添加更多的候选对象以获得一个解。和上一个函数一样,此时不考虑解决方法的最优性。 ⑸ 选择函数可以指出哪一个剩余的候选对象最有希望构成问题的解。 ⑹ 最后,目标函数给出解的值。

最短路径算法在物流运输中的应用

最短路径算法在物流运输 中的应用 Last revision date: 13 December 2020.

本科生毕业设计(论文)题目:线性表的设计和实现 学生姓名:张三 学号: 1153 院系:基础科学学院信息技术系 专业年级: 2012级信息与计算科学专业 指导教师:李四 年月日

摘要 随着现代物流业的发展,如何优化和配置物流的运输路径成为了一个热点的问题。其中,最具代表性的问题就是如何在一个道路网络中选择两点之间的合适路径,使其距离最短。为了解决这个问题,本文介绍了两种最常用的最短路径求解方法——DIJKSTRA算法与FLOYD算法,分析了它们的适用范围以及时间复杂度。最后,对一个具体的航空公司物流配送问题进行了求解,得到了理论最优路径。 关键词:最短路径问题;DIJKSTRA算法;物流运输

ABSTRACT With the development of modern logistics industry, how to optimize and configure the transport path of logistics has become a hot issue. Among them, the most representative problem is how to select the appropriate path between two points in a road network to minimize the distance. In order to solve this problem, this paper introduces two most common shortest path solutions —— Dijkstra algorithm and Floyd algorithm, and analyzes their application range and time complexity. Finally, a specific airline logistics distribution problem is solved, and the theoretical optimal path is obtained. Keywords:Minimum path problem;Dijkstra algorithm;Logistics transportation

数据结构课程设计-Floyd算法求解最短路径

数据结构课程设计报告撰写要求 (一)纸张与页面要求 1.采用国际标准A4型打印纸或复印纸,纵向打印。 2.封页和页面按照下面模板书写(正文为:小四宋体1.5倍行距)。 3.图表及图表标题按照模板中的表示书写。 (二)课设报告书的内容应包括以下各个部分:(按照以下顺序装订) 1.封页(见课设模版) 2、学术诚信声明,所有学生必须本人签字,否则教师拒绝给予成绩。 2.任务书(学生教师均要签字,信息填写完整) 3.目录 4.正文一般应包括以下内容: (1)题目介绍和功能要求(或描述) 课程设计任务的详细描述(注意不能直接抄任务书),将内容做更详细的具体的分析与描述; (2) 系统功能模块结构图 绘制系统功能结构框图及主要模块的功能说明; (3) 使用的数据结构的描述: 数据结构设计及用法说明; (4) 涉及到的函数的描述 ; (5) 主要算法描述( 程序流程图) (6) 给出程序测试/运行的结果 设计多组数据加以描述(包括输入数据和输出结果) (7) 课程设计的总结及体会 (8) 参考文献 格式要求:[1]作者,等. 书名.出版地:出版社,出版年 5.附录:程序清单 (应带有必要的注释)

沈阳航空航天大学 课程设计报告 课程设计名称:数据结构课程设计 课程设计题目:利用弗洛伊德(Floyd)算法求解 最短路径 院(系):计算机学院 专业:计算机科学与技术(物联网方向) 班级:34010105 学号: 姓名: 指导教师: 说明:结论(优秀、良好、中等、及格、不及格)作为相关教环节考核必要依据;格式不符合要求;数据不实,不予通过。报告和电子数据必须作为实验现象重复的关键依据。

dijkstra最短路径算法

数据通信与计算机网络大作业 Dijkstra 最 短 路 径 算 法

【摘要】 摘要:最短路径分析在地理信息系统、计算机网络路由等方面发挥了重要的作用, 对其进行优化很有必要。本文分析了传统 的最短路径算法(即Dijkstra 算法)的优化途径及现有的优化算法, 然后在Dijkstra 算法的基础上, 采用配对堆结构来实现路 径计算过程中优先级队列的一系列操作, 经理论分析与实验测试结果对比, 可以大大提高该算法的效率和性能。 【关键词】 最短路径; Dijkstra 算法; 【正文】 随着计算机网络技术和地理信息科学的发展, 最短路径问题无论是在交通运输, 还是在城市规划、物流管理、网络通讯等方面, 它都发挥了重要的作用。因此, 对它的研究不但具有重要的理论价值, 而且具有重要的应用价值。研究最短路径问题通常将它们抽象为图论意义下的网络问题, 问题的核心就变成了网络图中的最短路径问题。此时的最短路径不单指“纯距离”意义上的最短路径, 它可以是“经济距离”意义上的最短路径, “时间”意义上的最短路径, “网络”意义上的最短路径。关于最短路径问题, 目前所公认的最好的求解方法, 是由F.W.Dijkstra 提出的标号法, 即Dijkstra 算法。 1 Dijkstra 算法 Dijkstra 算法是求最短路径的最基本和使用最广泛的算法。在求从网络中的某一节点(源点)到其余各节点的最短路径时, 经典Dijkstra 算法将网络中的节点分成三部分: 未标记节点、临时标记节点和最短路径节点(永久标记节点)。算法开始时源点初始化为最短路径节点, 其余为未标记节点, 算法执行过程中, 每次从最短路径节点往相邻节点扩展, 非最短路径节点的相邻节点修改为临时标记节点, 判断权值是否更新后, 在所有临时标记节点中提取权值最小的节点, 修改为最短路径节点后作为下一次的扩展源, 再重复前面的步骤, 当所有节点都做过扩展源后算法结束。具体算法描述如下: 设在一非负权简单连通无向图G=(V:顶点集, E:边集, W:边权值)中, d 为图G 的邻接矩阵, 求源点P 0到其余所有节点Pi的最短路径长度。 ⑴将V 分为未标记节点子集N、临时最短路径节点子集T和最短路径节点子集S, 每个节点上的路径权值为D(i)。初始化:S={P0}, T=¢, N=V- S, D(0)=0, D(i)=∞; ⑵更新:将新加入S 集合的节点Ps 作为扩展源, 计算从扩展源到相邻节点的路径值。若该值比节点上的原值小, 则用该值替换原值, 否则保持原值不变, 即D(i)=min{D(s)+d[s][i],D(i)},并将这些相邻节点之中的未标记节点归为临时标记节点, 即T= T∪Pi, N=N- Pi; ⑶选择:在T 中选择具有最小路径值D(s)的节点Ps, 归入集合S 中, 即S=S ∪Ps, T=T- Ps;

贪心算法的应用实例

贪心算法的应用实例 例2.排队问题 【题目描述】 在一个医院B 超室,有n个人要做不同身体部位的B超,已知每个人需要处理的时间为ti,(00,从而新的序列比原最优序列好,这与假设矛盾,故s1为最小时间,同理可证s2…sn依次最小。 例3.:数列极差问题 【题目描述】 在黑板上写了N个正整数做成的一个数列,进行如下操作:每一次擦去其中的两个数a 和b,然后在数列中加入一个数a×b+1,如此下去直至黑板上剩下一个数,在所有按这种操作方式最后得到的数中,最大的max,最小的为min,则该数列的极差定义为M=max-min。 编程任务:对于给定的数列,编程计算出极差M。 输入输出样例: 输入: 4 2 1 4 3 输出: 13 【算法分析】 当看到此题时,我们会发现求max与求min是两个相似的过程。若我们把求解max与min的过程分开,着重探讨求max的问题。 下面我们以求max为例来讨论此题用贪心策略求解的合理性。 讨论:假设经(N-3)次变换后得到3个数:a ,b , max'(max'≥a≥b),其中max'是(N-2)个数经(N-3)次f变换后所得的最大值,此时有两种求值方式,设其所求值分别为 z1,z2,则有:z1=(a×b+1)×max'+1,z2=(a×max'+1)×b+1所以z1-z2=max'-b≥0若经(N-2)次变换后所得的3个数为:m,a,

数据结构课程设计_城市最短路径求解

数据结构课程设计 —省会城市最短路径求解一、类关系图 说明:Graph类继承Form类,同时嵌入了CityInf结构体和List类。 Graph类的几个重要函数、类、结构体 private void Init()//初始化函数 private void ShowMap_Paint(object sender, PaintEventArgs e) //绘制地图 private bool GetMinDistanceFun(int entry) //采用迪杰斯特拉算法获得最短路径private void BFS(int StartPoint, int[] visited, string name) //广度优先遍历函数private void DFS(int StartPoint, int[] visited, string name)//深度优先遍历函数private void Prim()//求解最小生成树 Prim算法 private class List //广度优先遍历用到的队列类 public struct CityInf//存放城市信息:城市名称、城市坐标、状态值

二、流程图

三、主要算法的实现 1.用迪杰斯特拉算法实现省会城市间最短路径的求解 private bool GetMinDistanceFun(int entry) { int inputnodenum = CityData.citysum; int[] Mark = new int[inputnodenum]; //标志位数组标记数据在哪个集合 int mindis = 0, nextnode = 0;//最短路径,下一个城市结点 int i, j; //第一轮距离数组记录从起始点到其他所有点的边权值 for (i = 0; i < inputnodenum; i++) { Distance[i] = GetCityWeight(entry, i); //所有标志位清零 Mark[i] = 0; //如果起始结点可以抵达某个结点 if (i != entry && Distance[i] < MaxWeight) { RoutePath[i] = entry; //则把该结点首先放入路径数组 } else { RoutePath[i] = -1;//表示该路径不通 } } //初始状态下集合存放找到最短路径顶点集合的中只包含源点entry 所以把它在Mark 中标记出来 Mark[entry] = 1; //在还没有找到最短路径的结点集合中选取最短距离结点nextnode for (i = 1; i < inputnodenum; i++) { //设定每轮的初始最小距离为无穷大 mindis = MaxWeight; for (j = 0; j < inputnodenum; j++) { //保证每次循环mindis是到entry的最小值 if (Mark[j] == 0 && Distance[j] < mindis)//如果没有进入最短路径且距离小于最小距离 { nextnode = j; mindis = Distance[j];//记录本次循环的最短路径 } }

相关文档
最新文档