第五章地理信息系统-路径遍历与最短路径
第五章地理信息系统-最短路径算法

不仅可以求出起点到终点的最短路径及其长度 ,而且可以求出起点到其他任何一个顶点的最短路 径及其长度;同时适用于求解有向图或无向图上的 最短路径问题。.
标号法的基本思想
设G是一个赋权有向图,即对于图中的每一条边, 都赋予了一个权值。在图G中指定两个顶点,确定为起 点和终点,不妨设v1为起点,vk为终点。 首先从 v1 开始,给每一个顶点标一个数,称为标 号。这些标号,又进一步区分为T标号和P标号两种类 型。其中,每一个顶点的T标号表示从起点v1到该点的 最短路径长度的上界,这种标号为临时标号;P标号表 示从v1到该点的最短路长度,这种标号为固定标号。 在最短路径计算过程中,对于已经得到P标号的顶 点,不再改变其标号;对于凡是没有标上P标号的顶点, 先给它一个T标号;算法的每一步就是把顶点的 T标号 逐步修改,将其变为P标号。 那么,最多经过k-1步,就可以求得到从起点 v1到 每一个顶点的最短路径及其长度。
物流信息管理
大连海事大学
第五章 地理信息系统
最短路径原理与算法
1. 数学模型 2. 标号法 3. 程序流程
最短路径问题
(一)最短路径的含义
二、最短路径问题
(一)最短路径的含义
“纯距离”意义上的最短路径
例如,需要运送一批物资从一个城市到另 一个城市,选择什么样的运输路线距离最短?
“经济距离”意义上的最短路径
标号法具体计算步骤
开始,先给v1标上P标号P(v1)= 0,其余各点 标上T标号T(vj)=+∞(j≠1)。 ① 如果刚刚得到P标号的点是vi,那么,对于 所有这样的点 v j vi , v j E , 而且 v j的标号是 T标号 将其T标号修改为:min[T(vj),P(vi)+wij]。 v j0 ② 若G中没有T标号,则停止。否则,把点 的T标号修改为P标号,然后再转入①。 v j0 满足 T (v j0 ) minT (v j ) 其中,
最短路径知识点总结

最短路径知识点总结最短路径问题的核心思想是通过某种策略找到两个节点之间的最短路径。
在图的表示方法上,最短路径问题通常使用邻接矩阵或邻接表来表示图的结构。
多种最短路径算法也可以适用于不同的图模型,包括有向图、无向图、带权图等。
常用的最短路径算法包括Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法等。
下面将对这些算法进行介绍和总结。
Dijkstra算法是一种解决单源最短路径问题的贪心算法。
它的核心思想是通过不断地确定距离源点距离最短的顶点来逐步扩展已知的最短路径集合。
具体步骤包括:初始化距离数组,设置起点距离为0,其他顶点距离为无穷大;选择未访问顶点中距离最短的顶点,并将其标记为已访问;更新与该顶点相邻的顶点的距离;不断重复以上步骤直到所有顶点都被访问。
Dijkstra算法的时间复杂度为O(V^2),其中V表示顶点的个数。
当图比较大时,可以使用堆优化的Dijkstra算法,将时间复杂度优化到O((V+E)logV)。
Bellman-Ford算法是一种解决单源最短路径问题的动态规划算法。
它的核心思想是通过对所有边进行松弛操作,不断更新顶点的最短路径估计值。
具体步骤包括:初始化距离数组,设置起点距离为0,其他顶点距离为无穷大;循环遍历所有边,不断进行松弛操作,直到没有发生变化为止。
Bellman-Ford算法的时间复杂度为O(VE),其中V表示顶点的个数,E表示边的个数。
这个算法可以解决包含负权边的图的最短路径问题,而Dijkstra算法则无法处理负权边。
Floyd-Warshall算法是一种解决多源最短路径问题的动态规划算法。
它的核心思想是通过对所有顶点之间的距离进行不断更新,找到所有顶点之间的最短路径。
具体步骤包括:初始化距离矩阵,设置顶点之间的距离为边的权重,若没有直接相连的边则设置为无穷大;循环遍历所有顶点,尝试将每个顶点作为中转点,并尝试更新所有顶点对之间的距离。
arcmap 最短路径计算

arcmap 最短路径计算ArcMap是地理信息系统(GIS)中最常用的软件之一,它提供了一整套丰富的地图制图、空间分析和数据管理等工具,而其中最独特和实用的功能之一就是最短路径分析。
本文将介绍ArcMap最短路径计算的相关知识和应用。
1. 最短路径定义在ArcMap中,最短路径指的是从一个地理位置到另一个地理位置的最短距离或最短路线,即使在大地曲率和地形起伏复杂的情况下,也可以计算出其中的最优路径。
最短路径计算主要用于寻路、行车导航、道路规划等领域,可以快速计算出从起点到终点的最优路径,帮助用户减少时间、成本和资源浪费。
2. 最短路径计算方法在ArcMap中,最短路径计算方法有两种:基于网络数据集(Network Dataset)的最短路径计算和基于地表数据的最短路径计算。
2.1 基于网络数据集的最短路径计算网络数据集是ArcMap中用于路网和路径分析的一个重要概念,它可以将地图上的道路网络和交通设施等要素构建成一个典型的网络结构,方便进行最短路径计算。
基于网络数据集的最短路径计算是通过网络分析工具实现的,其中包括了三种方法:(1)朴素最短路径:该方法是一种基于Dijkstra算法的最短路径计算,通过计算道路网格之间的距离和速度等信息,计算最短路径。
(2)全局最短路径:该方法是一种基于Floyd算法的最短路径计算,能够考虑道路网格的交叉和环路,计算出整个网络中的最短路径。
(3)受限最短路径:该方法是一种根据用户设定的条件进行路径规划的最短路径计算,例如最小出行时间、最小距离和最少节点等。
基于网络数据集的最短路径计算具有准确、快速和灵活等优点,适合于处理中大型的道路网络和公共交通系统等。
2.2 基于地表数据的最短路径计算基于地表数据的最短路径计算适用于区域较小、地形复杂等情况下的跨越,由于这类分析通常基于高程数据计算,因此也被称为高程路径分析。
它通过三维分析工具实现,包括了以下方法:(1)距离分析:该方法根据地形高程信息计算最短路径,可以计算起点和终点之间的直线距离、欧几里得距离和沿地形走的最短距离等。
最短路径-课件

欢迎来到最短路径算法的课程!在这个课件中,我们将探索什么是最短路径 算法以及它在不同情景中的应用。让我们开始吧!
什么是最短路径算法
最短路径算法是用于在图或网络中找到两个节点之间最短路径的计算方法。它在许多领域中都有广泛的 应用,例如网络路由、GPS导航和运筹学问题。
Dijkstra算法及其原理
在生产和物流中优化资源分配和路径选择, 以最大限度地提高效率。
最短路径算法的时间复杂度分 析
不同的最短路径算法具有不同的时间复杂度,了解它们的性能特点可以帮助 选择适合特定问题的算法。
最短路径算法在实际中的性能 优化
根据具体问题的特点,可以对最短路径算法进行各种优化,以加快计算速度 和减少资源消耗。
Floyd-Warshall算法及其原理
Floyd-Warshall算法是一种用于找到图中所有节点之间最短路径的算法。它通 过动态规划的方法计算节点之间的最短路径,并允许负权边的存在。
SPFA算法及其原理
SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)算法是一种用于在加权图中找到单源最 短路径的算法 快的运行时间。
最短路径问题的应用
交通网络设计中的最短路径问题
帮助规划城市道路网络,以最小化交通拥堵 和行驶距离。
GPS导航中的最短路径问题
帮助导航系统计算出到达目标地点的最短路 径,以提供准确的导航指引。
网络路由问题中的最短路径问题
帮助选择网络中数据包的最佳路径,以最小 化传输时间和延迟。
运筹学中的最短路径问题
最短路径问题的分类
单源最短路径问题
寻找某个节点到其余所有节点的最短路径。
源点集合限制的最短路径问题
在一组源节点中寻找到达目标节点的最短路 径。
地理信息实验报告 最短路径

实验二网络分析实习报告一、实验目的网络分析是GIS空间分析的重要功能分。
有两类网络,一为道路(交通)网络,一为实体网络(比如,河流、排水管道、电力网络)。
此实验主要涉及道路网络分析,主要内容包括:●最佳路径分析,如:找出两地通达的最佳路径。
●最近服务设施分析,如:引导最近的救护车到事故地点。
●服务区域分析,如:确定公共设施(医院)的服务区域。
通过对本实习的学习,应达到以下几个目的:(1)加深对网络分析基本原理、方法的认识;(2)熟练掌握ARCGIS下进行道路网络分析的技术方法。
(3)结合实际、掌握利用网络分析方法解决地学空间分析问题的能力。
二、实验准备软件准备:ArcMap,要求有网络分析扩展模块的许可授权数据准备:Shape文件创建网络数据集(高速公路:Highways, 主要街道:Major Streets, 公园:Parks,湖泊:Lakes,街道:Streets)Geodatabase网络数据集:NetworkAnalysis.mdb:包含:街道图层:Streets仓库图层:Warehouses商店图层:Stores在ArcMap中加载启用NetWorkAnylyst网络分析模块:执行菜单命令[工具Tools]>>[Extensions], 在[Extensions]对话框中点击[NetworkAnalyst] 启用网络分析模块,即装入Network Analyst空间分析扩展模块。
道路网络分析步骤1. 创建分析图层2. 添加网络位置3. 设置分析选项4. 执行分析过程显示分析结果三、实验内容及步骤(一) 最佳路径分析根据给定的停靠点,查找最佳路径(最省时的线路)1.1 数据准备1.2 创建路径分析图层1.3 添加停靠点1.4 设置分析选项1.5 运行最佳路径分析得到分析结果1.6 设置路障(barrier)(二) 最近服务设施分析(查找最近的消防队)在这个实验中,当某个位置发生火灾时将找到距事故最近的四个消防队,并且可以进一步找到能够最快到达事故地点的路线.2.1 数据准备2.2 创建“最近服务设施分析图层”2.3 添加“服务设施”图层2.4 设定火灾事故发生地点2.5 设置分析选项四.实验感悟实验可以提高我的实践能力,我觉得我应该加强实验。
最短路径算法的原理和方法

最短路径算法的原理和方法最短路径算法是一类解决图中节点最短路径问题的算法,例如在网络中找到从一个节点到另一个节点的最短路径,或者在地图中找到从一个地点到另一个地点的最短路线。
最短路径问题可以用图论来描述,即在有向或无向的图中,根据边的权重找到连接两个顶点的最短路径。
最短路径算法可以分为以下几种:1. Dijkstra 算法Dijkstra 算法是最常用的找到单源最短路径的算法,它适用于没有负权边的有向无环图或仅含正权边的图。
算法步骤:(1)初始化,将起点到所有其他顶点的距离初始化为正无穷,将起点到自己的距离初始化为0。
(2)选择一个起点,将其距离设为0。
(3)将起点加入已知最短路径集合。
(4)遍历与起点相邻的所有顶点,将它们到起点的距离更新为起点到它们的距离。
(5)从未加入已知最短路径集合中的顶点中选择最小距离的顶点,将它加入已知最短路径集合中。
(6)重复步骤4和步骤5直到所有顶点都被加入已知最短路径集合中。
2. Bellman-Ford 算法Bellman-Ford 算法是一种解决有负权边的单源最短路径问题的算法。
算法步骤:(1)初始化,将起点到所有其他顶点的距离初始化为正无穷,将起点到自己的距离初始化为0。
(2)遍历每条边,将该边起点的距离加上该边的权重,如果得到的距离比该边终点的距离小,则更新该终点的距离为该距离。
(3)重复步骤2 V-1 次,其中V 是图中的顶点数。
(4)检查是否存在负环,即在V-1 次迭代后,仍然可以更新顶点的距离。
如果存在负环,算法无法执行。
3. Floyd-Warshall 算法Floyd-Warshall 算法是一种解决所有顶点对之间的最短路径问题的算法。
算法步骤:(1)初始化,将每个顶点到其他顶点的距离初始化为边权,如果两个顶点之间没有边相连,则初始化为正无穷。
(2)依次加入每个顶点,如果通过加入该顶点可以得到更短的路径,则更新路径。
(3)输出结果,即每个顶点对之间的最短路径。
信息学竞赛中的的遍历与最短路径算法

信息学竞赛中的的遍历与最短路径算法信息学竞赛中的遍历与最短路径算法信息学竞赛是一个涵盖计算机科学、信息技术和算法思维的综合性竞赛项目。
在这样的竞赛中,遍历和最短路径算法是两个重要的概念和技巧。
本文将介绍在信息学竞赛中,遍历和最短路径算法的应用及其相关的技巧和策略。
一、遍历算法遍历是指沿着图或树的边对节点进行系统地访问的过程。
在信息学竞赛中,常用的遍历算法有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。
1. 深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种通过递归或栈实现的搜索算法。
它的基本思想是从某个起始节点开始,沿着路径尽可能深地搜索,直到达到无法再继续的节点,然后回溯到前一个节点,继续搜索其他路径。
在信息学竞赛中,深度优先搜索常用于解决迷宫问题、图的连通性问题等。
2. 广度优先搜索(BFS)广度优先搜索是一种通过队列实现的搜索算法。
它的基本思想是从某个起始节点开始,先访问起始节点周围的节点,然后继续访问这些节点周围的节点,直到找到目标节点或队列为空。
在信息学竞赛中,广度优先搜索常用于解决最短路径问题、连通块计数等。
二、最短路径算法在信息学竞赛中,最短路径算法用于求解图中两个节点之间最短路径的问题。
常见的最短路径算法有迪杰斯特拉算法(Dijkstra Algorithm)和弗洛伊德算法(Floyd Algorithm)。
1. 迪杰斯特拉算法迪杰斯特拉算法是一种贪心算法,用于求解带权有向图中单源最短路径的问题,即求解一个节点到其他所有节点的最短路径。
算法的基本思想是从起始节点开始,依次按照边的权值更新节点的最短路径,直到所有节点的最短路径都被确定。
在信息学竞赛中,迪杰斯特拉算法常用于求解某个节点到其他节点的最短路径。
2. 弗洛伊德算法弗洛伊德算法是一种动态规划算法,用于求解带权有向图中所有节点之间的最短路径。
算法的基本思想是逐步更新节点之间的最短路径,利用中间节点作为过渡,直到得到所有节点之间的最短路径。
最短路径算法在地图导航系统中的优化策略

最短路径算法在地图导航系统中的优化策略地图导航系统作为现代交通出行中必不可少的工具之一,其核心功能是帮助用户找到最短路径。
寻找最短路径的基本算法之一是最短路径算法,它通过遍历地图上的节点和边来确定两个地点之间的最短路径。
然而,在实际应用中,最短路径算法的性能和效率并不总能令人满意。
为了提升地图导航系统的用户体验,我们需要采用一些优化策略来改进最短路径算法。
一、拆分算法通常情况下,我们的目标是找到起点到终点的最短路径。
然而,有时候用户需要在途中添加新的目标点,或者需要在途中进行一些必要的停留。
这就意味着我们需要重新计算从起点到终点的最短路径。
为了避免重复计算,我们可以将地图分割成多个区域,只在需要的区域内运行最短路径算法。
这样一来,无论用户添加了新的目标点还是进行了停留,我们只需要在相关区域内重新计算最短路径,从而大大提高了计算效率。
二、基于实时交通信息的算法实时交通信息是地图导航系统中不可或缺的一个因素。
它可以告诉用户当前道路的交通状况,从而帮助用户选择最优的路径。
在最短路径算法中引入实时交通信息,可以使得系统能够根据道路的实际情况选择更短的路径。
比如,某条道路在交通高峰时段拥堵严重,而另一条路线则畅通无阻,系统可以通过交通信息判断并选择流量较小的道路,从而减少用户的行车时间。
三、车辆导航系统优化对于车辆导航系统来说,除了最短路径外,还有一些其他因素需要考虑。
比如,驾驶员可能更倾向选择高速公路,或者有些道路可能存在限行规定。
因此,在最短路径算法中引入这些因素是十分必要的。
通过设定不同的权重,可以对不同类型的道路进行加权,从而在选择最短路径时更好地满足用户的偏好和限制条件。
四、考虑交通拥堵预测除了实时交通信息外,还可以通过交通拥堵预测来优化地图导航系统。
交通拥堵预测算法可以根据历史数据和实时数据,预测未来一段时间内道路的交通状况。
通过将交通拥堵预测融入最短路径算法,系统可以提前规避即将出现的拥堵路段,从而帮助用户选择更加高效的路径。
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“时间”意义上的最短路径 例如,某家经营公司有一批货物急需从一个
城市运往另一个城市,那么,在由公路、铁路、 河流航运、航空运输等4种运输方式和各个运输线 路所构成的交通网络中,究竟选择怎样的运输路 线最节省时间?
先给它一个T标号;算法的每一步就是把顶点的T标号
逐步修改,将其变为P标号。
那么,最多经过k-1步,就可以求得到从起点v1到 每一个顶点的最短路径及其长度。
标号法具体计算步骤
开始,先给v1标上P标号P(v1)= 0,其余各点 标上T标号T(vj)=+∞(j≠1)。
① 如果刚刚得到P标号的点是vi,那么,对于
1 Initialization:
2 S = {u}
3 for all nodes v
4 if v adjacent to u then
5
D(v) = c(u,v)
6 else D(v) = ∞
7
8 Loop
9 find w not in S with the smallest D(w)
10 add w to S
11 update D(v) for all v adjacent to w and not in S:
12 D(v) = min{D(v), D(w) + c(w,v)}
13 until all nodes in S
15Biblioteka 标号法例子标号法例子
最短路径生成树
v
2
y
3
1
1
x
4
u
21
5
t
w4
3
s
节点 u v zw y x s t z
首先从v1开始,给每一个顶点标一个数,称为标 号。这些标号,又进一步区分为T标号和P标号两种类
型。其中,每一个顶点的T标号表示从起点v1到该点的 最短路径长度的上界,这种标号为临时标号;P标号表
示从v1到该点的最短路长度,这种标号为固定标号。 在最短路径计算过程中,对于已经得到P标号的顶
点,不再改变其标号;对于凡是没有标上P标号的顶点,
以上3类问题,都可以抽象为同一类问题,即 赋权图上的最短路径问题。
不同意义下的距离都可以被抽象为网络图中 边的权值。
权——这种权值既可以代表“纯距离 ”,又 可以代表“经济距离 ”,也可以代表“时间距 离 ”。
(二)最短路径的算法
标号法 1959年E.W.Dijkstar 提出的标号法是最短路径
Next
For j=1 to NUMOFITEMS(w) Call BreadthFirstSearch( w(j) )
Next End Sub
二、最短路径问题
(一)最短路径的含义
二、最短路径问题
(一)最短路径的含义
“纯距离”意义上的最短路径 例如,需要运送一批物资从一个城市到另
一个城市,选择什么样的运输路线距离最短? “经济距离”意义上的最短路径
物流信息管理
大连海事大学
第五章 地理信息系统
路径遍历与最短路径
一、路径遍历 1. 深度优先遍历 2. 广度优先遍历
二、最短路径 1. 数学模型 2. 标号法 3. 程序流程
一、路径遍历
1.深度优先遍历
(1) 首 先 访 问 顶 点 i , 并 将 其 访 问 标 记 置 为 访 问 过 , 即 visited(i) =1; (2) 然后搜索与顶点i有边相连的下一个顶点j,若j未被 访问过,则访问它,并将j的访问标记置为访问过, visited(j)=1,然后从j开始重复此过程,若j已访问,再 看与i有边相连的其它顶点; (3) 若与i有边相连的顶点都被访问过,则退回到前一 个访问顶点并重复刚才过程,直到图中所有顶点都被 访问完为止。
深度优先遍历算法描述
Sub DeepthFirstSearch(v as Integer) ‘从v出发深度优先遍历图g Call visit(v) visited(v) = 1 w=FIRSTADJ(v) ‘w为v的邻接点 Do while visited(w)=0 ‘当邻接点未访问 Call DeepthFirstSearch(w) w=NEXTADJ(v) ‘找下一邻接点 Loop
所有这样的点 vj vi , vj E,而且vj的标号是T标号
将其T标号修改为:min[T(vj),P(vi)+wij]。
v j0
② 若G中没有T标号,则停止。否则,把点 的T标号修改为P标号,然后再转入①。
其中,v j0 满足 T (v j0 ) min T (v j )
标号法算法描述
广度优先遍历算法描述
Call visit(s) visited(s) = 1
Sub BreadthFirstSearch(v as Integer) ‘从v出发广度优先遍历图g
For i=1 to NUMOFADJ(v) w(i) = NEXTADJ(v) ‘找下一邻接点 If visited( w(i) ) = 0 Then Call visit( w(i) ) visited( w(i) ) = 1 End If
前溯节点 u u u v w w x y
问题最好的求解方法 。 标号法优点
不仅可以求出起点到终点的最短路径及其长度 ,而且可以求出起点到其他任何一个顶点的最短路 径及其长度;同时适用于求解有向图或无向图上的 最短路径问题。.
标号法的基本思想
设G是一个赋权有向图,即对于图中的每一条边, 都赋予了一个权值。在图G中指定两个顶点,确定为起 点和终点,不妨设v1为起点,vk为终点。
End Sub
2.广度优先遍历
广度优先搜索遍历类似于树的按层次遍历。设图G的初 态是所有顶点均未访问,在G 中任选一顶点i作为初始点, 则广度优先搜索的基本思想是: (1) 首先访问顶点i,并将其访问标志置为已被访问,即 visited(i)=1; (2) 接着依次访问与顶点i有边相连的所有顶点W1, W2,…,Wt; (3) 然后再按顺序访问与W1,W2,…,Wt有边相连又 未曾访问过的顶点; 依此类推,直到图中所有顶点都被访问完为止 。