最短路径问题的一种高效实现
最短路径问题的智能优化算法
最短路径问题的智能优化算法最短路径问题是图论中的经典问题，其在各个领域都有着广泛的应用。
然而，当图的规模庞大时，传统的求解方法往往存在效率低下的问题。
为了提高求解最短路径问题的效率，智能优化算法应运而生。
本文将介绍几种常用的智能优化算法，并比较它们在求解最短路径问题上的表现。
1. 遗传算法遗传算法是模拟自然界的进化过程而设计的一种优化算法。
在求解最短路径问题时，可以将图中的节点看作基因，路径长度看作适应度。
遗传算法通过交叉、变异等操作对解空间进行搜索，并逐代筛选出较优的解。
在实际应用中，遗传算法能够在较短的时间内找到逼近最优解的结果。
2. 蚁群算法蚁群算法是受到蚂蚁觅食行为的启发而设计的一种优化算法。
蚁群算法通过模拟蚂蚁在搜索食物时释放信息素、路径选择等行为进行优化。
在求解最短路径问题时，可以将蚂蚁看作在节点之间移动的代理，蚁群中的每只蚂蚁通过释放信息素来引导搜索方向。
经过多次迭代，蚁群算法可以找到接近最短路径的解。
3. 粒子群算法粒子群算法是模拟鸟群觅食行为的一种优化算法。
粒子群算法通过随机初始化一群“粒子”，然后根据自身最优解和群体最优解来不断调整粒子的位置和速度，以找到最优解。
在求解最短路径问题时，可以将节点看作粒子，粒子的位置和速度表示路径的位置和前进方向。
通过迭代调整粒子的位置和速度，粒子群算法能够找到较优的解。
4. 模拟退火算法模拟退火算法是一种受到固体退火原理启发的优化算法。
在求解最短路径问题时，可以将节点看作原子，在不同温度下进行状态转移，以找到更优的解。
模拟退火算法通过接受差解的概率和降低温度的策略来逐渐搜索到接近最优解的结果。
以上是几种常见的智能优化算法在求解最短路径问题上的应用。
这些算法在实际应用中有着广泛的适用性，并且能够在较短的时间内找到较优的解。
在具体选择算法时，需要根据问题的规模和要求进行综合考虑。
未来随着智能优化算法的发展，相信将会有更多高效、灵活的算法被提出，为最短路径问题的求解提供更多选择。
最短路径问题的优化算法
最短路径问题的优化算法最短路径问题是图论中的经典问题之一，涉及在给定图中找到两个节点之间的最短路径。
这个问题在实际生活中有广泛的应用，如导航系统中的路线规划、网络通信中数据包的传输等。
为了提高计算效率，许多优化算法被提出和应用于解决最短路径问题。
1. 单源最短路径问题单源最短路径问题是指在给定图中，从一个固定的起始节点到其他所有节点的最短路径问题。
经典的解决方法包括迪杰斯特拉算法和贝尔曼-福特算法。
迪杰斯特拉算法是一种贪婪算法，通过确定与起始节点距离最短的节点来逐步扩展最短路径树。
具体步骤如下：1) 初始化距离数组，将起始节点距离设为0，其他节点距离设为无穷大。
2) 选择当前距离最短的节点，并标记为已访问。
3) 更新与该节点相邻节点的距离，若经过当前节点到相邻节点的距离更短，则更新距离数组。
4) 重复步骤2和步骤3，直到所有节点都被访问过。
最后，距离数组中记录的即为从起始节点到其他所有节点的最短路径。
贝尔曼-福特算法是一种动态规划算法，通过不断地松弛边来逐步得到最短路径。
具体步骤如下：1) 初始化距离数组，将起始节点距离设为0，其他节点距离设为无穷大。
2) 依次对所有边进行松弛操作，即更新边的端点节点的距离。
3) 重复步骤2，直到所有边都被松弛完毕。
4) 判断是否存在负环路，若存在则说明无最短路径；若不存在，则距离数组中记录的即为从起始节点到其他所有节点的最短路径。
2. 全局最短路径问题全局最短路径问题是指在给定图中，找到任意两个节点之间的最短路径问题。
弗洛伊德算法是一种经典的解决方法，通过动态规划的思想逐步求解。
弗洛伊德算法的具体步骤如下：1) 初始化距离矩阵，将所有节点之间的距离设为无穷大。
2) 根据已知的边信息更新距离矩阵，即将已知路径的距离设为对应的实际距离。
3) 对于每一对节点，考虑经过中转节点的路径是否更短，若更短则更新距离矩阵。
4) 重复步骤3，直到距离矩阵不再变化。
最后，距离矩阵中记录的即为任意两个节点之间的最短路径。
单源最短路径dijkstra算法c语言
单源最短路径dijkstra算法c语言单源最短路径问题是图论中的经典问题之一，指的是在图中给定一个起始节点，求出该节点到其余所有节点之间的最短路径的算法。
其中，Dijkstra 算法是一种常用且高效的解决方案，可以在有向图或无向图中找到起始节点到其余所有节点的最短路径。
本文将逐步介绍Dijkstra算法的思想、原理以及C语言实现。
一、Dijkstra算法的思想和原理Dijkstra算法的思想基于贪心算法，通过逐步扩展当前已知路径长度最短的节点来逐步构建最短路径。
算法维护一个集合S，初始时集合S只包含起始节点。
然后，选择起始节点到集合S之外的节点的路径中长度最小的节点加入到集合S中，并更新其他节点的路径长度。
具体来说，算法分为以下几个步骤：1. 初始化：设置起始节点的路径长度为0，其他节点的路径长度为无穷大。
2. 选择最小节点：从集合S之外的节点中选择当前路径长度最短的节点加入到集合S中。
3. 更新路径长度：对于新加入的节点，更新与其相邻节点的路径长度（即加入新节点后的路径长度可能更小）。
4. 重复步骤2和3，直到集合S包含所有节点。
二、Dijkstra算法的C语言实现下面我们将逐步讲解如何用C语言实现Dijkstra算法。
1. 数据结构准备首先，我们需要准备一些数据结构来表示图。
我们可以使用邻接矩阵或邻接表来表示图。
这里，我们选择使用邻接矩阵的方式来表示权重。
我们需要定义一个二维数组来表示图的边权重，以及一个一维数组来表示起始节点到各个节点的路径长度。
c#define MAX_NODES 100int graph[MAX_NODES][MAX_NODES];int dist[MAX_NODES];2. 初始化在使用Dijkstra算法之前，我们需要对数据进行初始化，包括路径长度、边权重等信息。
cvoid initialize(int start_node, int num_nodes) {for (int i = 0; i < num_nodes; i++) {dist[i] = INT_MAX; 将所有节点的路径长度初始化为无穷大}dist[start_node] = 0; 起始节点到自身的路径长度为0初始化边权重for (int i = 0; i < num_nodes; i++) {for (int j = 0; j < num_nodes; j++) {if (i == j) {graph[i][j] = 0; 自身到自身的边权重为0} else {graph[i][j] = INT_MAX; 其他边权重初始化为无穷大}}}}3. 主要算法接下来是Dijkstra算法的主要逻辑。
dijkstra算法 城市最短路径问题
dijkstra算法城市最短路径问题Dijkstra算法是一种经典的图算法，用于求解带有非负权重的图的单源最短路径问题。
在城市的交通规划中，Dijkstra算法也被广泛应用，可以帮助我们找到最短的路线来节省时间和成本。
一、最短路径问题的定义最短路径问题，指的是在一个带权重的有向图中，找到从起点到终点的一条路径，它的权重之和最小。
在城市的交通规划中，起点和终点可以分别是两个街区或者两个交通枢纽。
二、Dijkstra算法Dijkstra算法是基于贪心策略的一种算法，用于解决带非负权重的最短路径问题。
它采用了一种贪心的思想：每次从起点集合中选出当前距离起点最近的一个点，把其移到已知的最短路径集合中。
并以该点为中心，更新它的相邻节点的到起点的距离。
每次更新距离时，选择距离起点最近的距离。
三、Dijkstra算法实现1. 创建一个到起点的距离数组和一个布尔类型的访问数组。
2. 将起点的到起点的距离设置为0，其他的节点设置为无穷大。
3. 从距离数组中选择没有访问过且到起点距离最近的点，将它标记为“已访问”。
4. 对于它的所有邻居，如果出现路径缩短的情况，就更新它们的距离。
5. 重复步骤3和4，直到所有节点都被标记为“已访问”。
6. 最后，根据到起点的距离数组，以及每个节点的前驱节点数组，可以得到从起点到终点的最短路径。
四、Dijkstra算法的时间复杂度Dijkstra算法的时间复杂度可以通过堆优化提高，但最坏情况下时间复杂度仍达到O(ElogV)。
其中，E是边的数量，V是顶点的数量。
因此，Dijkstra算法在不考虑空间复杂度的情况下，是一种高效且实用的解决城市最短路径问题的算法。
五、结论Dijkstra算法是一个广泛应用于城市交通规划领域的算法，可以帮助我们找到最优的路线来节省时间和成本。
它基于贪心策略，每次从起点集合中选择距离起点最近的点，并对其邻居节点进行松弛操作。
Dijkstra算法的时间复杂度虽然较高，但堆优化可以提高算法性能。
动态规划在最短路径问题中的应用
动态规划在最短路径问题中的应用动态规划是一种解决复杂问题的方法，它将问题分解成更小的子问题，并通过保存子问题的解来避免重复计算，从而提高解决问题的效率。
最短路径问题是在图或者网络中找到从起点到终点的最短路径的问题，可以使用动态规划算法来解决。
本文将介绍动态规划在最短路径问题中的应用及其算法实现。
一、最短路径问题在最短路径问题中，我们需要在图或网络中找到从一个节点到另一个节点的最短路径。
最短路径可以通过边的权重来衡量，权重可以表示距离、时间、代价等。
最短路径问题有多种变体，其中最常见的是单源最短路径和全源最短路径。
单源最短路径问题是在给定一个起点的情况下，找到该起点到其他所有节点的最短路径。
最常用的算法是Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。
二、动态规划原理动态规划通过保存子问题的解来避免重复计算，从而提高算法的效率。
它将问题分解成更小的子问题，并使用递推关系来计算子问题的解。
在最短路径问题中，我们可以使用动态规划来计算从起点到每个节点的最短路径。
首先，我们定义一个一维数组dist[]来保存从起点到每个节点的最短路径长度。
初始化时，dist[]的值为无穷大，表示路径长度未知。
然后，我们从起点开始逐步计算每个节点的最短路径长度。
具体的动态规划算法如下：1. 初始化dist[]为无穷大，起点的dist[]为0。
2. 对于每个节点v，按照拓扑顺序进行如下操作：2.1. 对于节点v的所有邻接节点u，如果dist[v] + weight(v, u) < dist[u]，则更新dist[u]。
2.2. 拓扑顺序可以根据节点的拓扑顺序进行计算或者使用深度优先搜索（DFS）算法。
三、算法实现下面是使用动态规划算法解决最短路径问题的示例代码：```// 定义图的邻接矩阵和节点个数int graph[MAX][MAX];int numNodes;// 定义dist[]数组来保存最短路径长度int dist[MAX];// 定义拓扑排序和DFS算法需要的变量bool visited[MAX];stack<int> s;// 动态规划算法求解最短路径void shortestPath(int startNode) {// 初始化dist[]数组为无穷大for (int i = 0; i < numNodes; i++) {dist[i] = INT_MAX;}dist[startNode] = 0;// 拓扑排序或DFS计算每个节点的最短路径长度 for (int i = 0; i < numNodes; i++) {if (!visited[i]) {DFS(i);}}// 输出最短路径长度for (int i = 0; i < numNodes; i++) {cout << "Node " << i << ": " << dist[i] << endl; }}// 深度优先搜索void DFS(int node) {visited[node] = true;for (int i = 0; i < numNodes; i++) {if (graph[node][i] != 0 && !visited[i]) {DFS(i);}}s.push(node);}```以上示例代码演示了使用动态规划算法求解最短路径问题的基本原理和步骤。
二叉堆和优先队列高效实现堆排序和Dijkstra算法
二叉堆和优先队列高效实现堆排序和Dijkstra算法堆排序和Dijkstra算法是计算机科学中常见且高效的算法。
它们的实现中常用到二叉堆和优先队列的数据结构。
本文将介绍二叉堆和优先队列的概念，以及它们在堆排序和Dijkstra算法中的应用。
一、二叉堆二叉堆是一种特殊的完全二叉树，满足以下两个性质：1. 结构性质：除最后一层外，每一层都是满的，最后一层从左到右填入节点。
2. 堆序性质：对于任意节点i，其父节点值小于等于其子节点的值。
二叉堆有两种类型：大顶堆和小顶堆。
大顶堆中，父节点的值大于等于其子节点；小顶堆中，父节点的值小于等于其子节点。
二叉堆的根节点即堆中的最值。
二、优先队列优先队列是一种可以快速访问和删除最值元素的数据结构。
它支持两个主要操作：1. 插入操作：将元素按照一定的优先级插入队列中。
2. 弹出操作：弹出队列中的最值元素。
优先队列可以用二叉堆实现，其中小顶堆用于实现最小优先队列，大顶堆用于实现最大优先队列。
通过保持堆序性质，我们可以在O(logn)的时间复杂度内完成插入和弹出的操作。
三、堆排序堆排序是一种高效的排序算法，基于二叉堆数据结构。
其主要步骤如下：1. 构建最大堆：将待排序序列构建成一个最大堆。
2. 交换堆顶元素和最后一个元素：将最大堆的堆顶元素与最后一个元素交换，此时最大值被固定在了最后。
3. 调整堆：调整剩余元素构建一个新的最大堆。
4. 重复步骤2和步骤3，直到剩余元素只有一个。
堆排序的时间复杂度为O(nlogn)，且具有原地排序的优点，但是不稳定。
四、Dijkstra算法Dijkstra算法是一种解决单源最短路径问题的贪心算法。
其核心思想是利用优先队列选择当前最短路径的顶点来遍历附近的节点，并更新到达这些节点的最短距离。
其主要步骤如下：1. 创建一个距离数组dist，存储源点到每个顶点的最短距离。
初始时，源点到自身的距离为0，其他顶点的距离为无穷大。
2. 将源点插入到优先队列中。
最短路径问题的动态规划算法
最短路径问题的动态规划算法动态规划是一种解决复杂问题的有效算法。
最短路径问题是指在给定的图中找到从起点到终点路径中距离最短的路径。
本文将介绍动态规划算法在解决最短路径问题中的应用。
1. 最短路径问题简介最短路径问题是图论中的经典问题之一，旨在找到从图中一点到另一点的最短路径。
通常使用距离或权重来衡量路径的长度。
最短路径问题有多种算法可以解决，其中动态规划算法是一种常用且高效的方法。
2. 动态规划算法原理动态规划算法的核心思想是将原问题分解为更小的子问题，并存储已解决子问题的结果，以供后续使用。
通过逐步解决子问题，最终得到原问题的解。
在最短路径问题中，动态规划算法将路径分解为多个子路径，并计算每个子路径的最短距离。
3. 动态规划算法步骤（1）定义状态：将问题转化为一个状态集合，每个状态表示一个子问题。
（2）确定状态转移方程：通过递推或计算得到子问题之间的关系，得到状态转移方程。
（3）确定初始状态：设置与最小子问题相关的初始状态。
（4）递推求解：根据状态转移方程，逐步计算中间状态，直到得到最终解。
（5）回溯路径：根据存储的中间状态，找到最短路径。
4. 动态规划算法示例以经典的Dijkstra算法为例，演示动态规划算法在解决最短路径问题中的应用。
假设有带权重的有向图G，其中节点数为n，边数为m。
算法步骤如下：（1）定义状态：对于图G中的每个节点v，定义状态d[v]代表从起点到节点v的最短距离。
（2）确定状态转移方程：d[v] = min(d[u]+w[u,v])，其中u为节点v 的直接前驱节点，w[u,v]为边(u,v)的权重。
（3）确定初始状态：设置起点s的最短距离d[s]为0，其他节点的最短距离d[v]为无穷大。
（4）递推求解：根据状态转移方程逐步计算中间状态d[v]，更新最短距离。
（5）回溯路径：根据存储的前驱节点，从终点t开始回溯，得到最短路径。
5. 动态规划算法的优缺点优点：（1）求解速度快，适用于大规模问题。
路由算法中的Dijkstra算法实现原理
路由算法中的Dijkstra算法实现原理路由算法是计算机网络中的一项重要技术，它指导着数据在网络中的传输过程。
路由算法中的Dijkstra算法是其中一种比较常用的算法，它通过计算最短路径来选择数据传输方案，进而实现高效稳定的数据传输。
本文将详细介绍Dijkstra算法的实现原理。
一、Dijkstra算法的概述Dijkstra算法是一种用于计算带权图最短路径的算法。
它的基本思想是：维护一个当前已知的最短路径集合S和距离源点最短的节点v，然后以v为基础扩展出一些新的节点，并计算这些节点到源点的距离并更新路径集合S。
重复这一过程，一直到源点到所有节点的最短路径集合已经确定为止。
该算法求解的是一个有向带权图中一个节点到其他所有节点的最短路径问题，其中「带权」表示图的边权值是一个非负实数。
二、Dijkstra算法的实现Dijkstra算法可以使用多种数据结构的实现，常见的有数组、链表、堆等。
这里我们以使用优先队列为例进行实现。
首先，定义一个数组distance用于存储源点至所有节点的最短距离。
初始状态下，将源点与其它节点的距离初始化为正无穷大。
同时，构建一个优先队列，用于维护已经遍历过的节点。
具体实现过程如下：1. 初始化distance数组和优先队列。
将源点源加入优先队列中，与源点相邻的节点按照距离增序加入队列中。
2. 从队列中取出距离源点最短的节点u，然后遍历所有与节点u相邻的节点v。
通过计算distance[u] + w(u,v)可得到源点到节点v的距离。
如果这个距离比已经存储在distance[v]中的距离更短，则更新distance[v]的值，同时将节点v加入到优先队列中。
3. 重复步骤2，直到所有节点都已经加入到队列中，并且所有节点的最短路径都已经被确定。
三、Dijkstra算法的时间复杂度分析Dijkstra算法的时间复杂度主要取决于寻找当前距离源点最短的节点的过程。
如果使用数组实现，该过程的时间复杂度为O(n^2)，n为节点数量。
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基金颁发部门：科技部国家863高技术发展研究计划项目 项目名称：混沌密码系统的理论与实现技术 编号：2006AA01Z426 申请人：王茂才作者简介：康晓军（1978－），男，讲师，博士研究生。
王茂才，男，讲师，博士研究生。
最短路径问题的一种高效实现康晓军 王茂才（中国地质大学，武汉，430074）摘要：本文通过对Dijkstra 最短路径搜索算法的分析，从数据存储结构方面对此问题进行了探讨，并提出了一种数据文件结构，实验证明该实现具有较高的效率。
关键字：网络分析 最短路径 Dijkstra分类号： TP301.6 文献标识码：AAn Efficient Implementation of Shortest Path ProblemBased on Dijkstra AlgorithmKang XiaoJun Li ShengWen(The China University of Geosciences, Wuhan, 430074)Abstract ： In this paper, Author analyzes the optimization based on the Dijkstra’s shortest path algorithm form the data storage configuration. At the same time, we discuss a structure of date file. In the experiment prove the high efficiency.Key words ： network analysis ； The shortest path ； Dijkstra引言：随着计算机的普及以及地理信息科学的发展，GIS 系统因其强大的功能得到日益广泛和深入的应用。
网络分析作为GIS 最主要的功能之一，在电子导航、交通旅游、城市规划以及电力、通讯等各种管网、管线的布局设计中发挥了重要的作用，而网络分析中最基本最关键的问题是最短路径问题。
最短路径不仅仅指一般地理意义上的距离最短，还可以引申到其他的度量，如时间、费用、线路容量等。
相应地，最短路径问题就成为最快路径问题、最低费用问题等。
由于最短路径问题在实际中常用于汽车导航系统以及各种应急系统等（如110报警、119火警以及医疗救护系统），这些系统一般要求计算出到出事地点的最佳路线的时间应该在1 s ～3 s 内，在行车过程中还需要实时计算出车辆前方的行驶路线，这就决定了最短路径问题的实现应该是高效率的。
其实,无论是距离最短、时间最快还是费用最低，它们的核心算法都是最短路径算法。
经典的最短路径算法——Dijkstra 算法是目前多数系统解决最短路径问题采用的理论基础，只是不同系统对Dijkstra 算法采用了不同的实现方法。
1 经典Dijkstra 算法的主要思想：设G = < V , E , A >为一个具有n 个顶点的赋值有向图，设x 0∈V 。
我们循序渐进地建立这样一个顶点集合X ，对所有x ∈X （x ∈V ），我们知道从x 0到x 的最短路径。
开始，X ＝ { x 0 }，然后每一步向X 种加入一个顶点x ，加入x 的条件是已知从x 0到x的最短路径的路程，以及在这个路程中位于x之前的顶点。
当所有从x0可到达的顶点都加入到X中时，运算结束。
设M = V – X，对于M中的顶点y，一切从x0到y的路径，如果除y以外仅含X的元素，即称之为从经x0过X到y的路径，这些路径中的最短路径的路程记为：DIS ( x0 → X → y )最短路径中位于y之前的顶点记为：PRED (x0 → X → y )如此，每一步骤我们总是向X中添加顶点m，并保证：DIS （x0 → X → m ）＝INF { DIS (x0 → X → y ) }y∈M也就是说总是选择距x0最近的顶点添加到X中去。
当m添加到X中以后，对于M中的顶点y，可能产生从x0到y的新的通过X的路径，在这些路径中，m ＝ PRED(x0 → X → y )，因此可能有必要刷新DIS (x0 → X → y )。
为了对以上方法编程，我们建立一维数组DIS（DIS[i]记录DIS（x0 → X →V i），V i∈ V），一维数组PRED（PRED[i]记录PRED（x0 → X → V i））。
计算开始，DIS[i]初始化为x0与V i之间的边的长度，如果x0与V i之间无边相连，则初始化为∞（一个足够大的数值），PRED[i]初始化为x0的编号。
2 Dijkstra算法的实现：从上面可以看出，在按标记法实现Dijkstra算法的过程中，核心步骤就是从未标记的点中选择一个权值最小的弧段，。
这是一个循环比较的过程，如果不采用任何技巧，未标记点将以无序的形式存放在一个链表或数组中。
那么要选择一个权值最小的弧段就必须把所有的点都扫描一遍，在大数据量的情况下，这无疑是一个制约计算速度的瓶颈。
要解决这个问题，最有效的做法就是将这些要扫描的点按其所在边的权值进行顺序排列，这样每循环一次即可取到符合条件的点，可大大提高算法的执行效率。
另外，GIS中的数据(如道路、管网、线路等)要进行最短路径的计算，就必须首先将其按结点和边的关系抽象为图的结构，这在GIS 中称为构建网络的拓扑关系(由于这里的计算与面无关，所以拓扑关系中只记录了线与结点的关系而无线与面的关系，是不完备的拓扑关系)。
如果用一个矩阵来表示这个网络，不但所需空间巨大，而且效率会很低。
下面主要就如何用一个简洁高效的结构表示网的拓扑关系以及快速搜索技术的实现进行讨论。
网络在数学和计算机领域中被抽象为图，所以其基础是图的存储表示。
一般而言，无向图可以用邻接矩阵和邻接多重表来表示，而有向图则可以用邻接表和十字链表表示，其优缺点的比较见表1。
表 1 几种图的存储结构的比较名 称 实现方法 优 点 缺 点时间复杂度邻接矩阵 二维数组 1. 易判断两点间的关系2. 容易求得顶点的度占用空间大 O(n2+m*n)邻接表 链表 1. 节省空间2. 易得到顶点的出度1. 不易判断两点间的关系2. 不易得到顶点的入度O(n+m)或O(n*m)十字链表 链表 1. 空间要求较小2.易求得顶点的出度和入度结构较复杂 同邻接表邻接多重表 链表 1. 节省空间2. 易判断两点间的关系结构较复杂 同邻接表3 图的节点－弧段联合结构表示法节点、弧段结构是G1S表达地图的一种常用数据结构。
在该结构中，一幅图可抽象为“{节点集合}+{弧段集合}”。
对于每条弧段，记录了其起始节点、终止节点编号，以及弧段权值(可描述弧段各种属性信}l);而对于每个属于节点集的点，其数据项包括：点的地理坐标、关联弧段数、关联弧段的编号，及节点的属性，如节点是否为阻挡点、节点处的费用、是否为图的割点等。
下面为C语言描述的节点及弧段数据结构及网络图结构：struct Arc(弧结构){int ArcNo; //弧编号int start_pt_no; //起始点编号int end_pt_no; //终止点编号float attribl_value; //弧的属性1的数值float attrih2_value; //弧的属性2的数值flat attrihn_ value; //弧的属性n的数值};struct Point(点结构){int PointNo; //节点编号float x，y; //地理坐标int NearArcNum; //关联弧数量int NearArcNo; //各关联弧的编号float attrihl_value; //节点属性1的数值float attrih2_value; //节点属性2的数值flat attrihn_value //节点n属性n的数值};struct Network (网络图结构){int pointNum, archNum; //图的节点、弧段数量Point *points; //该图包含的节点集Arc *arcs; //该图包含的弧段集};利用上而的节点弧段联合结构，可以较好地表达一幅真实图件中的实体关系。
4存储结构的改进：在深入分析了Dijkstra算法后，基于上述节点－弧段结构，我们提出了如下的数据结构：开辟几个一维数组来存储如弧段长度，弧段的起点，终点等信息，全部按照点号的次序排列。
另外对于最关键的邻接点的问题我们设置一个一维数组ArcBase来解决，数组下标对应顶点点号，数组内容为该顶点在弧段文件中的起始位置。
这样一来相应的顶点I的出度就可以用ArcBase[I+1]—ArcBase[I]来求得，再通过弧段起点数组和弧段终点数组的对应关系就可以求得各顶点的邻接点了。
使用这种方法，我们使得空间复杂度由(n2 )变为（n），而且也非常方便。
另外在每次的搜索最短弧长DIS的时候，我们对所有更新过的DIS数据进行排序，这里使用了快速排序法，也大大提高了系统的整体效率。
在仿真实验中本算法收到了很好的效果。
表2 本文提出的算法数据文件结构文件结构内容类型长度（字节）Int 4 点数N 文件中共有的结点数目 Long结点信息X坐标，Y坐标 Double，Double N*16Int 4 弧段数M 文件中共有的弧段数目 Long弧段信息起点点号，终点点号，弧长 LongInt，Long Int，Double M*165 结论利用节点弧段联合结构表达图，采用适当的搜索方法，应用到最优路径的选取上，这在GIS网络分析中比较实用。
它避免使用大规模数组，降低了存储结构的冗余度，还能有效地表示比较复杂的图，以及具有多重属性的节点与弧段，从而为实现多目标搜索提供基础。
此外，由于当前G1S软件的数据源普遍采用ARC/1NFO的Cover－Age，而本方法中采用的数据结构可以很容易地从ARC/1NFO数据的拓扑结构获得并扩充得到，可见这在G1S应用中也是非常实际的。
本文作者创新点：本文通过对Dijkstra最短路径搜索算法的分析，提出了一种数据文件结构，实验证明其实现是高效的。
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