旅游景点线路模拟系统

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虚拟现实技术在旅游行业中的运用

虚拟现实技术在旅游行业中的运用

虚拟现实技术在旅游行业中的运用一、引言随着科技的不断发展,虚拟现实技术在各个领域得到了广泛的应用。

在旅游行业,虚拟现实技术也开始逐渐被采用,为旅游者提供更加丰富、真实的旅游体验。

本文旨在介绍虚拟现实技术在旅游行业中的运用。

二、虚拟现实技术在旅游行业中的应用场景1. 虚拟现实导览系统虚拟现实导览系统可以为游客提供更加丰富、直观的导览服务。

游客可以通过虚拟现实导览系统,实现全景浏览,深入了解景点的历史、文化等信息。

例如,在博物馆中使用虚拟现实导览系统,游客可以通过虚拟现实技术了解文物的三维模型、历史渊源等信息。

2. 虚拟现实模拟游览虚拟现实模拟游览可以为游客提供更加真实、逼真的游览体验。

游客可以通过虚拟现实技术,仿佛置身于真实的景点中,感受到当地的气息和文化。

例如,在旅游景点中使用虚拟现实模拟游览,游客可以在不实际前往景点的情况下,体验景点的真实风貌和旅游体验。

3. 虚拟现实互动体验虚拟现实互动体验可以为游客带来更加多元化的旅游体验。

游客可以通过虚拟现实技术参与到各种别具特色的活动中,例如互动演出、虚拟竞技等。

这些活动可以让游客感受到不同地方的文化色彩,增强旅游的互动性和趣味性。

三、虚拟现实技术在旅游行业中的优势1. 丰富性虚拟现实技术可以让游客获得更加丰富的旅游体验。

游客可以通过虚拟现实技术深入了解景点的历史、文化等信息,感受到不同地方的气息和文化。

2. 省时省力虚拟现实模拟游览可以为游客带来更加便捷的旅游体验。

游客可以在不实际前往景点的情况下,体验景点的真实风貌和旅游体验,避免了长时间的飞行和驾驶等交通疲劳。

3. 安全性虚拟现实互动体验可以为游客带来更加安全的旅游体验。

游客可以参与到各种别具特色的活动中,而不需要担心人身安全等问题。

四、虚拟现实技术在旅游行业中的发展和前景随着虚拟现实技术的不断发展和应用,虚拟现实技术在旅游行业中的应用也将不断扩大和深化,给旅游行业带来更加创新和多元化的发展。

未来,虚拟现实技术有望在旅游行业中扮演更加重要的角色,为旅游行业的发展注入新的动力。

旅游业智慧景区导览系统设计方案

旅游业智慧景区导览系统设计方案

旅游业智慧景区导览系统设计方案第一章智慧景区导览系统概述 (3)1.1 智慧景区导览系统定义 (3)1.2 智慧景区导览系统发展背景 (3)1.2.1 旅游业发展需求 (3)1.2.2 信息技术发展推动 (3)1.2.3 国家政策支持 (3)1.3 智慧景区导览系统重要性 (3)1.3.1 提升景区管理水平 (3)1.3.2 优化游客游览体验 (3)1.3.3 促进旅游业可持续发展 (4)1.3.4 推动旅游业转型升级 (4)第二章系统需求分析 (4)2.1 功能需求 (4)2.1.1 智能导览功能 (4)2.1.2 信息推送功能 (4)2.1.3 互动交流功能 (4)2.2 功能需求 (5)2.2.1 响应速度 (5)2.2.2 系统稳定性 (5)2.2.3 数据安全 (5)2.2.4 兼容性 (5)2.3 可行性分析 (5)2.3.1 技术可行性 (5)2.3.2 经济可行性 (5)2.3.3 运营可行性 (5)2.3.4 社会可行性 (5)第三章系统架构设计 (6)3.1 总体架构设计 (6)3.1.1 数据层 (6)3.1.2 服务层 (6)3.1.3 应用层 (6)3.1.4 用户层 (6)3.2 硬件设施设计 (6)3.2.1 服务器 (6)3.2.2 网络设备 (6)3.2.3 终端设备 (6)3.2.4 传感器设备 (6)3.3 软件架构设计 (7)3.3.1 系统框架 (7)3.3.2 数据库设计 (7)3.3.3 接口设计 (7)3.3.5 安全设计 (7)3.3.6 系统集成 (7)第四章导览系统关键技术研究 (7)4.1 导航算法研究 (7)4.2 实时信息推送技术 (8)4.3 数据挖掘与分析 (8)第五章系统模块设计 (9)5.1 导览模块设计 (9)5.2 互动模块设计 (9)5.3 信息推送模块设计 (10)第六章系统界面设计 (10)6.1 用户界面设计 (10)6.1.1 设计原则 (10)6.1.2 设计要素 (11)6.1.3 设计方法 (11)6.2 导览界面设计 (11)6.2.1 地图设计 (11)6.2.2 路线设计 (11)6.2.3 景点介绍设计 (11)6.3 互动界面设计 (11)6.3.1 评论设计 (12)6.3.2 提问设计 (12)6.3.3 反馈设计 (12)第七章系统安全与稳定性 (12)7.1 安全措施 (12)7.1.1 物理安全 (12)7.1.2 数据安全 (12)7.1.3 系统安全 (12)7.2 稳定性保障 (13)7.2.1 硬件冗余 (13)7.2.2 软件冗余 (13)7.2.3 网络冗余 (13)7.3 系统恢复与备份 (13)7.3.1 数据备份 (13)7.3.2 系统恢复 (13)7.3.3 恢复策略 (13)第八章系统测试与调试 (13)8.1 功能测试 (13)8.2 功能测试 (14)8.3 系统优化 (14)第九章项目实施与推广 (14)9.1 实施策略 (14)9.2 推广方案 (15)第十章智慧景区导览系统未来发展 (16)10.1 技术发展趋势 (16)10.2 市场前景分析 (16)10.3 景区运营与管理创新 (16)第一章智慧景区导览系统概述1.1 智慧景区导览系统定义智慧景区导览系统是指运用现代信息技术,如物联网、大数据、云计算、人工智能等,对景区的各类资源进行整合、优化,为游客提供全面、实时、个性化的导览服务的系统。

旅游业个性化旅游线路规划与推荐系统方案

旅游业个性化旅游线路规划与推荐系统方案

旅游业个性化旅游线路规划与推荐系统方案第一章引言 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 研究方法与论文结构 (3)第二章:个性化旅游线路规划与推荐系统相关理论和技术概述。

(3)第三章:个性化旅游线路规划与推荐系统需求分析。

(3)第四章:个性化旅游线路规划与推荐系统设计与实现。

(3)第五章:个性化旅游线路规划与推荐系统测试与评估。

(4)第六章:结论与展望。

(4)第二章个性化旅游线路规划与推荐系统概述 (4)2.1 个性化旅游线路规划概念 (4)2.2 个性化旅游推荐系统概念 (4)2.3 个性化旅游线路规划与推荐系统的发展现状 (4)2.3.1 个性化旅游线路规划发展现状 (4)2.3.2 个性化旅游推荐系统发展现状 (4)第三章用户需求分析 (5)3.1 用户特征分析 (5)3.2 用户需求类型 (5)3.3 用户需求获取方法 (6)第四章旅游资源分析与处理 (6)4.1 旅游资源分类 (6)4.1.1 自然旅游资源 (6)4.1.2 人文旅游资源 (6)4.2 旅游资源数据获取 (7)4.3 旅游资源数据处理 (7)4.3.1 数据清洗 (7)4.3.2 数据整合 (7)4.3.3 数据分析 (7)第五章个性化旅游线路规划算法 (7)5.1 常见线路规划算法介绍 (7)5.1.1 最短路径算法 (7)5.1.2 蚁群算法 (8)5.1.3 遗传算法 (8)5.2 个性化线路规划算法设计 (8)5.2.1 算法框架 (8)5.2.2 关键技术 (8)5.3 算法功能分析 (9)5.3.1 最短路径算法功能分析 (9)5.3.2 蚁群算法功能分析 (9)5.3.3 遗传算法功能分析 (9)5.3.4 个性化线路规划算法功能分析 (9)第六章个性化旅游推荐算法 (9)6.1 常见推荐算法介绍 (9)6.1.1 内容推荐算法 (9)6.1.2 协同过滤推荐算法 (9)6.1.3 混合推荐算法 (10)6.2 个性化推荐算法设计 (10)6.2.1 算法框架 (10)6.2.2 用户画像构建 (10)6.2.3 旅游线路特征提取 (10)6.2.4 推荐算法核心 (10)6.3 推荐算法功能分析 (11)6.3.1 算法准确性分析 (11)6.3.2 算法实时性分析 (11)6.3.3 算法扩展性分析 (11)6.3.4 算法鲁棒性分析 (11)第七章系统架构与设计 (11)7.1 系统总体架构 (11)7.2 系统模块设计 (12)7.3 系统关键技术研究 (12)7.3.1 个性化推荐算法 (12)7.3.2 旅游线路规划算法 (12)7.3.3 用户行为分析技术 (13)7.3.4 系统功能优化 (13)第八章系统实现与测试 (13)8.1 系统开发环境 (13)8.2 系统实现细节 (14)8.3 系统测试与优化 (14)第九章系统应用案例分析 (15)9.1 实际应用场景分析 (15)9.2 系统应用效果评估 (16)9.3 案例总结与启示 (16)第十章结论与展望 (16)10.1 研究成果总结 (16)10.2 不足与改进方向 (17)10.3 未来研究方向 (17)第一章引言1.1 研究背景社会经济的快速发展,人民生活水平的不断提高,旅游业已成为我国国民经济的重要支柱产业。

旅游景区智能导览及语音讲解系统

旅游景区智能导览及语音讲解系统

旅游景区智能导览及语音讲解系统第1章概述 (3)1.1 系统背景 (3)1.2 系统架构 (4)1.3 系统功能 (4)第2章旅游景区信息管理 (5)2.1 景区基本信息管理 (5)2.1.1 概况管理 (5)2.1.2 地理位置管理 (5)2.1.3 历史背景管理 (5)2.1.4 交通指南管理 (5)2.1.5 开放时间及门票信息管理 (5)2.1.6 游览须知管理 (5)2.2 景点信息管理 (5)2.2.1 景点介绍 (6)2.2.2 景点图片及视频展示 (6)2.2.3 景点布局与路线规划 (6)2.2.4 智能语音讲解 (6)2.3 旅游资源整合 (6)2.3.1 景区周边资源整合 (6)2.3.2 旅游线路推荐 (6)2.3.3 旅游活动策划 (6)2.3.4 智能导览系统优化 (6)第3章智能导览路径规划 (6)3.1 导览路径设计原则 (6)3.2 最短路径算法 (7)3.3 个性化路径推荐 (7)第4章语音讲解内容制作 (8)4.1 讲解内容策划 (8)4.1.1 确定讲解主题 (8)4.1.2 整理讲解素材 (8)4.1.3 设计讲解结构 (8)4.1.4 撰写讲解稿 (8)4.2 语音录制与编辑 (8)4.2.1 选拔合适的讲解员 (8)4.2.2 录制环境与设备 (8)4.2.3 语音编辑 (8)4.2.4 添加背景音乐与音效 (8)4.3 语音合成技术 (8)4.3.1 选择合适的语音合成引擎 (8)4.3.2 优化语音合成参数 (9)4.3.3 添加情感表达 (9)4.3.4 语音合成与讲解内容的匹配 (9)第5章位置感知与导航 (9)5.1 室内外定位技术 (9)5.1.1 室外定位技术 (9)5.1.2 室内定位技术 (9)5.2 导航算法与应用 (9)5.2.1 导航算法概述 (9)5.2.2 导航算法在旅游景区的应用 (9)5.3 位置信息实时更新 (10)5.3.1 位置信息更新策略 (10)5.3.2 位置信息更新在景区中的应用 (10)5.3.3 位置信息更新的意义 (10)第6章互动式体验设计 (10)6.1 互动游戏设计 (10)6.1.1 互动游戏类型 (11)6.1.2 互动游戏设计要点 (11)6.2 增强现实技术 (11)6.2.1 实时导览 (11)6.2.2 互动展示 (11)6.2.3 互动游戏 (11)6.3 虚拟现实技术 (11)6.3.1 虚拟景区游览 (12)6.3.2 历史文化重现 (12)6.3.3 互动体验 (12)第7章用户界面设计 (12)7.1 界面布局与美观 (12)7.1.1 界面布局 (12)7.1.2 美观设计 (12)7.2 交互设计原则 (13)7.3 个性化界面定制 (13)第8章系统集成与测试 (13)8.1 系统集成技术 (13)8.1.1 系统集成概述 (13)8.1.2 集成技术选型 (13)8.1.3 集成过程管理 (14)8.2 功能测试 (14)8.2.1 功能测试概述 (14)8.2.2 测试用例设计 (14)8.2.3 测试执行与问题跟踪 (14)8.3 功能优化 (14)8.3.1 功能优化概述 (14)8.3.2 功能瓶颈分析 (14)8.3.3 功能优化措施 (15)第9章系统部署与运营 (15)9.1 系统部署策略 (15)9.1.1 硬件设施部署 (15)9.1.2 软件部署 (15)9.2 云计算与大数据分析 (16)9.2.1 云计算应用 (16)9.2.2 大数据分析 (16)9.3 景区运营支持 (16)第10章智能导览系统评价与展望 (16)10.1 系统评价体系 (16)10.1.1 功能完整性:评估系统是否具备全面的导览功能,如路线规划、景点介绍、语音讲解、互动问答等。

数学建模最佳旅游路线的选择模型优选资料

数学建模最佳旅游路线的选择模型优选资料

数学建模最佳旅游路线的选择模型优选资料在当今社会,旅游已经成为人们生活中不可或缺的一部分。

无论是为了放松身心、领略不同的风土人情,还是为了增长见识、丰富人生阅历,人们都热衷于踏上旅程。

然而,如何在众多的旅游景点中选择出一条最佳的旅游路线,成为了许多旅行者面临的难题。

这时候,数学建模就能够发挥出其强大的作用,为我们提供科学合理的决策依据。

数学建模是一种通过数学语言和方法来描述和解决实际问题的手段。

在旅游路线选择的问题上,数学建模可以帮助我们综合考虑各种因素,如景点的吸引力、交通便利性、旅行时间和费用等,从而找到最优的解决方案。

接下来,我们将介绍几种常见的用于选择最佳旅游路线的数学建模方法。

一、图论模型图论是数学的一个重要分支,它可以很好地应用于旅游路线的规划。

我们可以将旅游景点看作图中的节点,景点之间的道路看作图中的边,边的权重可以表示距离、时间或费用等。

通过图论中的算法,如最短路径算法(Dijkstra 算法、FloydWarshall 算法等),我们可以找到从起点到终点的最短路径,或者在一定限制条件下(如时间或费用预算)的最优路径。

例如,如果我们想要在有限的时间内游览尽可能多的景点,就可以使用最短时间路径算法来规划路线。

假设我们有 5 个景点 A、B、C、D、E,它们之间的距离和所需时间如下表所示:|起点|终点|距离(km)|时间(h)||::|::|::|::|| A | B | 50 | 1 || A | C | 80 | 15 || A | D | 120 | 2 || A | E | 100 | 15 || B | C | 60 | 1 || B | D | 90 | 15 || B | E | 70 | 1 || C | D | 70 | 1 || C | E | 50 | 05 || D | E | 80 | 1 |如果我们的时间限制为 5 小时,从景点 A 出发,那么通过 Dijkstra 算法可以计算出最优的游览路线为 A B E C D,总时间为 45 小时。

运用数学模型优化旅游线路设计

运用数学模型优化旅游线路设计

运用数学模型优化旅游线路设计数学模型可以被运用来优化旅游线路的设计。

通常情况下,旅游线路的设计需要综合考虑多个因素,如景点的距离、游客的时间限制、预算以及个人的旅游偏好等。

通过建立一个数学模型,我们可以将这些因素结合在一起,并通过优化算法找到最佳的旅游线路。

我们需要定义一个数学模型来表示旅游线路的设计问题。

假设有n个景点,我们可以使用一个n×n的矩阵来表示每个景点之间的距离。

我们还可以定义一个n维向量来表示每个景点的游玩时间,并设定一个总的游玩时间限制。

我们还可以考虑每个景点的门票价格,并设置一个总的预算限制。

接下来,我们需要定义一个目标函数来衡量旅游线路的优劣。

这个目标函数可以是景点之间的距离总和,因为我们通常希望将旅游时间最小化。

如果我们希望在预算和时间限制下尽可能多地游玩景点,我们可以考虑将目标函数定义为游玩的景点数量。

然后,我们可以使用优化算法来找到使目标函数最小化(或最大化)的旅游线路。

一种常用的优化算法是遗传算法,它模拟了进化过程中的遗传变异和选择。

使用遗传算法,我们可以生成一个初始的旅游线路,然后通过交叉和变异操作来生成新的旅游线路,最终选择最优的旅游线路。

在进行优化算法之前,我们还可以考虑引入一些约束条件。

我们可能希望在每个景点停留的时间不能超过一定的上限,或者我们可能希望将一些特定的景点包含在旅游线路中。

我们可以使用计算机编程语言来实现这个数学模型,并通过输入适当的数据来运行优化算法。

在算法运行完之后,我们可以得到一个最佳的旅游线路,并将其输出为可视化的地图或详细的行程计划。

旅游路线设计数学建模

旅游路线设计数学建模

旅游路线设计数学建模旅游是人们生活中重要的一部分,而旅游路线的规划和设计是旅游行业中非常重要的一环。

随着人们旅游需求的增加和旅游信息的丰富,如何设计一条满足旅游者需求的旅游路线,成为了一个亟待解决的问题。

数学建模作为一种解决实际问题的有效工具,也可以用来设计旅游路线。

旅游路线的设计需要考虑旅游者的需求和旅游资源的分布。

我们可以将旅游路线设计成一条带权有向图,点表示旅游景点,边表示旅游路线,边权表示旅游路线的长短或者旅游者对该路线的评价。

而在旅游路线的设计中,我们需要考虑一些问题,如何选择出旅游者最感兴趣的景点,如何安排旅游者的行程,以及如何保证旅游者的安全等。

我们可以将旅游者的需求和景点的特点用数学模型进行表达。

在旅游路线的设计中,我们可以采用TOPSIS多属性决策模型,将旅游者的需求和景点的特点用多个属性进行描述,然后通过计算每个景点的TOPSIS得分,选出得分最高的景点进行旅游路线的规划。

同时,在计算景点的TOPSIS得分时,我们还需要考虑不同属性之间的权重,以更好地反映旅游者的需求。

除此之外,我们还可以采用遗传算法来设计旅游路线。

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法,通过模拟自然进化的过程,从原始的旅游路线中产生出更优秀的旅游路线。

在遗传算法中,我们需要设计适应度函数,将旅游者的需求和景点的特点转化为适应度值,然后通过选择、交叉、变异等操作,产生出更优秀的旅游路线。

我们还可以采用蚁群算法来设计旅游路线。

蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法,通过模拟蚂蚁在搜索食物时留下信息素的行为,从而产生出更优秀的旅游路线。

在蚁群算法中,我们需要设计信息素更新规则、信息素挥发规则和路径选择规则,从而产生出更优秀的旅游路线。

旅游路线设计数学建模是一个复杂而有趣的问题,需要考虑旅游者的需求、旅游资源的分布以及数学建模方法的选择等问题。

未来随着旅游行业的发展和旅游者需求的变化,旅游路线设计数学建模也将不断发展和完善。

VRP-Travel旅游平台功能介绍

VRP-Travel旅游平台功能介绍

VRP-TRAVEL虚拟旅游教学平台功能介绍1.1 虚拟景点库VRP-TRAVEL提供了数十个制作精美的虚拟旅游场景,囊括了国内各省大多数著名的旅游景点。

老师可以在景点库中任意的调出旅游景点的建筑、风光和环境,身临其境地在虚拟场景中漫游,互动,模拟讲解,得到实地教学的效果,大大提高了教学效率和减少了教学成本。

VRP-TRA VEL基于国内最先进的VRP三维虚拟现实引擎,因此虚拟场景的画质和效果也是国内同类产品中最好的,支持各种逼真的动态效果和画面特效,例如动画贴图(模拟火焰、爆炸、水流、喷泉、烟火、霓虹灯,电视等)、天空盒、雾效、太阳光晕、体积光、实时环境反射、实时镜面反射、花草树木随风摆动、群鸟飞行动画、下雨下雪、实时水波等。

这些效果都将给虚拟场景增加生动的元素。

景点库可以根据老师的教学需要定制和添加,不断丰富教学的资源。

1.2 场景自主游览在VRP-TRAVEL的虚拟场景中,老师可以通过键盘,鼠标,以及游戏外设如方向盘,摇杆控制虚拟角色在场景中行走,观察,鸟瞰,可以快速地切换到场景中任意位置,也可以对特定景物聚焦观察细节,360度查看,重点进行讲解和分析。

自主游览过程可以录制和回放。

在场景中可以在任意位置设置讲解点,设置触发范围。

当行走到讲解点范围内时,自动显示景点的名称,介绍信息,讲解文字,可以自动地播放导游词讲解。

VRP-TRAVEL的场景游览自由度很高,使得老师可以制定十分灵活的教学方案。

1.3 预设路线游览可以预先设置好场景游览的一条或多条路线和讲解点,设置路线的游览速度和游览时间,然后让系统自动地带领我们沿着路线游览场景,由学生进行模拟讲解。

在游览过程中,可以随时调出景点的图片,文字,视频等介绍信息和导游词,也可以同步录制学生的讲解,然后回放。

在游览过程中,可以随时暂停和继续,可以指定路线的游览起点,也可以直接跳转到路线的某一位置开始游览。

1.4 场景导航和预览在场景中可以通过导航图查看自己在场景中的当前位置,可以从空中查看整个场景的重要景点和游览路线。

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/**********************//*旅游景点线路模拟系统*//**********************/# include"stdio.h"# include"string.h"typedef int VRType;typedef char* VertexType;int visited[20];struct {VertexType adjvex; // U集中的顶点序号VRType lowcost; // 边的权值} closedge[20];/*数组(邻接矩阵)存储*/typedef struct { // 弧(或边)VRType adj; //表示弧(或边)的信息—权;} NetArc,AdjMatrix[20][20];typedef struct{//网的定义VertexType vexs[20]; //顶点信息//int vex[20];//访问信息AdjMatrix arcs; //邻接矩阵int vexnum, arcnum; //顶点数目和弧(或边)数目}Net;/*队列定义*/typedef int ElemType;typedef int Status;typedef struct {ElemType *base;int front;int rear;int queuesize;} SqQueue;Status InitQueue (SqQueue &Q) {Q.base = new ElemType[50];//if (!Q.base) exit (OVERFLOW);Q.queuesize = 50;Q.front = Q.rear = 0;return 1;}Status EnQueue (SqQueue &Q, ElemType e) {if ((Q.rear+1) % Q.queuesize == Q.front)return 0;Q.base[Q.rear] = e;Q.rear = (Q.rear+1) % Q.queuesize;return 1;}Status DeQueue (SqQueue &Q, ElemType &e) {if (Q.front == Q.rear) return 0;e = Q.base[Q.front];Q.front = (Q.front+1) % Q.queuesize;return 1;}/*图的邻接矩阵创建*/void Creatnet(Net &G){int i,j,k;int w;printf("数组(邻接矩阵)存储\n");printf("请输入顶点数和弧数:");scanf("%d%d",&G.vexnum,&G.arcnum);// 顶点数和弧数printf("请输入顶点信息:");for(i=0;i<G.vexnum;i++){G.vexs[i] = new char[20];scanf("%s",G.vexs[i]);}for(i=0;i<G.vexnum;i++)for(j=0;j<G.vexnum;j++)G.arcs[i][j].adj= 1000;printf("请输入弧及其权值(eg:2 3 23.4 矩阵中(2,3)权值为.4):\n");for(k=0;k<G.arcnum;k++){scanf("%d%d%d",&i,&j,&w);// 读入一条弧和弧上的权值G.arcs[i-1][j-1].adj=w;}}/*寻找v的第一个结点*/int FirstAdjVex(Net G,int v){int i;for (i = 0; i < G.vexnum; i++)if(visited[i]==0&&G.arcs[v][i].adj!=1000)return i;return -1;}/*寻找v的下一个结点*/int NextAdjVex(Net G,int v,int w){int i;for(i =w; i < G.vexnum; i++)if(visited[i]==0&&G.arcs[v][i].adj!=1000)return i;return -1;}/*深度优先遍历(递归)*/void DFS(Net G,int v){int w;visited[v]=1;//VisitFunc(v);printf("%s ",G.vexs[v]);//访问第v个顶点for(w=FirstAdjVex(G,v);w!=-1;w=NextAdjVex(G,v,w))if(!visited[w])DFS(G,w);//对v的尚未访问的邻接顶点w递归调用DFS }/*找到u在矩阵中的序号*/int LocateVex ( Net G,char* u ){int i;for (i=0;i<G.vexnum;i++){if (strcmp(u,G.vexs[i])==0){return i;}}return -1;}/*广度优先遍历*/void BFS(Net G,int k)SqQueue Q;int u,w,v;for (v=0; v<G.vexnum; ++v)visited[v] = 0; //初始化访问标志InitQueue(Q); // 置空的辅助队列Qfor ( v=k; v<G.vexnum; ++v )if ( !visited[v]) { // v 尚未访问visited[v] = 1;printf("%s ",G.vexs[v]);//访问第v个顶点EnQueue(Q, v); // v入队列while (Q.front!=Q.rear) {DeQueue(Q, u);// 队头元素出队并置为ufor(w=FirstAdjVex(G, u); w!=-1; w=NextAdjVex(G,u,w))if ( ! visited[w]) {visited[w]=1;printf("%s ",G.vexs[w]);//访问第w个顶点EnQueue(Q, w); // 访问的顶点w入队列} // if} // while}}// BFSTraversevoid Printall(Net G){int i,j;printf(" ");for (i=0;i<G.vexnum;i++)printf("%8s",G.vexs[i]);printf("\n");for (j=0;j<G.vexnum;j++){printf("%8s",G.vexs[j]);for (i=0;i<G.vexnum;i++)if (G.arcs[j][i].adj==1000)printf(" ");elseprintf("%8d",G.arcs[j][i].adj);printf("\n");}}int minimum(Net G)// 求出加入生成树的下一个顶点(k)int i,closedgemin;closedgemin=closedge[0].lowcost;for (i=0;i<G.vexnum;i++) {if ( closedge[i].lowcost != 1000 && closedge[i].lowcost < closedgemin ) { closedgemin=closedge[i].lowcost;}}for (i=0;i<G.vexnum;i++){if (closedge[i].lowcost==closedgemin)return i;}}/*最小生成树(prim)*/void MiniSpanTree_P(Net G, VertexType u) //用普里姆算法从顶点u出发构造网G的最小生成树{int j,k,i,x;k = LocateVex ( G, u );for ( j=0; j<G.vexnum; ++j ) // 辅助数组初始化if (j!=k){//不邻接的lowcost为m//closedge[j] = { u, G.arcs[k][j].adj };//strcpy(closedge[j].adjvex,u);closedge[j].adjvex=u;closedge[j].lowcost=G.arcs[k][j].adj;}closedge[k].lowcost = 1001; // 初始,U={u}for (i=0; i<G.vexnum-1; ++i){x=minimum(G);printf("%s-->%d-->%s\n",closedge[x].adjvex,closedge[x].lowcost, G.vexs[x]);// 输出生成树上一条边k=x;closedge[k].lowcost = 1001; // 第k顶点并入U集for (j=0; j<G.vexnum; ++j) //修改其它顶点的最小边if (closedge[j].lowcost!=1001&&G.arcs[k][j].adj < closedge[j].lowcost){closedge[j].adjvex=G.vexs[k];closedge[j].lowcost=G.arcs[k][j].adj;}}}//最短路径(Floyd算法)void ShortestPath_Floyd(Net G){//i和j之间的最短路径为p[i][j],最短路径长为D[i][j];若//p[i][j][k]为TRUE,则k是从i到j当前求得最短路径上的顶点int P[30][30][30];int D[30][30];int v,w,u,i,j;for(v=0;v<G.vexnum;v++)//各对结点间初始已知路径及距离{for(w=0;w<G.vexnum;w++){D[v][w]=G.arcs[v][w].adj;for(u=0;u<G.vexnum;u++)P[v][w][u]=0;if(D[v][w]<1000)//v到w有直接路径{P[v][w][v]=1;P[v][w][w]=1;}}}for(u=0;u<G.vexnum;u++)for(v=0;v<G.vexnum;v++)for(w=0;w<G.vexnum;w++)if(D[v][u]+D[u][w]<D[v][w])//从v经u到w的一条路径更短{D[v][w]=D[v][u]+D[u][w];for(i=0;i<G.vexnum;i++)P[v][w][i]=P[v][u][i]||P[u][w][i];}for (i=0;i<G.vexnum;i++)for (j=0;j<G.vexnum;j++){if(i!=j)printf("MIN(%s,%s)=%d\n",G.vexs[i],G.vexs[j],D[i][j]);}}//最短路径(Dijkstra算法)void ShortestPath_Dij(Net G,int v0){//用Dijkstra算法求有向网G的v0顶点到其余顶点v的最短路径P[v]及其带权长度D[v] //若P[v][w]为TRUE,则w是v0到v的当前求的最短路径上的顶点//final[v]为TRUE当且仅当v属于S,即已求得从v0到v的最短路径VRType minnum;int v,w,i;int final[30],D[30];int P[30][30];for (v=0;v<G.vexnum;v++){final[v]=0;D[v]=G.arcs[v0][v].adj;for (w=0;w<G.vexnum;w++)//设空路径P[v][w]=0;if (D[v]<1000){P[v][v0]=1;P[v][v]=1;}}//初始化,v0属于S集D[v0]=0;final[v0]=1;//主循环,每次求的v0到某个v的最短路径,并加v到S集for (i=1;i<G.vexnum;i++)//其余G.vexnum-1个顶点{minnum=1000;//当前所知离v0顶点的最近顶点for (w=0;w<G.vexnum;w++)if (!final[w])//w在V-S中if (D[w]<minnum)//w离v0更近{v=w;minnum=D[w];}final[v]=1;//离v0顶点最近的v加入S集for (w=0;w<G.vexnum;w++)//更新当前最短路径及距离if (!final[w]&&(minnum+G.arcs[v][w].adj<D[w])){D[w]=minnum+G.arcs[v][w].adj;//P[w]=P[v];P[w][w]=1;}}for (i=0;i<G.vexnum;i++){printf("MIN(%s,%s)=%d\n",G.vexs[v0],G.vexs[i],D[i]); }}void main(){Net G;char* exp=new char[20];int c,i,x,k=0;while(1){printf("\n**********************************");printf("\n*******旅游景点路线模拟系统*******");printf("\n**********************************\n");printf("**1.创建景点信息 ********\n");printf("**2.深度优先遍历景点 ********\n");printf("**3.广度优先遍历景点 ********\n");printf("**4.搜索景点间最短路线 ********\n");printf("**5.最小生成树 ********\n");printf("**6.输出景点信息邻接矩阵 ********\n");printf("**0.退出 ********\n");printf("请选择:");scanf("%d",&c);if(c==0)break;switch(c){case 1:Creatnet(G);break;case 2:for (i=0;i<G.vexnum;i++)visited[i]=0;printf("请输入开始查找景点位置:");scanf("%s",exp);for (i=0;i<G.vexnum;i++)if (strcmp(exp,G.vexs[i])==0)x=i;DFS(G,x);for (i=0;i<G.vexnum;i++)if (visited[i]==0)DFS(G,i);break;case 3:printf("请输入开始查找景点位置:");scanf("%s",exp);for (i=0;i<G.vexnum;i++)if (strcmp(exp,G.vexs[i])==0)x=i;BFS(G,x);for (i=0;i<G.vexnum;i++)if (visited[i]==0)BFS(G,i);break;case 4:printf("1.Dijkstra算法\n2.Floyd算法\n请选择:");scanf("%d",&k);if (k==1){printf("请输入起始顶点名称:");scanf("%s",exp);ShortestPath_Dij(G,LocateVex(G,exp));}else if (k==2)ShortestPath_Floyd(G);break;case 5:printf("请输入最小生成树起始点:");scanf("%s",exp);MiniSpanTree_P(G,exp);break;case 6:Printall(G);break;}}}/*7 22a b c d e f g1 2 19 2 1 19 2 3 5 3 2 5 3 4 3 4 3 3 4 5 8 5 4 8 5 7 16 7 5 16 1 7 18 7 1 18 6 7 27 7 6 27 4 6 21 6 4 21 1 5 14 5 1 14 2 5 12 5 2 12 2 4 7 4 2 7*/。

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