图论最短路径分析及应用

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图论中的最短路径问题及其算法实现

图论中的最短路径问题及其算法实现

图论中的最短路径问题及其算法实现图论是研究图结构及其特性的数学分支。

在图论中,最短路径问题是其中一个经典的研究课题。

这个问题的核心是在一个有向或无向的图中,找到两个顶点之间的最短路径,即路径上各边的权重之和最小。

本文将介绍最短路径问题的基本概念,并详细探讨两个常用算法实现:Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。

一、最短路径问题概述最短路径问题是图论中的一类重要问题,它的解决方法被广泛应用于交通路线规划、通信网络等领域。

在求解最短路径问题时,一般需要考虑以下几个要素:1. 图的构建:首先需要构建一张合适的图,图可以是有向图或无向图。

顶点表示图中的节点,边表示节点之间的连接关系或路径,边上可能带有权重信息。

2. 起点和终点:指定需要寻找最短路径的起点和终点。

根据具体情况,起点和终点可以是图中的任意两个顶点。

3. 路径长度度量:在不同应用场景中,路径长度的度量方式可能不同。

在某些情况下,路径长度可以简单表示为路径上各边权重之和;而在另一些情况下,路径长度可能还需要考虑其他因素,如路径中经过的顶点数目。

二、Dijkstra算法Dijkstra算法是一种常用的解决最短路径问题的贪婪算法。

该算法基于图的深度优先搜索思想,通过不断更新顶点的最短距离,逐步确定起点到每个顶点的最短路径。

其基本思路如下:1. 初始化:设定起点为源点,将源点的距离设置为0,其他顶点的距离设置为无穷大。

2. 迭代更新:从源点开始,依次选择距离最小的顶点,并更新与其相邻顶点的距离。

具体操作是,对于当前选中的顶点,计算其相邻顶点经过该顶点到达源点的距离,如果该距离小于相邻顶点的当前距离,则更新相邻顶点的距离值。

3. 结束条件:当所有顶点都被标记为已访问或者没有可达的顶点时,算法结束。

三、Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法是另一种解决最短路径问题的常用算法,它可以处理一些特殊情况下的图,如存在负权边的图。

图论中的最短路径算法及其应用

图论中的最短路径算法及其应用

在图论中,最短路径是指在一个给定的加权有向图或无向图中,两个顶点之间连接的最小权值总和的路径。

最短路径问题是图论中常见且重要的问题,而最短路径算法则是解决这类问题的关键。

最短路径算法有多种,其中最经典且常用的有Dijkstra算法、Bellman-Ford算法和Floyd-Warshall算法。

这些算法都有各自的特点和适用范围,下面将逐一介绍。

首先是Dijkstra算法。

Dijkstra算法是一种单源最短路径算法,用于计算从单个源点到图中所有其他顶点的最短路径。

算法的基本思想是通过逐步更新起始点到其他各点的最短路径,直到找到所有最短路径为止。

该算法对边的权值没有要求,可以是正值也可以是零或负值,但不能存在负权回路。

因此,Dijkstra算法适用于求解正边权的最短路径问题。

其次是Bellman-Ford算法。

Bellman-Ford算法也是一种单源最短路径算法,与Dijkstra算法相比,Bellman-Ford算法对边的权值没有任何限制,可以存在负权边和负权回路。

算法的基本思想是通过逐步松弛边来更新起始点到其他各点的最短路径,直到找到所有最短路径为止。

但由于负权回路的存在,算法可能会无限循环下去,因此需要通过限制循环次数来避免算法陷入死循环。

最后是Floyd-Warshall算法。

Floyd-Warshall算法是一种多源最短路径算法,用于计算图中任意两个顶点之间的最短路径。

算法的基本思想是通过动态规划的方式,逐步更新任意两个顶点之间的最短路径长度。

与Dijkstra算法和Bellman-Ford算法不同的是,Floyd-Warshall算法对边的权值也没有要求,可以是正值、零值或负值。

但该算法的时间复杂度较高,适用于图中顶点较少的情况。

这些最短路径算法在实际应用中有各自的优势和应用场景。

比如,Dijkstra算法常用于网络路由设计、GPS导航系统等需要求解单源最短路径的问题。

Bellman-Ford算法常用于检测负权回路、寻找图中的负环等。

图论论文--最短路径算法应用

图论论文--最短路径算法应用

课程论文课程名称图论及其应用题目最短路径算法应用--最短路径游览校园姓名学号专业计算机技术摘要:重邮是个美丽的学校,我们考入重邮后,都喜欢上了学校。

而且经常有同学来找我玩,作为他们的导游,在带领他们游览学校时候,遇到了一个问题:怎样走最短路径来游览学校最多的景点。

当学完图论后,我找到了答案,运用图论中的一些知识,找到一个最短最有效的路径从而迅速到达某个地点。

本文运用了图论中的最短路径算法,邻接矩阵,赋权图等知识,把学校里面我们经常去的地方选了出来,画出平面图,建模赋权图,模拟了在任意两点之间的最短路径的实现以及编程显示。

关键词:数据结构;最短路径;迪杰斯特拉算法; 一:背景介绍设计学校的校园平面图,所含景点不少于8个(中心食堂、信科、图书馆……) 1) 带领同学们从新大门开始利用最短路径游览学校的几个景点。

2) 为来访同学提供图中任意景点的问路查询,即查询任意两个景点之间的一条最短的简单路径。

3) 在社会生活中,最短距离的运用相当广泛。

除了该课题外,还有于此相关的城市道路的设计,交通线路的设计,旅游景点的设计等等。

除了路径长度方面外,到两地花费的最少、时间的最短等等都是同样的道理。

二:最短路径知识点边上有数的图称为加权图,在加权图中我们经常找到两个指定点间最短路径,称为最短路径问题。

在最短路问题中,给出的是一有向加权图G=(V,E),在其上定义的加权函数W:E →R 为从边到实型权值的映射。

路径P=(v 0, v 1,……, v k )的权是指其组成边的所有权值之和:11()(,)ki i i w p w vv -==∑定义u 到v 间最短路径的权为{}{}min ():)w p u v u v v δυ→(,=∞如果存在由到的通路如果不存在从结点u 到结点v 的最短路径定义为权())w p v δυ=(,的任何路径。

①边的权常被解释为一种度量方法,而不仅仅是距离。

它们常常被用来表示时间、金钱、罚款、损失或任何其他沿路径线性积累的数量形式。

八年级最短路径问题归纳

八年级最短路径问题归纳

八年级最短路径问题归纳最短路径问题是图论中的一个经典问题,也是计算机科学中的重要研究领域之一。

在八年级的学习中,我们也会接触到最短路径问题,并且通过一些简单的算法来解决这个问题。

本文将对八年级最短路径问题进行归纳总结,希望能够帮助大家更好地理解和应用这个问题。

一、最短路径问题的定义最短路径问题是指在一个给定的图中,找出两个顶点之间的最短路径,即路径上的边权之和最小。

其中,图由顶点和边组成,顶点表示路径中的点,边表示路径中的通路或连接。

二、最短路径问题的应用最短路径问题在生活中有着广泛的应用,比如导航系统中的最短路径规划、货物运输中的最短路径选择等等。

通过寻找最短路径,可以帮助我们节省时间和资源,提高效率。

三、最短路径问题的解决方法1. 迪杰斯特拉算法迪杰斯特拉算法是解决最短路径问题的一种常用算法。

该算法通过不断更新起点到各个顶点的最短路径,直到找到终点的最短路径为止。

迪杰斯特拉算法的具体步骤如下:- 初始化起点到各个顶点的距离为无穷大,起点到自身的距离为0;- 选择一个未访问的顶点,更新起点到其他顶点的距离;- 重复上述步骤,直到找到终点的最短路径或所有顶点都被访问过。

2. 弗洛伊德算法弗洛伊德算法是解决最短路径问题的另一种常用算法。

该算法通过不断更新任意两个顶点之间的最短路径,直到更新完所有顶点对之间的最短路径为止。

弗洛伊德算法的具体步骤如下:- 初始化任意两个顶点之间的距离,如果两个顶点之间有直接的边,则距离为边的权值,否则距离为无穷大;- 选择一个顶点作为中转点,更新任意两个顶点之间的距离;- 重复上述步骤,直到更新完所有顶点对之间的最短路径。

四、最短路径问题的注意事项在解决最短路径问题时,需要注意以下几点:1. 图的表示方式:可以使用邻接矩阵或邻接表来表示图,根据具体的问题选择合适的表示方式。

2. 边的权值:边的权值可以表示两个顶点之间的距离、时间、花费等等,根据具体的问题选择合适的权值。

论中的最短路径问题

论中的最短路径问题

论中的最短路径问题中的最短路径问题是图论中的基本问题之一,它在现实生活和计算机科学中有着广泛的应用。

最短路径问题的提出源于人们对于路径选择的需求,如寻找最快、最经济、最安全等路径。

本文将对中的最短路径问题进行论述。

一、最短路径问题的定义与表示在图论中,最短路径问题指的是在给定的有向图或无向图中,寻找两个结点之间的最短路径。

该问题可以由一个带权重的图表示,其中结点表示地点或事件,边表示路径或通道,边的权重表示路径上的消耗或距离。

二、最短路径算法中最常用的最短路径算法有迪杰斯特拉算法(Dijkstra算法)和弗洛伊德算法(Floyd算法)。

1. 迪杰斯特拉算法(Dijkstra算法)迪杰斯特拉算法是一种用于求解带权重图的单源最短路径问题的算法。

它以一个起始结点作为源点,通过依次找到与源点距离最短的结点,并逐步构建最短路径树。

通过动态更新结点的距离,最终得到了源点到图中所有结点的最短路径。

2. 弗洛伊德算法(Floyd算法)弗洛伊德算法是一种多源最短路径算法,用于找出图中任意两个结点之间的最短路径。

该算法通过按顺序对所有结点作为中间结点的可能组合进行尝试,从而逐步获得最短路径。

与迪杰斯特拉算法相比,弗洛伊德算法的时间复杂度较高,但是可以处理含有负权边的图。

三、最短路径问题的应用中的最短路径问题在现实生活和计算机科学中都有着广泛的应用。

1. 铁路网络规划在铁路网络规划中,最短路径问题可以帮助确定两个给定站点之间的最短路径,从而实现火车运输的最优化。

2. 道路导航系统在道路导航系统中,最短路径问题可以帮助用户找到最短的行车路线,避免拥堵和浪费时间。

3. 通信网络规划在通信网络规划中,最短路径问题可以帮助确定信号传输的最短路径,从而提高通信的效率和可靠性。

4. 数据包转发在计算机网络中,最短路径问题用于确定数据包在网络中的最短路径,以实现快速、可靠的数据传输。

5. DNA序列比对在生物信息学中,最短路径问题可以用于比对DNA序列,确定两个序列之间的最短编辑距离,从而帮助分析基因和进化。

最短路径的应用的要求

最短路径的应用的要求

最短路径的应用的要求
最短路径是图论中的一个基本问题,它旨在寻找从一个顶点到另一个
顶点的最短路径。

最短路径算法在日常生活以及其他领域中有广泛的
应用。

以下是最短路径算法的一些应用:
1. 导航系统:在导航系统中,最短路径算法被广泛应用。

导航系统将
起点和终点视为图的两个顶点,并使用最短路径算法查找最短路线。

最短路径算法还可以基于实时交通状况计算出最优路径,使用户能够
在最短时间内到达目的地。

2. 求解物流问题:最短路径算法可以帮助可行性运输方案的选择。


物品需要从一个地方运到另一地方时,最短路径算法可以帮助优化运
输路线,从而降低成本。

3. 游戏开发:在许多游戏中,最短路径算法得到广泛应用。

游戏中的
角色和NPC需要找到最短路径来移动。

最短路径算法可以帮助游戏中
的角色更智能地行动,从而增强游戏的体验。

4. 社交网络:最短路径算法可以帮助建立社交网络之间的连接。

例如,如果我们想连接两个不同的社交网络,我们可以使用最短路径算法来
查找相同的用户,这可以在两个社交网络之间形成“桥梁”。

5. 电路设计:在电路设计中,最短路径算法可以帮助寻找最短的路径
来连接不同的元件。

这可以提高电路的效率,减少信号传输的延时。

总之,最短路径算法是一种非常有用的算法,可以解决各种问题。


在导航系统、物流、游戏开发、社交网络和电路设计等领域中发挥着
重要的作用。

在今后的日子里,人们将继续发现更多的应用,从而对这一算法的实现和改进提出更多的要求。

最短路径问题应用案例

最短路径问题应用案例

最短路径问题应用案例最短路径算法是图论中的一项重要算法,它被广泛应用于各个领域,包括交通规划、电路设计、物流配送等。

本文将通过几个实际案例来介绍最短路径问题的应用。

案例一:交通规划在城市交通规划中,最短路径算法可以用于规划最佳的行车路线,减少交通拥堵和行车时间。

例如,某城市交通局需要规划一条从A地到B地的最短路径,他们可以使用最短路径算法来解决这个问题。

通过将城市道路网络抽象成一个图,将交叉口作为图的节点,道路作为图的边,然后使用最短路径算法找到旅行时间最短的路径。

案例二:电路设计在电路设计中,最短路径算法可以用于找到电路中两个节点之间的最短路径,以便优化电路的布局和设计。

例如,在手机电路板设计中,设计师需要找到两个关键节点之间的最短路径,以便减少信号传输的延迟和电路板的复杂性。

通过将电路图抽象成一个图,将电路中的连接线作为图的边,电路节点作为图的节点,然后使用最短路径算法找到路径长度最短的路径。

案例三:物流配送在物流配送中,最短路径算法可以用于优化货物的配送路径,减少配送成本和时间。

例如,在一家快递公司中,他们需要将货物从仓库快速送达到不同的目的地,他们可以使用最短路径算法来规划货物的配送路线。

通过将仓库、配送站点和目的地抽象成一个图,将配送路径作为图的边,配送站点和目的地作为图的节点,然后使用最短路径算法找到总配送距离最短的路径。

总结:最短路径问题是图论中的一个重要问题,在各个领域都有广泛的应用。

本文通过交通规划、电路设计、物流配送三个实际案例,介绍了最短路径算法在实际应用中的用途和方法。

通过将问题抽象成图,将节点和边的关系表示出来,并利用最短路径算法找到最优解,可以帮助解决各种实际问题。

最短路径算法的应用,不仅可以提高工作效率,还可以减少成本和资源的浪费。

最短路径算法及应用

最短路径算法及应用

最短路径算法及应用最短路径算法通常基于图的表示,其中图由节点和边组成。

每个节点代表一个位置,每条边代表两个位置之间的连通关系。

每条边都有一个权重,表示该路径的长度、成本或时间等。

最短路径算法的目标是找到从起始节点到目标节点的最短路径,使得路径上所有边的权重之和最小。

最短路径算法有多种实现方法,包括迪杰斯特拉算法、贝尔曼-福特算法和A*算法等。

迪杰斯特拉算法是一种广泛使用的算法,它适用于无负权边的图。

该算法通过维护一个候选集合,逐步选择离起始节点最近的节点,并更新与其相邻节点的最短路径。

该过程重复直到找到到目标节点的最短路径。

另一种常见的最短路径算法是贝尔曼-福特算法,该算法适用于存在负权边的图。

它通过反复迭代图的所有边来不断更新每个节点的最短路径估计值。

该算法的一个特点是,它可以处理存在负权环的图,并且可以检测到这种情况。

A*算法是一种常用于路径规划的启发式算法。

它根据每个节点的预估成本(通常使用启发函数)来选择下一个要探索的节点。

该算法通过评估每个节点的实际距离加上启发式函数的估计距离,来选择最有希望导致最短路径的节点。

1.路径规划:最短路径算法可以被用于规划最短的路径,以避开交通拥堵,节约时间和成本。

2.交通网络优化:最短路径算法可以用于优化交通网络,找到使整个网络中车辆流量最小的路径。

3.通信网络路由:在通信网络中,最短路径算法可以被用于确定数据包传输的最短路径,以最大程度地减少延迟和拥塞。

4.GPS导航:GPS导航系统使用最短路径算法来计算最短和最快的路径,以引导驾驶员到目的地。

5.配送服务:在配送服务领域,最短路径算法可以被用于确定最佳的交付序列,以减少总运输时间和成本。

6.网页排名:在引擎中,最短路径算法可以被用于计算网页之间的关联程度,以确定网页的排名和结果排序。

总而言之,最短路径算法是图论中重要的算法之一,被广泛应用于各种领域。

通过找到最短路径,这些算法可以帮助我们节约时间、成本和资源,并优化各种系统的性能。

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最短路问题及其应用1 引言图论是应用数学地一个分支,它地概念和结果来源非常广泛,最早起源于一些数学游戏地难题研究,如欧拉所解决地哥尼斯堡七桥问题,以及在民间广泛流传地一些游戏难题,如迷宫问题、博弈问题、棋盘上马地行走路线问题等.这些古老地难题,当时吸引了很多学者地注意.在这些问题研究地基础上又继续提出了著名地四色猜想和汉米尔顿(环游世界)数学难题.1847年,图论应用于分析电路网络,这是它最早应用于工程科学,以后随着科学地发展,图论在解决运筹学,网络理论,信息论,控制论,博弈论以及计算机科学等各个领域地问题时,发挥出越来越大地作用.在实践中,图论已成为解决自然科学、工程技术、社会科学、军事等领域中许多问题地有力工具之一.最短路问题是图论理论地一个经典问题.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地路.最短路不仅仅指一般地理意义上地距离最短,还可以引申到其它地度量,如时间、费用、线路容量等.最短路径算法地选择与实现是通道路线设计地基础,最短路径算法是计算机科学与地理信息科学等领域地研究热点,很多网络相关问题均可纳入最短路径问题地范畴之中.经典地图论与不断发展完善地计算机数据结构及算法地有效结合使得新地最短路径算法不断涌现.2 最短路2.1 最短路地定义对最短路问题地研究早在上个世纪60年代以前就卓有成效了,其中对赋权图()0w≥地有效算法是由荷兰著名计算机专家E.W.Dijkstra在1959年首次提出地, ij该算法能够解决两指定点间地最短路,也可以求解图G中一特定点到其它各顶点地最短路.后来海斯在Dijkstra算法地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地图地最短路问题.因此由Ford提出了Ford算法,它能有效地解决含有负权地最短路问题.但在现实生活中,我们所遇到地问题大都不含负权,所以我们在()0w≥地情况下选择Dijkstra算法.ij定义①1若图G=G(V,E)中各边e都赋有一个实数W(e),称为边e地权,则称这种图为赋权图,记为G=G(V ,E,W).定义②2若图G=G(V ,E)是赋权图且()0W e ≥,()e E G ∈,若u 是i v 到j v 地路()W u 地权,则称()W u 为u 地长,长最小地i v 到j v 地路()W u 称为最短路.若要找出从i v 到n v 地通路u ,使全长最短,即()()min ij e uW u W e ∈=∑.2.2 最短路问题算法地基本思想及基本步骤在求解网络图上节点间最短路径地方法中,目前国内外一致公认地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地有向或无向图,并利用图地节点邻接矩阵记录点间地关联信息.在进行图地遍历以搜索最短路径时,以该矩阵为基础不断进行目标值地最小性判别,直到获得最后地优化路径.Dijkstra 算法是图论中确定最短路地基本方法,也是其它算法地基础.为了求出赋权图中任意两结点之间地最短路径,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年提出地Floyd 算法,其时间复杂度为()3O n ,虽然与重复执行Dijkstra 算法n 次地时间复杂度相同,但其形式上略为简单,且实际运算效果要好于前者.Dijkstra 算法基本步骤:令:},,,{,1},{32n i v v v s i v s ===-并令:{-∈∞==sv v T v W j j ,)(0)(11、对-∈s v j ,求).(})(),{T(v min j j i v T w v W ij =+ 2、求)}({min j sv v T j ∈得)T(v k ,使)}({min )(j sv k v T v T j ∈=令)()(k k v T v W =3、若n k v v =则已找到1v 到n v 地最短路距离)(k v W ,否则令k i =从-s 中删去i v 转1这样经过有限次迭代则可以求出1v 到n v 地最短路线,可以用一个流程图来表示:第一步 先取0)(1=v W 意即1v 到1v 地距离为0,而)(j v T 是对)(j v T 所赋地初值.第二步 利用)(1v W 已知,根据})(),{T(v min j ij w v W i +对)(j v T 进行修正. 第三步 对所有修正后地)(j v T 求出其最小者)(k v T .其对应地点k v 是1v 所能一步到达地店j v 中最近地一个,由于所有0)(≥u W .因此任何从其它点j v 中转而到达k v 地通路上地距离都大于1v 直接到k v 地距离)(k v T ,因此)(k v T 就是1v 到k v 地最短距离,所以在算法中令)()(k k v T v W =并从s 中删去k v ,若k=n 则)()(n k v T v W =就是1v 到n v 地最短路线,计算结束.否则令k i v v =回到第二部,计算运算,直到k=n 为止.这样每一次迭代,得到1v 到一点k v 地最短距离,重复上述过程直到n k v v =.Floyd 算法地基本原理和实现方法为:如果一个矩阵[]ij d D =其中0>ij d 表示i 与j 间地距离,若i 与j 间无路可通,则ij d 为无穷大.i 和j 间地最短距离存在经过i 和j 间地k 和不经过k 两种情况,所以可以令,,,3,2,1n k =n(n 为节点数).检查ij d 与kj ik d d +地值,在此,ik d 与kj d 分别为目前所知地i 到k 与k 到j 地最短距离,因此,kj ik d d +就是i 到j 经过k 地最短距离.所以,若有kj ik ij d d d +>就表示从i 出发经k 再到j 地距离要比原来地i 到j 距离短,自然把i 到j 地ij d 写成kj ik d d +.每当一个k 搜索完,ij d 就是目前i 到j 地最短距离.重复这一过程,最后当查完所有k 时,ij d 就为i 到j 地最短距离.3 最短路地应用例2 从北京(Pe )乘飞机到东京(T)、纽约(N)、墨西哥城(M)、伦敦(L)、巴黎(Pa)五城市做旅游,每城市恰去一次再回北京,应如何安排旅游线,使旅程最短?各城市之间地航线距离如下表:解:编写程序如下: clc,cleara(1,2)=56;a(1,3)=35;a(1,4)=21;a(1,5)=51;a(1,6)=60; a(2,3)=21;a(2,4)=57;a(2,5)=78;a(2,6)=70; a(3,4)=36;a(3,5)=68;a(3,6)=68; a(4,5)=51;a(4,6)=61; a(5,6)=13; a(6,:)=0; a=a+a'; c1=[5 1:4 6];L=length(c1);flag=1;while flag>0flag=0;for m=1:L-3for n=m+2:L-1ifa(c1(m),c1(n))+a(c1(m+1),c1(n+1))<a(c1(m),c1(m+1))+a(c1(n ),c1(n+1))flag=1;c1(m+1:n)=c1(n:-1:m+1);endendendendsum1=0;for i=1:L-1sum1=sum1+a(c1(i),c1(i+1));endcircle=c1;sum=sum1;c1=[5 6 1:4];%改变初始圈,该算法地最后一个顶点不动flag=1;while flag>0flag=0;for m=1:L-3for n=m+2:L-1if a(c1(m),c1(n))+a(c1(m+1),c1(n+1))<...a(c1(m),c1(m+1))+a(c1(n),c1(n+1))flag=1;c1(m+1:n)=c1(n:-1:m+1);endendendendsum1=0;for i=1:L-1sum1=sum1+a(c1(i),c1(i+1));endif sum1<sumsum=sum1;circle=c1;endcircle,sum版权申明本文部分内容,包括文字、图片、以及设计等在网上搜集整理.版权为个人所有This article includes some parts, including text, pictures, and design. Copyright is personal ownership.SixE2。

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