C源码ArcEngine最短路径分析

合集下载

C语言迪杰斯特拉实现最短路径算法

C语言迪杰斯特拉实现最短路径算法

C语言迪杰斯特拉实现最短路径算法迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是一种用于在加权图中寻找从起点到终点的最短路径的算法。

它使用贪心算法的原理,每次选择权重最小的边进行扩展,直到找到终点或者无法扩展为止。

下面是C语言中迪杰斯特拉算法的实现。

```c#include <stdio.h>#include <stdbool.h>//定义图的最大节点数#define MAX_NODES 100//定义无穷大的距离#define INFINITY 9999//自定义图的结构体typedef structint distance[MAX_NODES][MAX_NODES]; // 节点间的距离int numNodes; // 节点数} Graph;//初始化图void initGraph(Graph* graph)int i, j;//设置所有节点之间的初始距离为无穷大for (i = 0; i < MAX_NODES; i++)for (j = 0; j < MAX_NODES; j++)graph->distance[i][j] = INFINITY;}}graph->numNodes = 0;//添加边到图void addEdge(Graph* graph, int source, int destination, int weight)graph->distance[source][destination] = weight;//打印最短路径void printShortestPath(int* parent, int node)if (parent[node] == -1)printf("%d ", node);return;}printShortestPath(parent, parent[node]);printf("%d ", node);//执行迪杰斯特拉算法void dijkstra(Graph* graph, int source, int destination) int i, j;//存储起点到各个节点的最短距离int dist[MAX_NODES];//存储当前节点的父节点int parent[MAX_NODES];//存储已访问的节点bool visited[MAX_NODES];//初始化所有节点的距离和父节点for (i = 0; i < graph->numNodes; i++)dist[i] = INFINITY;parent[i] = -1;visited[i] = false;}//设置起点的距离为0dist[source] = 0;//寻找最短路径for (i = 0; i < graph->numNodes - 1; i++)int minDist = INFINITY;int minNode = -1;//选择距离最小的节点作为当前节点for (j = 0; j < graph->numNodes; j++)if (!visited[j] && dist[j] < minDist)minDist = dist[j];minNode = j;}}//标记当前节点为已访问visited[minNode] = true;//更新最短距离和父节点for (j = 0; j < graph->numNodes; j++)if (!visited[j] && (dist[minNode] + graph->distance[minNode][j]) < dist[j])dist[j] = dist[minNode] + graph->distance[minNode][j];parent[j] = minNode;}}}//打印最短路径及距离printf("Shortest Path: ");printShortestPath(parent, destination);printf("\nShortest Distance: %d\n", dist[destination]); int maiGraph graph;int numNodes, numEdges, source, destination, weight;int i;//初始化图initGraph(&graph);//输入节点数和边数printf("Enter the number of nodes: ");scanf("%d", &numNodes);printf("Enter the number of edges: ");scanf("%d", &numEdges);graph.numNodes = numNodes;//输入边的信息for (i = 0; i < numEdges; i++)printf("Enter source, destination, and weight for edge %d: ", i + 1);scanf("%d %d %d", &source, &destination, &weight);addEdge(&graph, source, destination, weight);}//输入起点和终点printf("Enter the source node: ");scanf("%d", &source);printf("Enter the destination node: ");scanf("%d", &destination);//执行迪杰斯特拉算法dijkstra(&graph, source, destination);return 0;```上述代码中,我们首先定义了一个图的结构体,里面包括节点间的距离矩阵和节点数。

C语言迪杰斯特拉实现最短路径算法

C语言迪杰斯特拉实现最短路径算法

数据结构课程设计报告----旅游咨询系统设计目录一、需求分析二、系统分析三、概要设计一、系统划分二、邻接矩阵建立流程图:三、迪杰斯特拉算法流图四、详细设计五、调试分析一、运行结果二、改进设想六、课设总结旅游咨询系统设计一、需求分析在交通网络日益发达的今天,人们出行有很多种方式、路线,而如何选择符合需要的方式路线成为大家的一大难题。

所以,在此我利用计算机建立一个旅游咨询系统。

在系统中采用图来构造各个城市之间的联系,图中顶点表示城市,边表示各个城市之间的路线,所带权值为两个城市间的路程、时间或车费等。

这个交通咨询系统可以回答旅客提出的各种问题,例如:如何选择一条路径使得从A城到B城里程最短;如何选择一条路径使得从A城到B城花费最低;如何选择一条路径使得从A 城到B城所用的时间最少等等的一系列问题。

二、系统分析设计一个旅游咨询系统,能咨询从任何一个城市顶点到其他城市顶点之间的最短路径(里程、最低花费或是最少时间等问题。

对于不同的咨询要求,可输入城市间的路程、所需时间或是所需费用等信息。

旅客可以在同一个系统中综合考虑自己的各目标城市,选择一个最佳的旅游路线和出行方式。

针对最短路径问题,在本系统中采用图的相关知识,采用了迪杰斯特拉算法,解决在实际情况中的最短路径问题,而迪杰斯特拉算法的时间复杂度为O(n2,空间复杂度为O(n。

本系统使用邻接矩阵存储无向图。

其中,建立矩阵的时间复杂度为O(n2,但是利用其查找一条边的时间复杂度为O(1。

本系统中包括了利用邻接矩阵建立图的存储结构和单源最短问题两大部分,使用指针数组实现利用一个程序实现最短路径和最短时间的运算。

并且本系统设置了人性化的系统提示菜单,方便使用者的使用。

三、概要设计一、系统划分该系统可以划分为三个部分:1、利用邻接矩阵建立图的存储结构;2、利用迪杰斯特拉算法解决单源最短路径问题;3、实现城市之间的最短路径问题和最短时间问题。

二、邻接矩阵建立流程图:四、详细设计本课程设计的源程序如下所示:#include#include#define MVNum 100#define Maxint 9999 /*将无穷大的数值设为9999*/ typedef char vertextype;/*建立无向图*/typedef int adjmatrix;typedef struct{vertextype vexs[MVNum];adjmatrix arcs[MVNum][MVNum];}mgraph;mgraph *G[2]; /*设置指针数组用以实现距离和时间最小值求取*/void city_number( /*输出城市代表序号*/{ printf("************************************************************************ *\n";printf(" 1、北京 2、上海 3、香港 4、天津 5、重庆 6、澳门 7、哈尔滨 8、石家庄";printf(" \n 9、兰州 10、昆明 11、成都 12、长春 13、沈阳 14、长沙 15、海口 16、西安";printf("\n************************************************************************ *\n";}void Createmgraph(int a,int n,int e /*建立无向邻接矩阵*/{int i,j,k;int w;for(i=1;i<=n;i++for(j=1;j<=n;j++if(i==j G[a]->arcs[i][j]=0; /*邻接矩阵对角线初始值设为0*/else G[a]->arcs[i][j]=Maxint; /*其他元素设为无穷大*/for(k=1;k<=e;k++ /*读入e条边数的信息*/{printf("\n输入图中各起点终点及其权值i,j,w:"; /*读入无向边及其权值*/scanf("%d,%d,%d",&i,&j,&w;G[a]->arcs[i][j]=w;G[a]->arcs[j][i]=w;}}void Dijkstra(int a,int v0,int N/*Dijkstra算法的实现和打印*/{enum boolean S[MVNum];/*终点集合*/int dist[MVNum],path[MVNum];/*dist表示源点v0到图中其余顶点的最短长度,path表示其对应的路径*/int i,wmin,u,num=1,k;for(i=1;i<=N;i++ /*数组dist和集合S付初值*/{dist[i]=G[a]->arcs[v0][i]; /*数组dist初值为邻接矩阵*/S[i]=0; /*集合S初值设为空集*/if(dist[i]else path[i]=0;}S[v0]=1; /*源点v0放入集合S中*/path[v0]=0;do{wmin=Maxint; /*wmin最小值设为无穷大*/u=v0;for(i=1;i<=N;i++if(S[i]==0 /*选择不在S中且距离最小的顶点u*/if((dist[i]{u=i;wmin=dist[i];}S[u]=1; /*把距离最小的顶点u放入集合S中*/for(i=1;i<=N;i++ /*修改不在S中的顶点距离*/if(S[i]==0if(dist[u]+G[a]->arcs[u][i]{dist[i]=dist[u]+G[a]->arcs[u][i];path[i]=u;}num++;}while(num<=N;printf("\n\t输出带权无向图的单元最短路径为:\n\t";/*打印v0到其他顶点的最短路径*/ for(i=1;i<=N;i++{if(S[i]==1{k=i;printf("\n\t顶点%d到%d之间的路径为:",v0,i;while(k!=v0{printf("%d<--",k; /*输出后继顶点*/k=path[k]; /*继续寻找下一个后继顶点*/}printf("%d",k; /*输出终点*/printf(",最短路径长度为%d\n",dist[i]; /*输出最短路径*/}else printf("\n\t顶点%d到%d之间没有路径!",v0,i;}printf("\n\t求一个城市到所有城市的最短路径结束,谢谢!\n\n\t\t";}void main( /*旅游咨询系统*/{int n,e,v,u,i,x;int z=0;G[1]=(mgraph *malloc(sizeof(mgraph; /*建立类型为mgraph的十字链表结构*/G[2]=(mgraph *malloc(sizeof(mgraph;printf("****************欢迎使用旅游咨询系统****************\n";printf("输入图中顶点个数和边数n,e:";scanf("%d,%d",&n,&e;city_number(;for(i=1;i<=n;i++ /*输入顶点信息*/{printf("\n请输入图的所有顶点i=";scanf("%d",&x;G[1]->vexs[i]=x; /*将顶点信息输入一维数组中*/G[2]->vexs[i]=x;}printf("\n请输入距离矩阵的数值\n";Createmgraph(1,n,e; /*建立距离矩阵*/ printf("\n距离矩阵建立完毕\n请输入时间矩阵的数值";Createmgraph(2,n,e; /*建立时间矩阵*/printf("\n无向图的存储结构建立完毕!\n";do{printf("\n\n\n************进行最短查询************\n";printf("=========================================\n";printf("1.求一个城市到所有城市的最短路径\n";printf("2.求一个城市到所有城市的最短时间\n";printf("3.退出\n";printf("=========================================\n";printf("请输入选择:";scanf("%d",&z; /*输入选择选择矩阵*/city_number(;if(z==1{printf("\n选择1 求一个城市到所有城市的最短路径\n";printf("求单源路径,输入源点v :"; /*输入源点v0*/scanf("%d",&v;Dijkstra(1,v,n; /*计算最短距离*/}else if(z==2{printf("\n选择2 求一个城市到所有城市的最短时间\n"; printf("求单源路径,输入源点,u :";scanf("%d",&u;Dijkstra(2,u,n; /*计算最短时间*/}else if(z==3printf("\n结束查询!谢谢使用!!\n";else printf("输入错误!!\n"; /*输入不为1-3则重新选择*/ }while(z!=3; /*输入3则退出*/printf("谢谢您的使用,再见!!!!\n";}五、调试分析一、运行结果1、输入顶点总数为6,边的总数为10,并输入顶点信息。

arcmap 最短路径计算

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。

求最短路径_C语言程序

求最短路径_C语言程序

中国地质大学(武汉)数据结构课程设计报告****: ***班级序号:学号:姓名:实习二求最短路径一.问题描述试设计一个算法,求图中一个源点到其他各顶点的最短路径。

二.基本要求(1)用邻接表表示图;(2)按长度非递减次序打印输出最短路径的长度及相应路径。

三.测试数据四.用到的数据结构和函数(1)定义数组typedef char VertexType;typedef int Adjmatrix;typedef struct{VertexType vexs[MVNum]; //顶点数组,类型假定为char型Adjmatrix arcs[MVNum][MVNum]; //邻接矩阵,类型假定为int型}MGraph;(2)迪杰斯特拉算法void Dijkstra(MGraph *G,int v1,int n){ //用迪杰斯特拉算法求有向图G的v1顶点到其他顶点v的最短路径P[v]和其权D[v] //设G是有向图的邻接矩阵,若边<i,j>不存在,则G[i][j]=Maxint//S[v]为真当且仅当v在S中int D2[MVNum],P2[MVNum];int v,i,w,min;enum boolean S[MVNum];for(v=1;v<=n;v++){//初始化S和DS[v]=FALSE; //设置最短路径终点集D2[v]=G->arcs[v1][v]; //设置初始的最短路径值if(D2[v]<Maxint)P2[v]=v1; //v1是v的前驱elseP2[v]=0; //v无前驱}D2[v1]=0;S[v1]=TURE; //S集初始时只有源点,源点到其自身的距离为0//开始循环,每次求得v1到某个v顶点的最短路径,并加v到S集中for(i=2;i<n;i++){min=Maxint;for(w=1;w<=n;w++)if(!S[w]&&D2[w]<min){ //w顶点离v1顶点更近v=w;min=D2[w];}S[v]=TURE;for(w=1;w<=n;w++) //更新当前最短路径及距离if(!S[w]&&(D2[v]+G->arcs[v][w]<D2[w])){ //修改D2[w]和P2[w]D2[w]=D2[v]+G->arcs[v][w];P2[w]=v;}}printf("路径长度路径\n");for(i=1;i<=n;i++){printf("%5d",D2[i]);printf("%5d",i);v=P2[i];while(v!=0){printf("<-%d",v);v=P2[v];}printf("\n");}}(3)费洛伊德算法void Floyd(MGraph *G,int n){int i,j,k,v,w;for(i=1;i<=n;i++) //设置路径长度D和路径path初值for(j=1;j<=n;j++){if(G->arcs[i][j]!=Maxint)P[i][j]=j; //j是i的后继elseP[i][j]=0;D[i][j]=G->arcs[i][j];}for(k=1;k<=n;k++){ //做k次迭代,每次均试图将顶点k扩充到当前求得的从i到j的最短路径P[i][j]上for(i=1;i<=n;i++)for(j=1;j<=n;j++){if(D[i][k]+D[k][j]<D[i][j]){D[i][j]=D[i][k]+D[k][j]; //修改长度P[i][j]=P[i][k];printf("dij=%d,pij=%d\n",D[i][j],P[i][j]);}}}}六.源代码#include"stdio.h"#include"stdlib.h"#define MVNum 100 //最大顶点数#define Maxint 32767enum boolean{ FALSE,TURE };typedef char VertexType;typedef int Adjmatrix;typedef struct{VertexType vexs[MVNum]; //顶点数组,类型假定为char型Adjmatrix arcs[MVNum][MVNum]; //邻接矩阵,类型假定为int型}MGraph;int D1[MVNum],P1[MVNum];int D[MVNum][MVNum],P[MVNum][MVNum];/*建立有向图的存储结构*/void CreateMGraph(MGraph *G,int n,int e){ //采用邻接矩阵表示法构造有向图G,n和e表示图的顶点数和边数int i,j,k,w;for(i=1;i<=n;i++)G->vexs[i]=(char)i;for(i=1;i<=n;i++)for(j=1;j<=n;j++)G->arcs[i][j]=Maxint; //初始化邻接矩阵printf("输入%d条边的i,j及w:\n",e);for(k=1;k<=e;k++){ //读入e条边,建立邻接矩阵scanf("%d,%d,%d",&i,&j,&w);G->arcs[i][j]=w;}printf("有向图的存储结构建立完成。

使用VC++开发基于ArcEngine的三维管线距离分析组件

使用VC++开发基于ArcEngine的三维管线距离分析组件

使用VC++开发基于ArcEngine的三维管线距离分析组件蒋许锋王刚于海波天津市测绘院摘要:采用GIS管理管线有着非常重要的意义。

三维管线的距离分析与空间关系的展示,无论对于管线规划、管线检测还是为其他工程提供管线资料都非常重要。

ArcGIS作为行业应用最广泛的GIS软件平台,但是三维管线之间的距离分析并没有提供解决方法,本文同过分析三维管线的特点,结合行业的业务需求,采用VC++结合相关技术,完成三维管线的距离分析与展示,最终实现可以插入到ArcGIS中的组件。

Abstract:Using GIS technology to manage pipeline is very significant for the society. To calculate the distance between two pipeline and display the 3D modal of the pipelines are very important. ArcGIS dosen’t give an advice to get the distance though it can display them. This paper Implemented a COM using VC++ and ATL based on ICommand and Itool of ArcEngine to solve this problem.关键字三维管线 ArcEngine COM组件 ATL STL一引言无论城市还是农村,地上地下都分布着各种诸于电力、给排水、燃气、通信、有线电视等等各种管线。

计算机技术的发展尤其是GIS技术的发展,使得这些管线的管理,由传统的MIS加图纸的方法,逐渐向充分利用计算机视觉表达,更加直观查看、深入分析的管理模式。

管线管理中,两根管线之间的距离分析非常重要。

不同性质、用途、材质的管线,对它们之间的空间距离有着严格的要求。

迪杰斯特拉算法c语言从某个源点到其余各顶点的最短路径 -回复

迪杰斯特拉算法c语言从某个源点到其余各顶点的最短路径 -回复

迪杰斯特拉算法c语言从某个源点到其余各顶点的最短路径-回复迪杰斯特拉算法(Dijkstra's algorithm)是求解图中从某个源点到其余各顶点的最短路径的经典算法。

本文将通过一步一步的回答,详细解释迪杰斯特拉算法在C语言中的具体实现。

文章将包括算法原理、伪代码、关键函数实现以及一个简单的示例。

一、算法原理迪杰斯特拉算法是一种贪心算法,它通过逐步扩展最短路径的方式来找到源点到其他顶点的最短路径。

具体的步骤如下:1. 创建一个空的距离表,用于记录源点到各个顶点的最短路径,初始时将源点到自身的距离设置为0,其他顶点的距离设置为无穷大。

2. 选择一个距离表中距离最小的顶点,标记该顶点为已访问。

3. 对于已访问的顶点,更新其相邻顶点的距离,如果通过当前顶点的距离比原距离小,则更新距离值。

4. 重复步骤2和步骤3,直到所有顶点都被访问过或者没有可达的顶点。

二、伪代码为了更好地理解算法的实现,下面是使用伪代码描述的迪杰斯特拉算法:1. 创建一个距离表,用于记录源点到各个顶点的最短路径距离。

2. 将源点到自身的距离设置为0,其他顶点的距离设置为无穷大。

3. 创建一个标记表,用于标记已访问的顶点。

4. 创建一个优先队列(最小堆),用于选择下一个要访问的顶点。

5. 将源点入队列。

6. 当队列不为空时,执行以下操作:6.1. 选择队列中距离最小的顶点,将其出队。

6.2. 如果该顶点已经被访问过,则跳过该顶点。

6.3. 标记该顶点为已访问。

6.4. 对于该顶点的所有邻接顶点,计算通过当前顶点到达邻接顶点的距离,如果距离比原来的距离小,则更新距离表中的值。

6.5. 对于未访问过的邻接顶点,将其入队列。

7. 输出距离表中源点到各个顶点的最短路径距离。

三、关键函数实现下面是使用C语言实现迪杰斯特拉算法的关键函数。

c用于记录源点到各个顶点的最短路径距离int distance[MAX_VERTICES];用于标记已访问的顶点bool visited[MAX_VERTICES];void Dijkstra(int graph[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES], int source) {初始化距离表和标记表for (int i = 0; i < MAX_VERTICES; i++) {distance[i] = INT_MAX;visited[i] = false;}将源点到自身的距离设置为0distance[source] = 0;循环遍历每个顶点for (int count = 0; count < MAX_VERTICES; count++) {int u = -1; 用于记录下一个要访问的顶点int minDistance = INT_MAX;选择距离最小的未访问顶点作为下一个要访问的顶点for (int i = 0; i < MAX_VERTICES; i++) {if (!visited[i] && distance[i] < minDistance) {minDistance = distance[i];u = i;}}if (u == -1) {没有可达的顶点break;}visited[u] = true; 标记该顶点为已访问更新通过顶点u到达其他邻接顶点的距离for (int v = 0; v < MAX_VERTICES; v++) {if (!visited[v] && graph[u][v] != INT_MAX && distance[u] + graph[u][v] < distance[v]) {distance[v] = distance[u] + graph[u][v];}}}}四、示例为了演示迪杰斯特拉算法的使用,我们使用以下图结构作为示例:int graph[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES] = {{0, 4, 2, INT_MAX, INT_MAX},{INT_MAX, 0, 1, 5, INT_MAX},{INT_MAX, INT_MAX, 0, INT_MAX, 3},{INT_MAX, INT_MAX, INT_MAX, 0, 1},{INT_MAX, INT_MAX, INT_MAX, INT_MAX, 0}};int source = 0;Dijkstra(graph, source);上述图结构表示一个有5个顶点的有向带权图,带权值表示了从一个顶点到另一个顶点的距离。

Arcgis操作 实验十五:最短路径分析

Arcgis操作 实验十五:最短路径分析

实验十五:最短路径分析一、实验目的1、掌握各种类型的最短路径分析;2、理解网络分析原理。

二、实验准备数据准备:City.mdb软件准备:ArcGIS Desktop9.x,ArcCatalog三、实验内容根据不同的要求,获得到达指定目的地的最佳路径,并给出路径的长度;找出距景点最近的某设施的路径。

1、在网络中指定一个商业中心,分别求出在不同距离、时间的限制下从家到商业中心的最佳路径;2、给定访问顺序,按要求找出从家出发,逐个经过访问点,最终到达目的地的最佳路径;3、研究阻强的设置对最佳路径选择的影响。

四、实验步骤启动ArcMap ,打开city. mdb ,双击city数据库,加载数据。

对点状要素place符号化:以HOME字段,1值为家,0值为商业中心。

具体步骤见操作视频:最短路径分析.exe图1 无权重参照的最短路径显示(1)无权重最佳路径的生成1)在网络分析工具条上,选择旗标工具,将旗标放在“家”和想要取得“商业中心”点上。

2)选择Analysis/Options命令,打开Analysis Options对话框,确认Weights和Weight Filter 标签项全部是None,这种情况下进行的最短路径分析是完全按照这个网络自身的长短来确定。

3)在Track Task文本框中选择Find path。

单击solve按钮。

显示最短路径(图1),这条路径的总成本显示在状态栏中。

(2)加权最佳路径生成1)在设施网络分析工具条下,点选旗标工具,将旗标分别放在“家”和想去的某个“商业中心”的位置上。

2)选择Analysis/Options命令,打开Analysis Options对话框(图2)进入Weights标签页,在边的权重上,全部选择长度权重属性。

图2 长度权重属性设置3)在Track Task文本枢中选择Find path,单击solve按钮,则以长度为比重的最短路径将显示出来(图3),这条路径的总成本显示在状态栏中。

C语言算法最短路径最小生成树和拓扑排序

C语言算法最短路径最小生成树和拓扑排序

C语言算法最短路径最小生成树和拓扑排序C语言算法:最短路径、最小生成树与拓扑排序编程领域涵盖了众多算法和数据结构,并且在实际应用中起到了至关重要的作用。

本文将重点探讨C语言中的三种经典算法:最短路径算法、最小生成树算法以及拓扑排序算法。

通过学习这些算法,可以帮助我们更好地解决实际问题。

一、最短路径算法最短路径算法主要用于在带有权重的有向或无向图中寻找两个节点之间的最短路径。

常用的最短路径算法有迪杰斯特拉算法(Dijkstra)和弗洛伊德-沃尔什算法(Floyd-Warshall)。

下面我们将重点介绍Dijkstra算法。

Dijkstra算法基于贪心策略,通过逐步确定从起点到各个节点的最短距离来找出最短路径。

它适用于没有负权边的图,时间复杂度为O(V^2),其中V表示节点数目。

1. 算法思路:- 创建一个存储最短路径的数组dist[],初始化为无穷大(代表无法达到),起点dist[起点]设为0。

- 创建一个存储已访问节点的数组visited[],初始化为false。

- 从起点开始,依次遍历与起点相邻的节点,更新最短路径距离。

- 选取距离起点最近的节点作为下一个访问节点,并更新最短路径数组。

- 重复上述步骤,直到遍历完所有节点。

- 最终得到起点到每个节点的最短路径。

2. 示例代码:```c// 使用邻接矩阵存储图#define MAX_SIZE 100#define INF 0x3f3f3f3fvoid dijkstra(int graph[MAX_SIZE][MAX_SIZE], int start, int n) {int dist[MAX_SIZE]; // 存储最短路径bool visited[MAX_SIZE]; // 标记已访问节点// 初始化for (int i = 0; i < n; i++) {dist[i] = INF;visited[i] = false;}dist[start] = 0;// 寻找最短路径for (int count = 0; count < n - 1; count++) {int minDist = INF;int u;// 选取距离起点最近的节点for (int v = 0; v < n; v++) {if (!visited[v] && dist[v] <= minDist) {minDist = dist[v];u = v;}}visited[u] = true;// 更新最短路径for (int v = 0; v < n; v++) {if (!visited[v] && graph[u][v] && dist[u] != INF && dist[u] + graph[u][v] < dist[v]) {dist[v] = dist[u] + graph[u][v];}}}// 输出最短路径for (int i = 0; i < n; i++) {printf("起点到节点 %d 的最短距离为:%d\n", i, dist[i]);}}```二、最小生成树算法最小生成树(Minimum Spanning Tree,简称MST)是一种在连通图中生成所有节点的树,且树的边权重之和最小的子图。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

C源码ArcEngine最短路径分析ArcEngine 最短路径分析(源码)几何网络using System;using ESRI.ArcGIS.Carto;using ESRI.ArcGIS.Geometry;using ESRI.ArcGIS.Geodatabase;using workAnalysis; namespace GisEditor {/// <summary>/// 最短路径分析/// </summary>public class ClsPathFinder{private IGeometricNetwork m_ipGeometricNetwork;private IMap m_ipMap;private IPointCollection m_ipPoints;private IPointToEID m_ipPointToEID;private double m_dblPathCost =0;private IEnumNetEID m_ipEnumNetEID_Junctions;private IEnumNetEID m_ipEnumNetEID_Edges;private IPolyline m_ipPolyline;#region Public Function//返回和设置当前地图public IMap SetOrGetMap{set{ m_ipMap = value;}get{return m_ipMap;}}//打开几何数据集的网络工作空间public void OpenFeatureDatasetNetwork(IFeatureDataset FeatureDa taset){CloseWorkspace();if (!InitializeNetworkAndMap(FeatureDataset))Console.WriteLine( "打开network出错");}//输入点的集合public IPointCollection StopPoints{set{m_ipPoints= value;}get{return m_ipPoints;}}//路径成本public double PathCost{get {return m_dblPathCost;}}//返回路径的几何体public IPolyline PathPolyLine(){IEIDInfo ipEIDInfo;IGeometry ipGeometry;if(m_ipPolyline!=null)return m_ipPolyline;m_ipPolyline = new PolylineClass();IGeometryCollection ipNewGeometryColl = m_ipPolyline as IGeome tryCollection;ISpatialReference ipSpatialReference = m_ipMap.SpatialReferenc e;IEIDHelper ipEIDHelper = new EIDHelperClass();ipEIDHelper.GeometricNetwork = m_ipGeometricNetwork; ipEIDHelper.OutputSpatialReference = ipSpatialReference; ipEIDHelper.ReturnGeometries = true;IEnumEIDInfo ipEnumEIDInfo = ipEIDHelper.CreateEnumEIDInfo(m_i pEnumNetEID_Edges);int count = ipEnumEIDInfo.Count;ipEnumEIDInfo.Reset();for(int i =0;i<count;i++){ipEIDInfo = ipEnumEIDInfo.Next();ipGeometry = ipEIDInfo.Geometry;ipNewGeometryColl.AddGeometryCollection( ipGeometry as IGeometryCollection);}return m_ipPolyline;}//解决路径public void SolvePath(string WeightName){try{int intEdgeUserClassID;int intEdgeUserID;int intEdgeUserSubID;int intEdgeID;IPoint ipFoundEdgePoint;double dblEdgePercent;/*PutEdgeOrigins方法的第二个参数要求是IEdgeFlag类型的数组,* 在VB等其他语言的代码中,只需传人该类型数组的第一个元素即* 可,但C#中的机制有所不同,需要作出如下修改:使用* ITraceFlowSolverGEN替代ITraceFlowSolver*/ITraceFlowSolverGEN ipTraceFlowSolver = new TraceFlowSolverClass() as ITraceFlowSolverGEN;INetSolver ipNetSolver = ipTraceFlowSolver as INetSolver;INetwork ipNetwork = m_work;ipNetSolver.SourceNetwork = ipNetwork;INetElements ipNetElements = ipNetwork as INetElements;int intCount = m_ipPoints.PointCount;//定义一个边线旗数组IEdgeFlag[] pEdgeFlagList = new EdgeFlagClass[intCount];for(int i = 0;i<intCount ;i++){INetFlag ipNetFlag = new EdgeFlagClass()as INetFlag;IPoint ipEdgePoint = m_ipPoints.get_Point(i);//查找输入点的最近的边线m_ipPointToEID.GetNearestEdge(ipEdgePoint, out intEdgeID,out ipFoundEdgePoint, out dblEdgePercent);ipNetElements.QueryIDs( intEdgeID, esriElementType.esriETEdge, out intEdgeUserClassID, out intEdgeUserID,out intEdgeUserSubI D);erClassID = intEdgeUserClassID;erID = intEdgeUserID;erSubID = intEdgeUserSubID;IEdgeFlag pTemp = (IEdgeFlag)(ipNetFlag as IEdgeFlag); pEdgeFlagList[i]=pTemp;}ipTraceFlowSolver.PutEdgeOrigins(ref pEdgeFlagList); INetSchema ipNetSchema = ipNetwork as INetSchema;INetWeight ipNetWeight = ipNetSchema.get_WeightByName(WeightName);INetSolverWeights ipNetSolverWeights = ipTraceFlowSolver as I NetSolverWeights;ipNetSolverWeights.FromToEdgeWeight = ipNetWeight;//开始边线的权重ipNetSolverWeights.ToFromEdgeWeight = ipNetWeight;//终止边线的权重object [] vaRes =new object[intCount-1];//通过findpath得到边线和交汇点的集合ipTraceFlowSolver.FindPath(esriFlowMethod.esriFMConnected, esriShortestPathObjFn.esriSPObjFnMinSum,out m_ipEnumNetEID_Junctions,out m_ipEnumNetEID_Edges, intCount-1, ref vaRes);//计算元素成本m_dblPathCost = 0;for (int i =0;i<vaRes.Length;i++){double m_Va =(double) vaRes[i];m_dblPathCost = m_dblPathCost + m_Va;}m_ipPolyline = null;}catch(Exception ex){Console.WriteLine(ex.Message);}}#endregion#region Private Function//初始化几何网络和地图private bool InitializeNetworkAndMap(IFeatureDataset FeatureDat aset){IFeatureClassContainer ipFeatureClassContainer;IFeatureClass ipFeatureClass ;IGeoDataset ipGeoDataset;ILayer ipLayer ;IFeatureLayer ipFeatureLayer;IEnvelope ipEnvelope, ipMaxEnvelope ;double dblSearchTol;INetworkCollection ipNetworkCollection = FeatureDataset as INe tworkCollection;int count = ipNetworkCollection.GeometricNetworkCount;//获取第一个几何网络工作空间m_ipGeometricNetwork = ipNetworkCollection.get_GeometricNetwor k(0);INetwork ipNetwork = m_work;if(m_ipMap!=null){m_ipMap = new MapClass();ipFeatureClassContainer = m_ipGeometricNetwork as IFeatureCla ssContainer;count = ipFeatureClassContainer.ClassCount;for(int i =0;i<count;i++){ipFeatureClass = ipFeatureClassContainer.get_Class(i); ipFeatureLayer = new FeatureLayerClass();ipFeatureLayer.FeatureClass = ipFeatureClass;m_ipMap.AddLayer( ipFeatureLayer);}}count = m_yerCount;ipMaxEnvelope = new EnvelopeClass();for(int i =0;i<count;i++){ipLayer = m_ipMap.get_Layer(i);ipFeatureLayer = ipLayer as IFeatureLayer;ipGeoDataset = ipFeatureLayer as IGeoDataset;ipEnvelope = ipGeoDataset.Extent;ipMaxEnvelope.Union( ipEnvelope);}m_ipPointToEID = new PointToEIDClass();m_ipPointToEID.SourceMap = m_ipMap;m_ipPointToEID.GeometricNetwork = m_ipGeometricNetwork;double dblWidth = ipMaxEnvelope.Width; double dblHeight = ipMaxEnvelope.Height;if( dblWidth > dblHeight)dblSearchTol = dblWidth / 100;elsedblSearchTol = dblHeight / 100;m_ipPointToEID.SnapTolerance = dblSearchTol; return true ;}//关闭工作空间private void CloseWorkspace(){m_ipGeometricNetwork = null;m_ipPoints = null;m_ipPointToEID = null;m_ipEnumNetEID_Junctions = null;m_ipEnumNetEID_Edges = null;m_ipPolyline = null;}#endregion}}备注:在调用该类时的次序:ClsPathFinder m_ipPathFinder;if(m_ipPathFinder==null)//打开几何网络工作空间{m_ipPathFinder = new ClsPathFinder();ipMap = this.m_ActiveView.FocusMap;ipLayer = ipMap.get_Layer(0);ipFeatureLayer = ipLayer as IFeatureLayer;ipFDB = ipFeatureLayer.FeatureClass.FeatureDataset;m_ipPathFinder.SetOrGetMap = ipMap;m_ipPathFinder.OpenFeatureDatasetNetwork(ipFDB);}private void ViewMap_OnMouseDown(object sender, ESRI.ArcGIS.MapCon trol.IMapControlEvents2_OnMouseDownEvent e)//获取地图上鼠标输入的点{IPoint ipNew ;if( m_ipPoints==null){m_ipPoints = new MultipointClass();m_ipPathFinder.StopPoints = m_ipPoints;}ipNew = ViewMap.ActiveView.ScreenDisplay.DisplayTransformation.ToMapPoint(e.x,e.y);object o = Type.Missing;m_ipPoints.AddPoint(ipNew,ref o,ref o);}m_ipPathFinder.SolvePath("Weight");//先解析路径IPolyline ipPolyResult = m_ipPathFinder.PathPolyLine();//最后返回最短路径网络数据集的最短路径这里的添加出发点或者目的点,是往“Facilities”或“Incidents”图层上添加元素。

相关文档
最新文档