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再看最短算法 1 —— 单源最短

学了多年的算法最短路问题相当之常见———— 好久没写过最短路的问题了,直到昨天闲的无聊来了一题——BZOJ3402(HansBug:额才发现我弱到只能刷水的地步了TT) 一看这不是明显的单源最短路么呵呵...+(估计还不止)和192ms究竟是怎样的差距啊QAQ,本人虽然早都听说过spfa的强大性,但是未曾想过差距会如此可怕,于是HansBug‘s Labo Online—— 准备:1.dijkstra单源最短路径模板...0:writeln(1,' ---> ',i,' : ','Unavailable'); 66 end; 67 readln; 68 end. 2.spfa单源最短路径模板...i]); 54 end; 55 readln; 56 end. 3.bat对拍小程序 (PS:由于Bellman-Ford算法具有超高的时空浪费量,还有...Floyd一般不用于单源最短路,所以只准备这些) 还有:这次采用的对拍模式如下——模拟一般OI赛制上的10组数据,30%数据满足规模为N<=10000 M<=100000;60%的数据满足规模为N<=30000

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C语言算法-学习二

也就是 算法(algorithm) 一个程序除了 算法 和 数据结构 这两个要素外,还应当采用 结构化程序设计方法 进行程序设计,并用某一种 计算机语言 表示。...什么是算法 算法是为了解决问题而执行的一系列步骤。 计算机的算法可以分为两大类别: 数值运算算法 数值运算的目的是求数值解。 非数值运算算法 非数值运算用于事务管理领域(图书检索,人事管理等等)。...算法的目的是为了求解,“解”就是输出 有效性。算法中的每一个步骤都应当能有效地执行,并得到确定的结果 怎么表示一个算法 常用的方法有: 自然语言 流程图 NS图 伪代码 .........流程图表示算法 流程图是用一些图框来表示各种操作, 用图形表示算法,直观形象,易于理解。...image.png 以上面的例子做N-S图 image.png 用C语言表示算法 while循环 #include int main() { int a,i; a

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算法|Dijkstra最短路径算法

如下图所示,如果源点设为A,那么单源最短路径问题,就是求解从A到B,从A到C,从A到D,从A到E,从A到F的最短路径。 ?...比如,从A到D的最短路径,通过肉眼观察可以得出为如下,A->C->D,距离等于3+3=6,其中A->C边上的数值3称为权重,又知这是无向图,从C到A的权重也为3。 ?...02 — Dijkstra算法求单源最短路径 这个算法首先设置了两个集合,S集合和V集合。S集合初始只有源顶点即顶点A,V集合初始为除了源顶点以外的其他所有顶点,如下图所示: ?...接下来,开始求解A到某个节点的第一个最短距离,通过邻接矩阵,我们自然可以找到与A存在边连接的所有顶点,即顶点B,顶点C; ?...Dijkstra算法会选择A->B,A->C的距离最小的,挑选C,放入S集合中,但是更新dist字典的时候,可以同时更新A->B和A->C的距离,示意图如下: ?

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最短路径-Floyd算法

--more--> > Floyd算法(Floyd-Warshall algorithm)又称为插点法,是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法,与Dijkstra算法类似。...-来自百度百科 前一篇文章:[第六章 图-Dijkstra算法](https://study.sqdxwz.com/index.php/archives/13/) 我们已经学习过了单源最短路径求解方法...,这次我们来学习所有顶点间(任意两点间)的最短路径求解方法-Floyd算法。...对于求解任意两点最短路径的方式,我们也可以采用简单暴力将Dijkstra算法循环n遍(假设存在有n个顶点),也是可以求解任意两点间距离的,但是人类社会之所以会进步,难道仅仅是会使用筷子?...in range(N): if(A[b,a]+A[a,c]<A[b,c]): A[b,c] = A[b,a] + A[a,c]

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最短路径-Dijkstra算法

Dijkstra算法,又称"迪杰斯特拉算法",是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有向图中最短路径问题。迪杰斯特拉算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。...算法解析 1: 设置2个顶点集合S,T  S 存储已经找到的最短路径点的距离  T 存储未处理过的顶点 2: 先把起点A存储到T.准备处理 3: 获取到T的起点A,首先起点A到起点A的距离是0,直接存储到...S:A=>{length:0,route:A}, 4: 然后通过起点,获取起点周围的几个点和距离,例如B距离1,C距离5,D距离3,存储到T 5: 起点到周围的点都是当前的最短路径,直接存储到S:B=>...,route:ABC} (假想情况,为了方便理解更新最短路径),如果长度大于之前的,则不处理该点 8: 继续获取到E,C周围的点.存储到T 9: 如果已经获取到了终点(可以不需要终点,则之前遍历全部点)...,则不再获取终点周围的点 重复7,8步骤,直到T不存在数据 在这个过程中,可以保证起点到所有点都是最短路径 算法图解过程 例如 10x10 宫格图中: ?

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java python双语言实现5种最短路径算法

Dijkstra算法: 使用二进制堆而不是优先级队列来优化运行时的复杂性。 使用邻接列表而不是邻接矩阵,以避免访问不必要的顶点。 Bellman-Ford算法: 使用邻接列表来优化运行时的复杂性。...Floyd-Warshall算法: 如果顶点数量较少,请使用邻接矩阵而不是边列表。 如果可用的处理器数量大于顶点数量,请使用并行处理同时计算最短路径。...约翰逊算法: 使用二进制堆或斐波那契堆来优化Dijkstra算法的运行时复杂性。...通过使用修改的Bellman-Ford算法,避免在初始松弛步骤期间对图中的所有边进行迭代,该算法只处理在上一次迭代中更新的顶点。 A*搜索算法: 使用邻接列表而不是矩阵来避免访问不必要的顶点。...使用二进制堆或斐波那契堆来优化搜索算法的运行时复杂性。 优化代码将显著提高Java中五种最短路径算法的性能。

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最短路径-Dijkstra算法

迪杰斯特拉算法(Dijkstra)是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959 年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法。是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有权图中最短路径问题。...-来自百度百科 一.最短路径问题的求解 1、单源最短路径用Dijkstra算法; 2、所有顶点间的最短路径用Floyd算法。...Dijikstra算法所求解的问题是:大概有这样一个有权图,Dijkstra算法可以计算任意节点到其他节点的最短路径。 ?...图解1 2.执行上述 4、5两步骤,找出U集合中路径最短的节点D 加入S集合,并根据条件 if ( 'D 到 B,C,E 的距离' + 'AD 距离' < 'A 到 B,C,E 的距离' ) 来更新U集合...图解2 3.这时候 A->B, A->C 都为3,没关系。其实这时候他俩都是最短距离,如果从算法逻辑来讲的话,会先取到B点。

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最短路径算法java

还是举昨天的Dijkstra算法来讲吧。...这里对不起了,用的别人的图 首先我们以1位初始点开始找,这时候我们发现1的附近只存在1---->2和1----->3这两条路径那么我们只需要选出这两者当中最短的一条保存那就是1---->2这条路径,这时候我们并没有保存其他的路径..., 所以就以2为起点开始发散,这时候我们发现2附近存在两条路径分别为2---->4和2---->3这时候我们存储其中最短的一条,即为2---->4这条路径,这时候存储4这个点。...这次循环我们就以4为点开始发散,这时候重点来了,4附近存在3条路,分别为4---->3和4---->5和4------>6,这时候我们发现,最短路径即为4---->3这条路径,**这里就是重点 **之前我们就已经发现了...顺便附上之前看了同学之后改进过的算法,但主要运用的是spfa算法

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