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一个必经点的最短路径

source=6,target=17)# 6到N17的最短加权路径 lMinWPathb=nx.dijkstra_path_length(gAnt,source=6,target=17)#最短加权路径长度...minWPatha.extend(minWPathb[1:]) # 拼接 minWPath3a、minWPath3b 并去重 N7 print("\n问题: 一个必经点的约束") print("S 到...nx.draw_networkx_edges(gAnt,pos,edgelist=[(11,12)],edge_color='r',width=2.5)#设置边的颜色 plt.show() 问题: 一个必经点的约束...S 到 E 的最短加权路径: [0, 3, 6, 12, 16, 17] S 到 E 的最短加权路径长度: 7 算法：一个必经点的最短路径是分解为起点至必经点和必经点至终点求最短加权路径和最短加权路径长度...，然后合并得到经过必经点的最短加权路径和最短加权路径长度。

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多个必经边的最短路径

if lenPath<lMinWPath6: lMinWPath6=lenPath minWPath6=path print("\n问题: 多个必经边...、必经点的约束") print("S 到 E 的最短加权路径: ",minWPath) print("S 到 E 的最短加权路径长度: ",lMinWPath) edgeList = [] for i...nx.draw_networkx_edges(gAnt,pos,edgelist=[(11,12)],edge_color='r',width=2.5)#设置边的颜色 plt.show() 问题: 多个必经边...、必经点的约束 S 到 E 的最短加权路径: [0, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 14, 13, 12, 16, 17] S 到 E 的最短加权路径长度: 13 算法：多个必经边的最短路径是遍历从起点到终点的简单路径...，求满足必经边条件的最短路径，同时满足必经点约束条件。

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a*算法最短路径_最长路径算法

> #include #include #define N 1000 #define inf 1<<30; using namespace std; /* a星算法...，找寻最短路径算法核心：有两个表open表和close表将方块添加到open列表中，该列表有最小的和值。...如果T已经在open列表中：当我们使用当前生成的路径到达那里时，检查F（指的是和值）是否更小。如果是，更新它的和值和它的前继。...F = G + H (G指的是从起点到当前点的距离，而H指的是从当前点到目的点的距离（移动量估算值采用曼哈顿距离方法估算） */ int map[6][7]; //0表示是路，1表示有阻碍物...int xstart, ystart, xend, yend; //(x1,y1)起点，（x2, y2)目的点 int close[6][7]; //0表示不在，1表示在 int n;

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最短路径：dijkstra算法

; #define N 510 #define INF 0x3f3f3f3 int g[N][N]; int dist[N]; bool st[N]; int n, m; //返回值为1到n的路径长度...int dijkstra() { memset(dist, INF, sizeof dist); dist[1] = 0;//初始路径长度为0 自己到自己 for(int i=0; i<

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【图】最短路径算法

图的最短算法从起点开始访问所有路径，可以到达终点的有多条地址,其中路径权值最小的为最短路径。...最短路径算法有深度优先遍历、广度优先遍历、Bellman-Ford算法、弗洛伊德算法、SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)算法和迪杰斯特拉算法等。...first;//头插法-类似于hashtable中的插入数据 temp->weight = weight; G.adjlist[i1].first = temp; } } } //图的最短路径算法...{ 0 };//保存最短路径 //求图的最短路径——深度优先遍历（前提是连通图） // 起点终点已走过的权重和 void...DFS(G, Location(G, 'A'), Location(G, 'D'), 0); cout << "成功得到最短路径为" << endl; //最短路径 int i = 0; cout

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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=>...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: ?...,存储到T 4: 取出T点的其他待处理点,判断路径长度,如果小于之前存储的,则覆盖更新路径 . . .

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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？...# Floyd算法开始之前我们需要了解到的一些知识点： 1.稀疏的图，采用n次Dijkstra比较出色；稠密的图，采用Floyd算法比较好； 2.Floyd算法可以处理带负边的图； 3.同时也被用于计算有向图的传递闭包

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最短路径：Dijkstra算法（求单源最短路径）Floyd算法（求各顶点之间最短路径）

最短路径：在一个带权图中，顶点V0到图中任意一个顶点Vi的一条路径所经过边上的权值之和，定义为该路径的带权路径长度，把带权路径最短的那条路径称为最短路径。...DiskStra算法：求单源最短路径，即求一个顶点到任意顶点的最短路径，其时间复杂度为O(V*V) 如图所示：求顶点0到各顶点之间的最短路径代码实现： #include #include...path[i]=v0;//则更新路径i的前驱为v }else{ path[i]=-1; //表示这两点之间没有边 } } set[v0]=1;//将初始顶点并入 path...：求各顶点之间的最短路径,其时间复杂度为O(V*V*V) 如图所示，求之间的最短路径：代码实现： #include #include #define...//递归输出两个顶点直接最短路径 void printPath(int u,int v,int path[][MaxVexNum]){ if(path[u][v]==-1){ printf(

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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。 ?...案例图 1.算法思路 1.指定一个节点，例如我们要计算 'A' 到其他节点的最短路径； 2.引入两个集合（S、U），S集合包含已求出的最短路径的点（以及相应的最短长度），U集合包含未求出最短路径的点（以及...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

，而不是排查之前已经已经查找出来的点呢，之后自己猜知道，第一次排查的时候就已经查找出了最近的点，而其他点与初始原点的距离是不变的，所以，如果之后的点会出现比之前还要短的路径，那么只能通过之前查找过的点来查看是否有另外的路径通往现在的点...，并且还比之前的小，如果可以，那么就替换，否则不动，所以就不用排查之前已经遍历过的每个点。...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

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最短路径（Floyd算法，弗洛伊德算法，多源最短路径）

算法思想：一开始各顶点之间的最短路径，就是邻接矩阵值，每一次加入一个顶点，然后判断该顶点加入后，其余起点通过该顶点到达其余顶点能否得到比之前更短的最短路径，如果找到了就进行最短路径和权值和的更新 ?...算法伪代码 ?...= 0; i < arcNum/2; i++) { cin >> vi >> vj >> k; arc[vi][vj] = k; arc[vj][vi] = k; } } //佛洛伊德算法...:最短路径P数组最短路径长度d数组 void Shorttestpath_Floyd(Graph G, int(*p)[Max], int(*d)[Max]) { //初始化最短路径数组p和最短路径长度数组...< endl; cout << "最短路径："; int k = p[i][j];//获得第一个路径顶点的下标 //打印当前最短路径的起点 cout << i; //如果打印的不是终点

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全点对间最短路径（弗洛伊德算法）

之前学单源最短路径的时候，学到狄克斯特拉算法，我在想，如果对每个顶点都求它的单源最短路径，那不就可以得到全点对之间的最短路径了吗？...这样算下来时间复杂度在O(|V|(|V|+|E|)log|V|) 但是，狄克斯特拉算法有个问题，不能适用于权值为负数的边，所以，当有权值为负数的边的时候，需要用到弗洛伊德算法。...弗洛伊德算法的时间复杂度为O(|V|3),其思想就是动态规划的思想。用A[i,j]来记录从节点i到节点j的最短路径。...然后使用一个中间节点k，对于i到j的最短路径，有A[i][j] = min(A[i][j],A[i][k]+A[k][j])。其实就类似于在地图软件上面设置从起点到终点的路径必须经过中间某个地点。...k就是i到j当前路径必须经过的节点。通过上面的状态转移方程，就可以直接敲代码了。

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图算法|Dijkstra最短路径算法

01 — 单源最短路径首先解释什么是单源最短路径，所谓单源最短路径就是指定一个出发顶点，计算从该源点出发到其他所有顶点的最短路径。...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： ?...注意，根据这种讨论，实际上我们考虑了两种从A到B的路径：A->B，A->C->B，但是到达B的路径不只这两条，因为经过D也可以到B，如果这些路劲中出现比距离5还小的路径的话，那么Dijkstra算法是不是有漏洞呢

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单源最短路径算法

最短路径问题：如果从图中某一顶点(称为源点)到达另一顶点(称为终点)的路径可能不止一条，如何找到一条路径使得沿此路径上各边上的权值总和达到最小。...当然这只是最基础的应用，关于单源最短路径还有很多变体： 1.单源最短路径 2.单目的地最短路径 3.单节点对最短路径 4.所有节点对最短路径最短路径定义：路径p=的权是指组成...常用的单源最短路径的解法有两种：Dijkstra算法和bellman_ford算法。松弛操作松弛：先测试v到s之间的最短路径是否可以改善，可以则改善。...这是因为单源最短路径和所有节点对的最短路径都是基于松弛操作来实现的，只不过不同的算法采用了不同的松弛次数和顺序。...算法步骤是指导纲要，具体实施还是要看oIer的水平，代码实现：变量及其说明，如果不光是求出某两个节点之间的最短路径，要求出最短路径的具体路径，就需要增加一个属性保存前驱节点，因此我将他们直接封装为一个

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深入解析最短路径算法

如下图上述两种情况的本质是一样的，即求一个点到另一个点的最短路径。好了，问题已经提出来了，那怎么解决呢？...第二步：设S为已求得的从某一顶点v始发的最短路径的终点的集合，且S的初始状态为空，初始化时，将始发顶点置于S集合中。...那么从v出发到图中其余各个顶点vi可能达到的最短路径长度的初值为D[i]。第三步：选择一顶点vj,使得vj就是当前求得的一条从顶点v出发的最短路径的终点。...第四步：修改从v出发到集合V-S（V为图顶点的集合）中任一顶点vk可达的最短路径长度。...如下图所示从运算过程表中，我们可知v0到其余个点的最短路径，如下图上述过程描述的戴克斯特拉算法的代码如下： int ShortPath(MGraph G,int v0,PathMatrix

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个人最短路径算法优化

只针对个人写的业务最短路径的算法优化原代码逻辑见文章：回溯算法在项目中的实际应用 - 腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com) 当第一次选择开始的客户点为N-0个，不能重复计算......当第二次选择开始的客户点为N-1个，不能重复计算... 当第三次选择开始的客户点为N-2个，不能重复计算...

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图的最短路径算法

图的最短路径算法最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图（由结点和路径组成的）中两结点之间的最短路径。算法具体的形式包括：确定起点的最短路径问题：即已知起始结点，求最短路径的问题。...全局最短路径问题：求图中所有的最短路径。适合使用Floyd-Warshall算法。...该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。指定一个起始点（源点）到其余各个顶点的最短路径，也叫做“单源最短路径”。例如求下图中的1号顶点到2、3、4、5、6号顶点的最短路径。 ?...，不难发现，只有那些已经确定了最短路径的点所连出去的边才是有效的，因为新确定的点一定要先通过已知(最短路径的)节点。...我们现在需要求任意两个城市之间的最短路程，也就是求任意两个点之间的最短路径。这个问题这也被称为“多源最短路径”问题。

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最短路径问题：Dijkstra算法

定义所谓最短路径问题是指：如果从图中某一顶点（源点）到达另一顶点（终点）的路径可能不止一条，如何找到一条路径使得沿此路径上各边的权值总和（称为路径长度）达到最小。...下面我们介绍两种比较常用的求最短路径算法： Dijkstra（迪杰斯特拉）算法他的算法思想是按路径长度递增的次序一步一步并入来求取，是贪心算法的一个应用，用来解决单源点到其余顶点的最短路径问题。...算法思想首先，我们引入一个辅助向量D，它的每个分量D[i]表示当前找到的从起始节点v到终点节点vi的最短路径的长度。...算法描述假设现要求取如下示例图所示的顶点V0与其余各顶点的最短路径： ?...path; //路径的所有途径点 } 第二步，我们首先将起始点V0并入集合S中，因为他的最短路径已知为0： startNode = V0; NodeExtra current = nodeExtras.get

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Floyd算法求解最短路径

Floyd算法求解最短路径 1、算法概述 2、算法实例 3、算法实战 3.1 算法描述 3.2 解题思路 3.3 代码实现 1、算法概述 Floyd算法又称为插点法，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...该算法名称以创始人之一、1978年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德。核心思路：通过一个图的权值矩阵求出它的每两点间的最短路径矩阵。 ...上述概念来源于百度百科 2、算法实例如下图所示，我们看怎么来求解两点之间的最短路径。 ...总结：Floyd算法可以算出任意两点的最短路径，可以处理带有负权边的图，但不能处理带有“负环”的图。...然后从1到n的每个点作为中转点，更新所有可能的最短路径长度。

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Floyd算法求最短路径

floyd算法用于求图中各个点到其它点的最短路径，无论其中经过多少个中间点。该算法的核心理念是基于动态规划，不断更新最短距离，遍历所有的点。...算法核心：遍历图中的每一个点，通过该点的入读和出度来计算以该点作为中间点连接另外两点的距离，来与原来的距离作比较，存最小的值，不断刷新。...0个或多个点的最短距离。...: {trace_str}")for i in data: print(i)show_trace(0,4) # 求A到E的最短路径show_trace(0,6) # 求A到G的最短路径#[0,...，希望找到图中的最短路径。

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