假设我有一个带有N顶点和M边的图M。每一条边都有它的长度和时间(例如,以分钟为单位),通过该边所需的时间。我需要在图中找到顶点1和N之间的最短路径,这是在T分钟时间内执行的。因为时间是更有价值的资源,我们关心的是在时间上遍历图,只有在最短的时间内,我才决定使用Dijkstra的算法,对此我考虑了每条边的时间作为它的权重。我添加了一个向量来存储持续时间。因此,该算法返回最少的时间,而不是最小的长度。一位朋友建议在我的代码中添加以下内容:
int answer(int T) {
int l = 1;
int r = M; // a very big number
int a
“弗洛伊德-沃尔”算法“和”Dijkstra的算法“”之间有什么区别,哪种算法是图中最短路径的最佳选择?
我需要计算网络中所有对之间的最短路径,并将结果保存到一个数组中,如下所示:
**A B C D E**
A 0 10 15 5 20
B 10 0 5 5 10
C 15 5 0 10 15
D 5 5 10 0 15
E 20 10 15 15 0
所以我来到了这个美丽的问题,它要求你写一个程序,找出在有向图中是否存在负无穷短路径。(也可以认为是查找图中是否存在“负循环”)。下面是这个问题的链接:
我成功地解决了这个问题,我从图中的任何源开始,运行了两次Bellman Ford算法。第二次运行算法时,我检查节点是否可以松弛。如果是这样,那么在图中肯定有一个负循环。下面是我的C++代码:
#include<iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
using namespace std;
int main()
{
int test;
我正在学习different的代码,我已经准备了下面的代码,所依据的是与different略有不同的想法。现在,在许多网站上,我看到了使用提取min和布尔数组访问的边缘。我没有用过,我的答案也是正确的。是否有任何测试用例或场景让我的algo无法工作。
import java.util.*;
class ShortestPath2 {
static int Ar[][];
static int dist[];
static int nodes;
public static void djikstra(int sou