我正在创建一个程序,它将计算未加权图中所有节点的Betwenness中心性。要做到这一点,我必须找到ASSSP (所有单一源最短路径)。在创建程序时,我意识到最终我将有联系(从源到目的地的距离相同,但路径不同)。这使我想到了这个问题。我该如何解决这些关系?如果我使用随机的断线器,那么对于相同的输入,中间中心度的每个输出可能略有不同。让我做一个小小的示范性图:
A
/ \
B C
\ /
D
现在假设A节点是我们希望找到ASSSP的源。可见,有两条路径(A->B->D和A->C->D),bot的长度相同,两者最短。现在我应该选择哪一个,在什么条件
我实现了弗洛伊德-沃肖尔算法。根据它们的矩阵,我可以得到正确的结果,关于两个地方之间的最短路径和距离。我的问题是如何打印从i到j的最短距离。我做了一些研究,找到了一个类似的算法。有没有人能给我解释一下它应该是怎样的,或者它是如何工作的,或者说出任何其他的建议?
PrintShortestPath(P,i,j){
if(i==j) print i
else if (P[i][j]==NULL)
print "No path from i to j"
else{
PrintShortestPath(P,i,P[i][j])
我尝试在以下链接的帮助下创建图形,但是当我使用find_path方法时,返回了不正确的路径。链接:
代码:
class Graph(object):
def __init__(self, graph_dict=None):
""" initializes a graph object
If no dictionary or None is given, an empty dictionary will be used
"""
if graph_dict is Non
我正在看。
let dist be a |V| × |V| array of minimum distances initialized to ∞ (infinity)
// part 1
for each vertex v
dist[v][v] ← 0
// part 2
for each edge (u,v)
dist[u][v] ← w(u,v) // the weight of the edge (u,v)
// part 3
for k from 1 to |V|
for i from 1 to |V|
for j from 1 to |V|
我正在使用JMatIO将Matlab文件读取到我的.mat程序中。但是当我的代码执行时,它报告了内存溢出错误:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
我的程序正在读取一个大约27M大小的mat文件。我尝试过使用几个-Xmx和-Xms VM选项来增加堆大小,但都没有帮助。我的代码如下:
public class ReadMat {
private MatFileReader reader;
public ReadMat(File f) {
try {
reader = new MatFil