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计算网格上两点之间恰好有‘N’节点的最短路径

是一个经典的图论问题,可以通过使用广度优先搜索(BFS)算法来解决。

BFS算法是一种基于图的搜索算法,它从起始节点开始,逐层遍历图中的节点,直到找到目标节点或遍历完所有节点。在计算网格上,每个节点代表一个网格点,节点之间的边表示网格点之间的连接关系。

以下是解决这个问题的步骤:

  1. 创建一个队列,将起始节点加入队列中,并标记起始节点为已访问。
  2. 初始化一个距离数组,用于记录每个节点到起始节点的距离,将起始节点的距离设为0。
  3. 进入循环,直到队列为空:
    • 从队列中取出一个节点,记为当前节点。
    • 遍历当前节点的相邻节点:
      • 如果相邻节点未被访问过,则将其加入队列,并标记为已访问。
      • 更新相邻节点的距离为当前节点的距离加1。
      • 如果相邻节点的距离等于N,记录该节点为目标节点之一。
  • 返回所有距离为N的目标节点。

这个问题的应用场景包括网络路由、地图导航等需要找到特定距离的路径的场景。

在腾讯云中,可以使用腾讯云的云计算服务来解决这个问题。腾讯云提供了弹性计算服务、云服务器、云原生应用平台等相关产品,可以满足各种计算需求。具体推荐的产品和产品介绍链接地址如下:

  1. 弹性计算服务(Elastic Compute Service,ECS):提供安全、稳定、可弹性伸缩的云服务器,支持多种操作系统和应用场景。详情请参考:腾讯云弹性计算服务
  2. 云服务器(Cloud Virtual Machine,CVM):提供高性能、可扩展的云服务器实例,支持多种计算任务。详情请参考:腾讯云云服务器
  3. 云原生应用平台(Tencent Kubernetes Engine,TKE):提供基于Kubernetes的容器化应用管理平台,支持快速部署和管理应用。详情请参考:腾讯云云原生应用平台

通过使用腾讯云的这些产品,您可以构建和管理计算网格,并使用BFS算法来解决计算网格上两点之间恰好有‘N’节点的最短路径问题。

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关于最短路径算法理解

初始态为:若从节点v到节点vi有弧,则D[i]为弧权值,否则D[i]为∞,显然,长度为D[j] = Min{D[i] | vi ∈V}路径就是从v出发最短一条路径路径为(v, vi)。...) 算法分析及描述 假设现要求取如下示例图所示任意两点之间最短路径: 我们以一个4×4邻接矩阵(二维数组arcs[ ][ ])作为图数据结构。...于是,现在问题便分解为:求取某一个点k,使得经过中转节点k后,使得两点之间距离可能变短,且还可能需要中转两个或者多个节点才能使两点之间距离变短。...于是,延伸到一般问题: 1、当不经过任意第三节点时,其最短路径为初始路径,即上图中邻接矩阵所示。 2、当只允许经过1号节点时,求两点之间最短路径该如何求呢?.... 2.Floyd算法计算图中任意一对点最短路径.

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (169)-- 算法导论13.2 2题

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【数据结构与算法】图最短路径算法 ( Floyed 算法 | 图最短路径算法使用场景 | 求解图中任意两个点之间最短路径 | 邻接矩阵存储图数据 | 弗洛伊德算法总结 )

文章目录 一、最短路径 二、图最短路径算法使用场景 三、求解图中任意两个点之间最短路径 四、邻接矩阵存储图数据 五、只允许经过 1 号点中转得到任意两点之间最短路径 六、在之前基础-只允许经过...1、2 号点中转得到任意两点之间最短路径 七、在之前基础-只允许经过 1、2 、......任意两点 最短路径 ; 本章节中 , 在上一章节基础 , 再求 经过 2 号顶点 , 是否能 得到 任意两个 结点 , 结点 i 到 结点 j 之间 最短路径 ; 算法代码如下 : // 只允许经过...10 , 距离缩短了 ; 七、在之前基础-只允许经过 1、2 、…、n 号点中转得到任意两点之间最短路径 ---- 经过所有点遍历 , 也就是经过 1、2 、3、4 号点之后 , 得到 邻接矩阵..., 就是对应 任意两个点 之间最小距离 ; 八、弗洛伊德算法总结 ---- 弗洛伊德算法 可以 计算出 图中 任意两个点 最短路径 ; 弗洛伊德算法 时间复杂度是 \rm O(n^3) ,

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Floyd —Warshall(最短路及其他用法详解)

一、多元最短路求法 多元都求出来了,单源肯定也能求。 思想是动态规划思想:从任意节点A到任意节点B最短路径不外乎2种可能,1是直接从A到B,2是从A经过若干个节点X到B。...所以,我们假设Dis(AB)为节点A到节点B最短路径距离,对于每一个节点X,我们易写出状态转移方程Dis(AB) =min(Dis(AX) + Dis(XB) ,Dis(AB))这样一来,当我们遍历完所有节点...第二关键步骤:当k执行到u,i=v,j=y,此时计算出v到y最短路径最短路径为v到u,再到y(此时v到u最短路径一步我们已经计算过来,直接利用上步结果)。...第三关键步骤:当k执行到y时,i=v,j=w,此时计算最短路径为v到y(此时v到y最短路径长在第二步我们已经计算出来了),再从y到w。...如果原来两点最短距离大于经过第三个点最短距离的话,那么我们就将这两点最短距离 替换成经过第三条边最短距离,当循环节结束后通过对比两点之间距离变化,即可知哪些边将被删去。

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图详解第六篇:多源最短路径--Floyd-Warshall算法(完结篇)

计算到其他所有节点最短路径。...也就是说,在单源最短路径问题中,只需要确定一个起点,然后计算该起点到图中所有其他节点最短距离。 多源最短路径则是在图中计算任意两个节点之间最短路径。...换言之,需要求解所有可能起点和终点之间最短路径。 多源最短路径–Floyd-Warshall算法 Floyd-Warshall算法是一种解决多源最短路径问题(任意两点最短路径算法。...算法思想 Floyd算法考虑是一条最短路径中间节点: 设k是最短路径p一个中间节点,那么从i到j最短路径p就被分成i到k和k到j两段最短路径p1,p2。...vector> vvDist; vector> vvpPath; g.FloydWarshall(vvDist, vvpPath); //打印任意两点之间最短路径

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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)路径可能不止一条,如何找到一条路径使得沿此路径各边权值总和(称为路径长度)达到最小。...) 算法分析及描述 假设现要求取如下示例图所示任意两点之间最短路径: ?...于是,现在问题便分解为:求取某一个点k,使得经过中转节点k后,使得两点之间距离可能变短,且还可能需要中转两个或者多个节点才能使两点之间距离变短。...于是,延伸到一般问题: 1、当不经过任意第三节点时,其最短路径为初始路径,即上图中邻接矩阵所示。 2、当只允许经过1号节点时,求两点之间最短路径该如何求呢?...更一般,继续并入下一个中转节点一直到vexCount个时,arcs[i][j]结果保存就是整个图中两点之间最短路径了。

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写个A星寻路算法,主程也不一定能写出来!!!

三种估值算法 1.曼哈顿算法是根据网格走直线,直到目标点所在水平或垂直平行就拐弯; 2.几何算法实际就是通过勾股定理,计算两点直线距离; 3.对角算法结合了以上二种算法,先按对角线走,一直走到与目标点水平或垂直平行后...,一般是使用地图编辑器,将地图划分为格子,然后由策划进行刷点,通过不同刷子表示不同状态,最后导出地图导航网格数据,服务端在游戏启动时候只加载网格数据,直接使用导航网格数据进行计算路径,客户端也可以自己寻路...2)当g(n)=0时,A星算法就转化为了BFS算法,即:每次只考虑到目的节点最近节点 3)h(n)是一种对当前节点到目的节点估计值,如果此估计值精确度等于实际值,那么A星算法可以非常高速找到最优路径...(搜索过程中几乎不会走 弯路) ,如果h(n) 经常都比从n节点移动到目的节点实际代价小或等于,那么A星算法保证能找到一条最短路径。...如果h(n) 有时比从n节点移动到目 节点实际代价高,则A*不能保证找到一条最短路径,但它运行得更快。

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