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最短路径:Dijkstra算法单源最短路径)Floyd算法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算法单源最短路径,即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:顶点0到各顶点之间的最短路径 代码实现: #include #include...,单源最短路径 void Dijkstra(AMGraph g,int dist[],int path[],int v0){ int n=g.vexnum,v; int set[n];//set数组用于记录该顶点是否归并...: 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,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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Floyd算法最短路径

floyd算法用于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。...: {trace_str}")for i in data: print(i)show_trace(0,4) # A到E的最短路径show_trace(0,6) # A到G的最短路径#[0,...: [0--> 1--> 4]#从 0 到 6 的最短路径为: [0--> 3--> 5--> 6]接下再用2021蓝桥杯pythonA组的题目来深入理解【问题描述】小蓝学习了最短路径之后特别高兴,他定义了一个特别的图...,希望找到图中的最短路径。...题目分析:该题点与点之间是否直连受到二者差值的约束,线段的距离也是通过计算才能得出,因为是1到2021的最短距离,所以只需要1行的矩阵来记录1点到其它所有点的最短距离,同样的,1到2021的通过的中间点也只需要一行矩阵来存储

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    Dijkstra算法单源最短路径

    那么城市A到城市B连通的情况下,哪条路径距离最短呢,这样的问题可以归结为最短路径问题。 最短路径常见的算法有Dijkstra算法和Floyd算法。本文将详细讲解Dijkstra算法的原理和实现。...可以求出源点到其他所有点的最短路径,当然也可以指定源点和目标点,两点之间的最短路径。其做法是迭代至目标点被标记时结束。...Dijkstra 算法的基本思想和求解步骤决定了Dijkstra算法只能解决最基本的在起点和终点之间最短路径的问题,无法解决添加了其他限制条件的,如要求经过指定中间节点集的最短路径问题,Dijkstra...2.4算法实例过程描述 已经带权有向图G如下图所示,现节点2到节点3的最短路径。这里要求节点ID从0开始并且连续编号,且边的权值大于0。后面的代码实现也是要遵循这两个前提条件的。...(3)本文的做法是将起点到其它所有节点的最短路径求出后再给定的终点与起点之间的最短路径,其实可以不必如此。具体做法是在访问到给定的终点时,停止起点到其它节点的最短路径,可提高算法性能。

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    全源最短路径问题采用Floyd算法进行求解_floyd算法最短路径是贪心吗

    前言 在图论中,在寻路最短路径中除了Dijkstra算法以外,还有Floyd算法也是非常经典,然而两种算法还是有区别的,Floyd主要计算多源最短路径。...在单源正权值最短路径,我们会用Dijkstra算法最短路径,并且算法的思想很简单—贪心算法:每次确定最短路径的一个点然后维护(更新)这个点周围点的距离加入预选队列,等待下一次的抛出确定。...而在n点图中想多源最短路径,如果从Dijkstra算法的角度上,需要将Dijkstra执行n次才能获得所有点之间的最短路径,不过执行n次Dijkstra算法即可,复杂度为O(n3)。...简单的来说,算法的主要思想是动态规划(dp),而最短路径需要不断松弛(熟悉spfa算法的可能熟悉松弛)。...在复杂度上,Dijkstra算法时间复杂度是O(n2),Floyd算法时间复杂度是O(n3);在功能上,Dijkstra是单源最短路径,并且路径权值不能为负,而Floyd是多源最短路径,可以有负权值

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    Floyd算法——图中所有点之间最短路径

    本文记录可以找到图中所有点之间最短路径的经典算法 —— Floyd 算法。...简介 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算法,与Dijkstra算法类似。...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·弗洛伊德命名。简单的来说,算法的主要思想是动态规划(dp),而最短路径需要不断松弛。...根据目前已知的任意两点间的最短路径,依次以各个节点作为中间节点改变路径,不断比较寻找任意两点间更短的路径,直到所有节点都作为过中间节点后,得出最短路径。...这些连线都是代表当前的最短路径。 这也和我们的需求贴合,我们最终要的是所有节点的最短路径。每个节点最终都应该有5条指向不同节点的边! 矩阵对应边值就是点点之间最短路径

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    弗洛伊德(Floyd)算法图的最短路径「建议收藏」

    弗洛伊德基本思想 弗洛伊德算法作为最短路径的经典算法,其算法实现相比迪杰斯特拉等算法是非常优雅的,可读性和理解都非常好。...基本思想: 弗洛伊德算法定义了两个二维矩阵: 矩阵D记录顶点间的最小路径 例如D[0][3]= 10,说明顶点0 到 3 的最短路径为10; 矩阵P记录顶点间最小路径中的中转点 例如P[...0][3]= 1 说明,0 到 3的最短路径轨迹为:0 -> 1 -> 3。...代码实现 我们就对上面的图进行弗洛伊德算法最短路径,并且我们A到D的最小路径,即v = 0, w = 3; 结构定义 typedef struct struct_graph{ char vexs...A 到 D的最短路径 v = 0; w = 3; // 0 到 3的最小路径 printf("\n%d -> %d 的最小路径为:%d\n", v, w, D[v]

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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=>...length为5,而A=>B length为1,B=>C length为 1,1+1{length:2,route:ABC} (假想情况,为了方便理解更新最短路径...: 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

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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?...fr=aladdin)); 2.逐步试着在原路径中增加中间顶点,若加入中间顶点后路径变短,则进行修改,否则,维持原值; 3.进行所有顶点的试探,直至进行全部循环,算法结束。

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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

    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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    迪杰斯特拉(Dijkstra)算法图中最短路径

    迪杰斯特拉(Dijkstra )算法: 对于图G=(V,E),将图的顶点分为两组: 顶点集S:已求出的最短路径的顶点集合(初始为{v0}); 顶点集V-S:尚未求出最短路径的顶点集合(初始为...算法最短路径长度的递增顺序逐个将V-S的顶点加入S中,直到所有顶点均被加入S为止。...算法需借助辅助数组dist[N], dist[i]表示目前已经找到的、从开始点v0到终点vi的当前最短路径的长度。...算法执行过程: (1)当前下一条长度最短路径必为 ( v0, … , vk ),vk满足如下条件: dist[k]=Min{dist[i] | vi∈V-S} 求得顶点vk的最短路径后,将vk.../*v0到其余n-1个顶点额最短路径(n=g.vexnum)*/ min = INFINITY; for(i = 0; t <= g.vexnum; i++) {

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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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