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|
如何使用Floyd-Warshall算法获得从顶点1到顶点10的每条具有相同权重的最短路径?我设法得到了从顶点1到顶点10的所有最短路径的总数。
public static int[][] shortestpath(int[][] adj, int[][] path, int[][] count) {
int n = adj.length;
int[][] ans = new int[n][n];
copy(ans, adj);
// Compute incremently better paths through vertex k.
for (i
使用下面的代码,我试图找到第二条最短路径/第k条最短路径.
// Run Dijkstra's algorithm on given graph
public static void shortestPath(GraphModel graph, int source, int destination, int numberOfVertices)
{
// create min heap and push source node having distance 0
PriorityQueue<NodeModel> minHeap
“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
图算法问题给你。
我有一个图表,用来表示一个道路网络。因此,在它的循环(一个回旋将是一个微不足道的)。还有一些边缘是双向的,有些是单向的(单向街道).边是按长度加权的。
假设我有两个节点,并且已经计算了它们之间的最短路径。我想要做的是找到连接两个节点的所有其他路径,它们都比某个距离还要短。
下面是ascii技术中的一个例子,其中我用字母标记了边,用数字标记了节点。
F
5----6
E / \ G
3--------4
/ D \
B / \ C
1--------------2
我需要知道什么是最理想的旅行路径,每个人同时(假设4个小时)。这些人同时从A市开始(*见表)。
我有三个mysql表,如下所示:
表
people:
id name
1 People A
2 People B
3 People C
city:
id name
1 City A
2 City B
3 City C
... ...
26 City Z
distance:
fromCity toCity distance (km) time (appox. travel in minutes)
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