我有一个用邻接矩阵表示的图,我想找出两个节点之间的最短路径。该图是加权的。我想使用BFS算法,我已经尝试过了,但我没有想法了。这是我的代码,如果你能帮我的话。
public class A {
private static int[][] adjacency = new int [4][4];
static int n = 4;
public static void main(String[] args) {
for (int i=0;i<n;i++)
for (int j=0;j<n;j++)
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;
我正在研究一个使用优先级队列的dijkstra算法。我已经做了很多研究,我认为我的代码遵循算法,但在比较最短路径时,我无法进入条件
void dijkstra( int startingID ) {
priority_queue<Vertex*, vector<Vertex*>, PathWeightComparer> dijkstra_queue{};
vector<Vertex*> vert;
vert = _vertices;
int n = vert.size();
下面是我使用djikstra算法查找最短路径的python代码。源是0。我想把源改为1,也是2,3,4,我应该改变什么来得到它。例如,它显示输出为0到0,0到1是4,0到2是12,0到3是11,0到4是19,我希望输出像1到0是1比1,从1到2是1到3是1到4。
import sys
class Graph():
def __init__(self, vertices):
self.V = vertices
self.graph = [[0 for column in range(vertices)]
for row in range(vert
“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
我试图在我生成的二维数据矩阵中找到从点(0,0)到点{(u,v) |u+v <= 100}的最小成本路径。 我的算法非常简单,目前我已经设法产生了以下(可视化的)结果,这让我明白我的算法已经走错了路。 ? # each cell of path_arr contains a tuple of (i,j) of the next cell in path.
# data contains the "cost" of stepping on its cell
# total_cost_arr is used to assist reconstructing the pa