本文实例讲述了C++实现多源最短路径之Floyd算法。分享给大家供大家参考,具体如下:
#include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> #define MAX 999 using namespace std; int n,m; int e[MAX][MAX]; void Init() { for(int i=1; i<=n; ++i) for(int j=1; j<=n; ++j) { if(i==j) e[i][j]=0; else e[i][j]=MAX; } } void Input() { int a,b,c; for(int i=1; i<=m; ++i) { cin>>a>>b>>c; e[a][b]=c; } } void Floyd() { for(int k=1; k<=n; k++) for(int i=1; i<=n; i++) for(int j=1; j<=n; j++) if(e[i][j]>e[i][k]+e[k][j]) e[i][j]=e[i][k]+e[k][j]; } void Output() { for(int i=1; i<=n; ++i) for(int j=1; j<=n; ++j) cout<<"dis["<<i<<"]["<<j<<"] = "<<e[i][j]<<endl; } int main() { while(1) { cout<<"n"<<endl;//顶点个数 cin>>n; if(!n) break; cout<<"m"<<endl;//边的个数 cin>>m; Init(); Input(); Floyd(); Output(); } }
Floyd算法是求多点最短路径的一种算法,其核心代码为
void Floyd() { for(int k=1; k<=n; k++) for(int i=1; i<=n; i++) for(int j=1; j<=n; j++) if(e[i][j]>e[i][k]+e[k][j]) e[i][j]=e[i][k]+e[k][j]; }
希望本文所述对大家C++程序设计有所帮助。
import scala.reflect.ClassTag import org.apache.spark.graphx._ /** * Computes shortest paths to the given set of landmark vertices, returning a graph where each * vertex attribute is a map containin
本文向大家介绍java实现最短路径算法之Dijkstra算法,包括了java实现最短路径算法之Dijkstra算法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 前言 Dijkstra算法是最短路径算法中为人熟知的一种,是单起点全路径算法。该算法被称为是“贪心算法”的成功典范。本文接下来将尝试以最通俗的语言来介绍这个伟大的算法,并赋予java实现代码。 一、知识准备: 1、表示图的数据结构 用于存储图的
本文向大家介绍Dijkstra算法最短路径的C++实现与输出路径,包括了Dijkstra算法最短路径的C++实现与输出路径的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 某个源点到其余各顶点的最短路径 这个算法最开始心里怕怕的,不知道为什么,花了好长时间弄懂了,也写了一遍,又遇到时还是出错了,今天再次写它,心里没那么怕了,耐心研究,懂了之后会好开心的,哈哈 Dijkstra算法: 图G 如图:若要求从顶
本文向大家介绍java实现Dijkstra最短路径算法,包括了java实现Dijkstra最短路径算法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 任务描述:在一个无向图中,获取起始节点到所有其他节点的最短路径描述 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的最短路径路由算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。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。 Dijkstra一般的表述
本文向大家介绍java实现dijkstra最短路径寻路算法,包括了java实现dijkstra最短路径寻路算法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 【引用】迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法,用于计算一个节点到其他节点的最短路径。 它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先搜索思想),直到扩展到终点为止。 基本思想 通过Dijkstra计算图G中的最短路径时,需要指
主要内容:最短路径算法在给定的图存储结构中,从某一顶点到另一个顶点所经过的多条边称为 路径。 图 1 图存储结构 例如在图 1 所示的图结构中,从顶点 A 到 B 的路径有多条,包括 A-B、A-C-B 和 A-D-B。当我们给图中的每条边赋予相应的权值后,就可以从众多路径中找出总权值最小的一条,这条路径就称为 最短路径。 图 2 无向带权图 以图 2 为例,从顶点 A 到 B 的路径有 3 条,它们各自的总权值是:
本文向大家介绍python实现Dijkstra算法的最短路径问题,包括了python实现Dijkstra算法的最短路径问题的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法主要是针对没有负值的有向图,求解其中的单一起点到其他顶点的最短路径算法。 1 算法原理 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是一个按照路径长度递增的次序产生的最短路径算法。下图为带权值的有向图,作为程序中
本文向大家介绍python Dijkstra算法实现最短路径问题的方法,包括了python Dijkstra算法实现最短路径问题的方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文借鉴于张广河教授主编的《数据结构》,对其中的代码进行了完善。 从某源点到其余各顶点的最短路径 Dijkstra算法可用于求解图中某源点到其余各顶点的最短路径。假设G={V,{E}}是含有n个顶点的有向图,以该图中顶点v为