Dijkstra算法与均匀成本搜索（时间通用性）
我的问题如下：根据不同的来源，Dijkstra的算法只不过是均匀成本搜索的一种变体。我们知道Dijkstra的算法可以找到源和所有目的地（单个源）之间的最短路径。然而，我们总是可以修改Dijkstra以找到开始和目标状态之间的最短路径（当目标从优先级队列中弹出时，我们只需停止）；但这样做，最坏的情况仍然是找到从起点到所有其他节点的最短路径（假设目标是图中最远的节点）。
如果我们使用最小优先级堆实现Dijkstra算法，运行时间将是O(V log V E)，其中E是边的数量，V是顶点的数量。
由于统一成本搜索与Dijkstra相同（实现略有不同），那么UCS的运行时间应该与Dijxstra相似，对吗？然而，根据我的AI类，在最坏情况下，均匀成本搜索是指数型的，它需要O（b1[C*/ε]），其中C*是最优解的成本。（b是分支因子）
两种算法的运行时间不同，怎么可能是相同的？运行时间是否相同，但我们看待它的方式不同？
谢谢你的帮助
共有1个答案
运行时间相同，但我们看待它的方式不同吗？
是的。统一成本搜索可以用于无限大的图形，Dijkstra的原始算法永远不会终止。在这种情况下，用V和E来定义复杂性是没有用的，因为两者都可能是无限的，并且由此产生的大O数字毫无意义。
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每个顶点可以连接到(V-1)个顶点，因此每个顶点的相邻边数是V-1。假设E代表连接到每个顶点的V-1条边。 查找和更新最小堆中每个相邻顶点的权重为O(log(V))+O(1)或 因此，从上面的步骤1和步骤2，更新顶点的所有相邻顶点的时间复杂度是e*(logV)。或. 因此所有V顶点的时间复杂度为V*(E*logv)，即。 但Dijkstra算法的时间复杂度为O（ElogV）。为什么？
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问题内容： 您能告诉我任何生成非均匀随机数的方法吗？ 我正在使用Java，但是代码示例可以随心所欲。 一种方法是通过将两个统一的随机数加在一起（即滚动2个骰子）来创建歪斜分布。 问题答案： 您想要什么分布的偏差？ 这是一种始终有效的技术，但并不总是最有效的。累积扰动函数P（x）给出值低于x的时间的分数。因此，在x的最小可能值处P（x）= 0，在x的最大可能值处P（x）= 1。每个分布都有一个唯一的
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注：∈/ 意思是不在，我不能在代码中输入。 这个问题可能与一些帖子重复。 理解Dijkstra算法的时间复杂度计算 Dijkstra算法的复杂性 Dijkstras算法的复杂性 我读过它们，甚至读过Quora上的一些帖子，但仍然无法理解。我在伪代码中添加了一些注释，并试图解决它。我真搞不懂为什么它是O（E log V）
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我们将用于确定最短路径的算法称为“Dijkstra算法”。Dijkstra算法是一种迭代算法，它为我们提供从一个特定起始节点到图中所有其他节点的最短路径。这也类似于广度优先搜索的结果。 为了跟踪从开始节点到每个目的地的总成本，我们将使用顶点类中的 dist 实例变量。 dist实例变量将包含从开始到所讨论的顶点的最小权重路径的当前总权重。该算法对图中的每个顶点重复一次;然而，我们在顶点上迭代的顺序
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一、迪杰斯特拉算法介绍 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，需要指定起点s(即从顶点s开始计算)。 此外，引进两个集合S和U。S的作用是记录已求出最短路径的顶点(以及相应的最短路径长度)，而U则是