一条边归零的最短路径
给出一个无向加权图G和两个顶点：开始顶点和结束顶点
什么是最有效的算法，找到从开始到结束的最短路径，并能够将恰好一条边的权重变为零？
编辑：我知道dijkstra算法，但正如我所说，在这个问题中情况不同：我们可以将一条边变为零，
共有1个答案
您可以在两倍大小的扩充图上使用Djikstra的算法来解决这个问题。
假设你有1.n个顶点。
定义一个新的图，使得对于原图中权重为w的每条边a->b，定义权重为w的边a->b，权重为0的边a->b+n，权重为w的边a+n->b+n。
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给定：有向加权图G（V，E）和是的顶点，除边为负外，所有边均为正。 问题：找到从s到t的最短路径（意思是：重量最小）。 我的解决方案是：因为我们有一个负优势，我们应该使用贝尔曼·福特的算法。在边缘执行“松弛”，如果在的第次迭代中出现问题，则有一个循环-因此返回false。否则，返回从到的最短路径。 另一个解决方案：使用Dijkstra，通过保存d（u）和传递负边（u，v）并执行“松弛”来稍微改变它
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我有一组原点-终点坐标，我想计算它们之间的最短路径。 我的出发地坐标有时位于一条长直线道路的中间。然而，由OSMNX/NETWorkX计算的最短路径将不考虑中间边缘到最近的节点路径。 OSMnx或networkx中是否有任何现成的函数，我可以使用它来找到在道路中间起点/终点的最短路径？ 如果没有这样的功能，我会考虑使用以下步骤。 获取起点和终点的最近边 获取这些最近边的节点：假设（a，b）为起点，
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我做了一个递归算法来找到迷宫的解决方案，格式如下 其中一个“#”代表一堵墙，“#”代表一个开放空间（可以自由移动）。”S'代表开始位置，E'代表结束位置。 我的算法运行得很好，但我想知道如何修改它以获得最短路径。 在第一个街区，我找到了那条路并把它打开。还设置了写有路径的char[][]数组，该数组随后作为结果打印出来。 它工作得很好，但是我想知道什么是最好的方法来修改它，使它在找到第一条成功的路
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给出了一个图G=(V，E)，它是正加权的，有向的，无圈的。我设计了一个在O(k(m+n))中运行的算法，用于报告从s到T的k-边最短路径。k-边最短路径定义为从s到t的具有k条边的路径，并且对于从s到t的所有路径，该路径的总权也必须是最小的。 由于BFS不能单独用于寻找最短路径（除非权重相等），我认为运行时间意味着使用BFS寻找具有k条边的路径。让我感到困惑的是k，因为我认为它意味着表演BFS k
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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：
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最近，我一直在尝试编写一些递归迷宫代码，它可以返回迷宫中的最短路径。如果迷宫中没有路径，那么代码将返回-1。 例如，对于董事会： 其中S是迷宫的起点，W代表一堵墙，X代表所需的目的地，和-代表一个可用的路径点。输出将是： 对于董事会： 输出将是 这一切都是通过一个board类实现的，该类接受一个字符串和迷宫的尺寸，一个返回最短路径的检查函数，以及一个返回最短路径的win函数，如果没有路径，则返回-