然而,出现的问题是,当我将一个顶点设置为一个旅游站点并给它一个权重时,该顶点在第一次访问时似乎根本没有权重。然后,当第二次访问顶点时,权重显示出来。我不知道问题出在哪里,但我猜是因为我没有直接编辑原始变量。
打印输出行标记在下面的**之间。一个在calculateShortest()中,另一个在calculateMin()中。
public class Graph
{
protected HashMap<Integer, GraphNode> ntable = new HashMap<Integer, GraphNode>();
//a hashmap of every node's edge treemap, in which edges are sorted according to weight of each
protected HashMap<Integer, TreeMap<Integer, GraphEdge>> etable = new HashMap<Integer, TreeMap<Integer,GraphEdge>>();
}
public class GraphNode
{
private int val;
private boolean site;
private boolean hotel;
private int time;
private int distance = Integer.MAX_VALUE;
private LinkedList<GraphNode> shortest = new LinkedList<GraphNode>();
}
public class GraphEdge implements Comparable<GraphEdge>
{
private int nd1;
private int nd2;
private int weight;
}
public class Path
{
protected LinkedList<GraphNode> path = new LinkedList<GraphNode>();
Graph g = new Graph();
GraphNode start = new GraphNode(0);
protected HashSet<GraphNode> settled = new HashSet<GraphNode>();
protected HashSet<GraphNode> unsettled = new HashSet<GraphNode>();
public Graph calculateShortest(int start)
{
g.ntable.get(start).setDist(0);
unsettled.add(g.ntable.get(start));
while (unsettled.size() != 0)
{
GraphNode current = getLowestCostNode(unsettled);
unsettled.remove(current);
TreeMap<Integer, GraphEdge> adjacentE = g.etable.get(current.getVal());
*
//printing out below shows vertex has no weight
System.out.println("Curr: "+ current.getVal() + " " + current.getSiteTime());
*
for (GraphEdge edge: adjacentE.values())
{
GraphNode adjacent = g.ntable.get(edge.getEnd());
int cost = edge.getWeight() + current.getSiteTime();
if (!settled.contains(adjacent))
{
calculateMin(adjacent, cost, current);
unsettled.add(adjacent);
}
}
settled.add(current);
}
return g;
}
public GraphNode getLowestCostNode(HashSet<GraphNode> unsettled)
{
GraphNode lowestDistNd = null;
int lowestDist = Integer.MAX_VALUE;
for (GraphNode nd : unsettled)
{
int nodeDist = nd.getDist();
if (nodeDist < lowestDist)
{
lowestDist = nodeDist;
lowestDistNd = nd;
}
}
return lowestDistNd;
}
public void calculateMin(GraphNode evaNd, int cost, GraphNode startNd)
{
int startDist = startNd.getDist();
if (startDist + cost < evaNd.getDist())
{
evaNd.setDist(startDist + cost);
LinkedList<GraphNode> shortest = new LinkedList<GraphNode>(startNd.getShortest());
shortest.add(startNd);
evaNd.setShortest(shortest);
*
//print out if the node's distance is changed
System.out.println("Change " + evaNd.getVal() + " " + evaNd.getDist());
*
}
}
}
显示问题的行打印输出(不包括main方法输出):
Curr: 1 0
Change: 2 10
Change: 3 15
Curr: 2 0
Change: 4 22
Change: 6 25
Curr: 3 0
Change: 5 25
Curr: 4 0 //1st time visiting shows no weight
Change: 6 23
Change: 5 24
Curr: 6 0
Curr: 5 0
Curr: 1 0
Curr: 2 0
Curr: 3 0
Curr: 4 30 //2nd time visiting shows weight
Curr: 6 0
Curr: 5 0
public static void main (String [] args){
Path p = new Path();
p.g.addNodeEdge(1, 2, 10);
p.g.addNodeEdge(1, 3, 15);
p.g.addNodeEdge(2, 4, 12);
p.g.addNodeEdge(2, 6, 15);
p.g.addNodeEdge(3, 5, 10);
p.g.addNodeEdge(4, 6, 1);
p.g.addNodeEdge(4, 5, 2);
p.g.addNodeEdge(6, 5, 5);
p.calculateShortest(1);
System.out.println(p.g.ntable.get(5).getDist());//print out 24
p.settled.clear();
p.unsettled.clear();
p.g.ntable.get(4).setSite(30);
p.calculateShortest(1);
System.out.println(p.g.ntable.get(5).getDist());//still print out 24
}
尽管您正在清除已结算和未结算的哈希集,但跟踪到目前为止找到的节点的最短路径的变量是GraphNode实例变量Distance。在第一次运行calculateShortest后,节点5的距离不会从24的值重置,当然,在将节点4的站点时间设置为30后调用该方法后,距离将保持不变。
一个可能的解决方案是更改calculateShortest()的开头,以重置所有节点距离:
public Graph calculateShortest(int start) {
for (GraphNode n : g.ntable.values()) {
n.setDist(Integer.MAX_VALUE);
}
g.ntable.get(start).setDist(0);
...
另外,花了一些时间来解决这个问题,主要是因为您发布的代码格式化得很差。下次,请避免发布嵌套类,并包含所有潜在的相关实现细节,而不是简单的getter/setter(如addNodeEdge)。你永远不知道那讨厌的虫子可能藏在哪里!
我已经从Cormen的第三版参考“算法介绍”中找到的伪代码中实现了Dijkstra算法,用于单源最短路径问题。 我的实现是在python上使用链接列表在邻接列表表示中表示图形。这意味着节点列表是一个链接列表,每个节点都有一个链接列表来表示每个节点的边缘。此外,我没有实现或使用任何二进制堆或斐波那契堆作为算法所需的最小优先级队列,因此当过程需要提取与源距离最小的下一个节点时,我在节点链表内搜索O(V
以下是消费税: 在某些图的问题中,顶点可以有权代替边的权或增加边的权。设Cv是顶点v的代价,C(x,y)是边(x,y)的代价。该问题涉及到在图G中寻找顶点a和顶点b之间的最便宜路径,路径的代价是该路径上遇到的边和顶点的代价之和。 (a)假设图中每条边的权重为零(而非边的代价为∞),假设所有顶点1≤V≤n(即所有顶点的代价相同),Cv=1。给出一个求从a到b最便宜路径的高效算法及其时间复杂度。 (b
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
最短路径问题的Dijkstra算法 是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉提出。迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决非负权有向图的单源最短路径问题,算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。 这个算法的python实现途径很多,网上能够发现不少。这里推荐一个我在网上看到的,本来打算自己写,看了这个,决定自己不写了,因为他的已经太好了。 解决(Python) #
我们有一个边带正权的有向图G(V,E),作为源顶点s,目标点T。此外,最短的s-t路径包括图中的每一个其他顶点。我需要计算s和t之间的交替最短路径距离,以防某些边e∈e被删除。我想设计一个O(e^2logV)算法,它计算图G\e中所有e∈e的最短S-T路径距离。最后的输出应该是一个大小为E的数组,其中edge E的条目应该包含G\E中最短的S-T路径距离。
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