本题思路:对原图和原图的逆图分别用一次最短路,找出最大值即可. 一开始是我是对每个顶点spfa搜了一波,结果判题时间巨长,还好这个题的数据量不是很大,所以就用了另一种思路. 参考代码:spfa单结点爆搜版 #include <iostream> #include <cstring> #include <vector> #include <queue> #include <algorithm> using namespace std; + , IN

一:算法历史 迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959 年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法.是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有向图中最短路径问题.迪杰斯特拉算法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.二:算法思想 按路径长度递增次序产生算法: 把顶点集合V分成两组: (1)S:已求出的顶点的集合(初始时只含有源点V0) (2)V-S=T:尚未确定的顶点集合 将T中顶点按递增的次序加入到S中,保证: (1)从源点V0到S中其他各顶点的长度都不大于从V0

void dijisitela(int d, int m1) { ], book[], path[], u, v, min; l = ; ; i < n1; i++) { dis[i] = w[d][i]; book[i] = ; path[i] = -; midpath[][i] = -; } midsum[] = ; book[] = d; //Dijkstra算法核心语句 ; i < n1 - ; i++) { //找到离d号顶点最近的顶点 min = fmax; ; j < n1

原文链接:Dijkstra算法求最短路径(java) 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一般的表述通常有两种方式,一种用永久和临时标号方式,一种是用OPEN, CLOSE表方式用OPEN,CLOSE表的方式,其采用的是贪心法的算法策略,大概过程如下:1.声明两个集合,open和close

1.后台生成矩阵 名词解释和下图参考:https://blog.csdn.net/csdnxcn/article/details/80057574 double[,] arr = new double[allVertices.Count(), allVertices.Count()]; //矩阵 //allVertices所有三维坐标点的集合 //lines 所有两点的连线 for (int i = 0; i < allVertices.Count(); i++) { for (int j =

基于Dijsktra算法的最短路径求解 发布时间: 2018年11月26日 10:14   时间限制: 1000ms   内存限制: 128M 有趣的最短路...火候欠佳,目前还很难快速盲打出来,需继续练习. 描述 一张地图包括n个城市,假设城市间有m条路径(有向图),每条路径的长度已知.给定地图的一个起点城市和终点城市,利用Dijsktra算法求出起点到终点之间的最短路径. 输入 多组数据,每组数据有m+3行.第一行为两个整数n和m,分别代表城市个数n和路径条数m.第二行有n个字符,代表每个城

小书匠Graph图论 重头戏部分来了,写到这里我感觉得仔细认真点了,可能在NetworkX中,实现某些算法就一句话的事,但是这个算法是做什么的,用在什么地方,原理是怎么样的,不清除,所以,我决定先把图论中常用算法弄个明白在写这部分. 图论常用算法看我的博客: 下面我将使用NetworkX实现上面的算法,建议不清楚的部分打开两篇博客对照理解. 我将图论的经典问题及常用算法的总结写在下面两篇博客中: 图论---问题篇 图论---算法篇 目录: 11.Graph相关算法 11.1最短路径 11.1.1

基于Dijsktra算法的最短路径求解   描述 一张地图包括n个城市,假设城市间有m条路径(有向图),每条路径的长度已知.给定地图的一个起点城市和终点城市,利用Dijsktra算法求出起点到终点之间的最短路径. 输入 多组数据,每组数据有m+3行.第一行为两个整数n和m,分别代表城市个数n和路径条数m.第二行有n个字符,代表每个城市的名字.第三行到第m+2行每行有两个字符a和b和一个整数d,代表从城市a到城市b有一条距离为d的路.最后一行为两个字符,代表待求最短路径的城市起点和终点.当n和m都

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则是记录还未求出最短路径的顶点(以及该顶点到起点s的距离). 初始时,S中只有起点s:U中是除s之外的顶点,并且U中顶点的路径是"起点

[算法训练营day1]LeetCode704. 二分查找 LeetCode27. 移除元素 LeetCode704. 二分查找 题目链接:704. 二分查找 初次尝试 看到题目标题是二分查找,所以尝试使用二分查找的思想,代码思路是一直循环二分,直到两个指针相等,再判定所指元素是否等于target,这样对于任何输入都需要二分至尽头才能得出结论,果不其然提交后超时. class Solution { public: int search(vector<int>& nums, int tar

[算法训练营day4]LeetCode24. 两两交换链表中的结点 LeetCode19. 删除链表的倒数第N个结点 LeetCode面试题 02.07. 链表相交 LeetCode142. 环形链表II LeetCode24. 两两交换链表中的节点 题目链接:24. 两两交换链表中的节点 初次尝试 比较暴力的解法,利用三个指针,进行类似反转链表里面的反转next指针指向的操作,然后三个指针整体向后移动到下一组节点,暴力但是ac. /** * Definition for singly-link

[算法训练营day7]LeetCode454. 四数相加II LeetCode383. 赎金信 LeetCode15. 三数之和 LeetCode18. 四数之和 LeetCode454. 四数相加II 题目链接:454. 四数相加II 初次尝试 没有思路,对于map的使用还不是非常熟练,正好借这几个题多练习一下. 看完代码随想录后的想法 四个数组两两一组,写成两个嵌套的for循环,这样可以保证时间复杂度最小,其中使用map的原因是不仅要统计前两个数组的元素和,还要统计每个和出现的次数. cla

[算法训练营day8]LeetCode344. 反转字符串 LeetCode541. 反转字符串II 剑指Offer05. 替换空格 LeetCode151. 翻转字符串里的单词 剑指Offer58-II. 左旋转字符串 LeetCode344. 反转字符串 题目链接:344. 反转字符串 初次尝试 双指针法,比较简单的一道题,熟悉一下字符串的操作. class Solution { public: void reverseString(vector<char>& s) { int l

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一般的表述通常有两种方式,一种用永久和临时标号方式,一种是用OPEN, CLOSE表方式用OPEN,CLOSE表的方式,其采用的是贪心法的算法策略,大概过程如下:1.声明两个集合,open和close,open用于存储未遍历的节点,close用来存储已遍

自从打ACM以来也算是用Dijkstra算法来求最短路径了好久,现在就写一篇博客来介绍一下这个算法吧 :) 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算法能得出最短路径的最优解, 但由于它遍历计算的节点很多,所以效率低. Dijkstra算法是很有代表性的最短路径算法,在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍,比如数据结构.图论.运筹学等. 首先,大家需要明确

上篇博客我们详细的介绍了两种经典的最小生成树的算法,本篇博客我们就来详细的讲一下最短路径的经典算法----迪杰斯特拉算法.首先我们先聊一下什么是最短路径,这个还是比较好理解的.比如我要从北京到济南,而从北京到济南有好多条道路,那么最短的那一条就是北京到济南的最短路径,也是我们今天要求的最短路径. 因为最短路径是基于有向图来计算的,所以我们还是使用上几篇关于图的博客中使用的示例.不过我们今天博客中用到的图是有向图,所以我们要讲上篇博客的无向图进行改造,改成有向图,然后在有向图的基础上给出最小生成树

参考博客:http://blog.51cto.com/ahalei/1387799        与Floyd-Warshall算法一样这里仍然使用二维数组e来存储顶点之间边的关系,初始值如下.        我们还需要用一个一维数组dis来存储1号顶点到其余各个顶点的初始路程,如下.        我们将此时dis数组中的值称为最短路的“估计值”.        既然是求1号顶点到其余各个顶点的最短路程,那就先找一个离1号顶点最近的顶点.通过数组dis可知当前离1号顶点最近是2号顶点.当选择了

https://cloud.tencent.com/developer/article/1012420 为了能讲明白弗洛伊德(Floyd)算法的主要思想,我们先来看最简单的案例.图7-7-12的左图是一个简单的3个顶点的连通网图. 我们先定义两个二维数组D[3][3]和P[3][3], D代表顶点与顶点的最短路径权值和的矩阵.P代表对应顶点的最短路径的前驱矩阵.在未分析任何顶点之前,我们将D命名为D(-1),其实它就是初始图的邻接矩阵.将P命名为P(-1), 初始化为图中的矩阵. 首先我们来分析

Dijkstra算法实际上是一个贪婪算法(Greedy algorithm).因为该算法总是试图优先访问每一步循环中距离起始点最近的下一个结点.Dijkstra算法的过程如下图所示. 初始化 给定图中的一个结点s作为起始点. 给定一个数组dist[]存储图中所有结点到s的距离.将dist[s]初始化为0.对于图中的其他结点v,初始化dist[v]为无穷大.初始化为无穷大的意义在于我们假设其余所有结点在当前情况下尚未与s联通.随着算法的执行,dist[v]会保存图中从s到v的最短路径的距离. 给定

在贪吃蛇流程结构优化之后,我又不满足于亲自操刀控制这条蠢蠢的蛇,干脆就让它升级成AI,我来看程序自己玩,哈哈. 一.Dijkstra算法原理 作为一种广为人知的单源最短路径算法,Dijkstra用于求解带权有向图的单源最短路径的问题.所谓单源,就是一个源头,也即一个起点.该算法的本质就是一个广度优先搜索,由中心向外层层层拓展,直到遇到终点或者遍历结束.该算法在搜索的过程中需要两个表S及Q,S用来存储已扫描过的节点,Q存储剩下的节点.起点s距离dist[s] = 0;其余点的值为无穷大(具体实现时

过程 首先需要记录每个点到原点的距离,这个距离会在每一轮遍历的过程中刷新.每一个节点到原点的最短路径是其上一个节点(前驱节点)到原点的最短路径加上前驱节点到该节点的距离.以这个原则,经过N轮计算就能得到每一个节点的最短距离. 第一轮,可以计算出,2.3.4.5.6到原点1的距离分别为:[7, 9, -1, -1, 14].-1表示无穷大.取其中最小的,为7,即可以确定1的最短路径为0,2为下一轮的前驱节点.同时确定2节点的最短路径为7,路线:1->2. 第二轮,取2节点为前驱节点,按照前驱节点的