1.算法标签 BFS 2.算法概念 Bellman-Ford算法有这么一个先验知识在里面,那就是最短路径至多在N步之内,其中N为节点数,否则说明图中有负权值的回路,这样的图是找不到最短路径的.因此Bellman-Ford算法的思想如下,进行N次循环,在第 k 次循环中用dist数组记录 k 步之内到达各个顶点的最短路径长度,记做distk,然后在第k+1次循环中,遍历每条边,若有dist[v]>dist[u]+cost[u][v],则更新distk+1[v]=dist[u]+cost[u][v]

用邻接矩阵 /* 单源最短路径问题2 (Dijkstra算法) 样例: 5 7 0 1 3 0 3 7 1 2 4 1 3 2 2 3 5 2 4 6 3 4 4 输出: [0, 3, 7, 5, 9] */ import java.util.Arrays; import java.util.Scanner; public class Main { //图的顶点数,总边数 static int V, E; //存储所有的边,大小为顶点数 static int[][] Edges; static

一个简单的consistent hashing的样例,非常easy理解. 首先有一个设备类,定义了机器名和ip: public class Cache { public String name; public String ipAddress; } 然后是基本的实现: public class Shard<T> { //hash 算法并非保证绝对的平衡,假设 cache 较少的话,对象并不能被均匀的映射到 cache 上, //所以添加虚拟节点 private TreeMap<Long,

(1)首先先解释一下单源最短路径: 1)容易的解释:指定一个点(源点)到其余各个顶点的最短路径,也叫做“单源最短路径” 2)官方解释:给定一个带权有向图G=(V,E),其中每条边的权是一个实数.另外,还给定V中的一个顶点,称为源.现在要计算从源到其他所有各顶点的最短路径长度.这里的长度就是指路上各边权之和.这个问题通常称为单源最短路径问题. (2)解释一下Dijkstra算法: 例如求A点到B.C.D.E.F顶点的最短路径: 我们可以先这样设想: 1)先把所有的点到另一个点的长度全部初始化为无穷

openssl简单介绍 openssl是一个功能丰富且自包括的开源安全工具箱.它提供的主要功能有:SSL协议实现(包括SSLv2.SSLv3和TLSv1).大量软算法(对称/非对称/摘要).大数运算.非对称算法密钥生成.ASN.1编解码库.证书请求(PKCS10)编解码.数字证书编解码.CRL编解码.OCSP协议.数字证书验证.PKCS7标准实现和PKCS12个人数字证书格式实现等功能. openssl採用C语言作为开发语言,这使得它具有优秀的跨平台性能.openssl支持Linux.UNIX.

knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一种经典的分类算法. 注意,不是聚类算法.所以这样的分类算法必定包含了训练过程. 然而和一般性的分类算法不同,knn算法是一种懒惰算法.它并不是 像其它的分类算法先通过训练建立分类模型.,而是一种被动的分类 过程.它是边測试边训练建立分类模型. 算法的一般描写叙述步骤例如以下: 1.首先计算每一个測试样本点到其它每一个点的距离. 这个距离能够是欧氏距离,余弦距离等. 2. 然后取出距离小于设定的距离阈值的点. 这些点即为依

博主欢迎转载,但请给出本文链接,我尊重你,你尊重我,谢谢~http://www.cnblogs.com/chenxiwenruo/p/8660814.html特别不喜欢那些随便转载别人的原创文章又不给出链接的所以不准偷偷复制博主的博客噢~~ 1. 自定义排序 第一题是第一行给出n(1<=n<=100),表示下面有n行,每行A(0<=A<24)和B(0<=B<60),表示定的闹钟为AhBmin. 接下来给定X,表示小明从起床到教室需要X分钟,最后一行给出A(0<=A

参考:Dijkstra算法 数据结构来到了图论这一章节,网络中的路由算法基本都和图论相关.于是在拿到DS的实验题的时候,决定看下久负盛名的Dijkstra算法. Dijkstra的经典应用是开放最短路径优先路由算法(OSPF). 题目: 第一种实现的算法(错误): 在看过相关的Dijkstra算法解析之后,决定自己尝试写个算法,不过很遗憾,考虑并不全面,理解也不是特别深刻. 最后决定还是贴出来. 算法思想: 1.建立邻接表(后面用二维数组实现,相对来说轻松很多) 2.维护三个数组:dist代表从

做一个医学项目,当中在病例评分时会用到单源最短路径的算法.单源最短路径的dijkstra算法的思路例如以下: 如果存在一条从i到j的最短路径(Vi.....Vk,Vj),Vk是Vj前面的一顶点.那么(Vi...Vk)也必然是从i到k的最短路径.Dijkstra是以最短路径长度递增,逐次生成最短路径的算法.比如:对于源顶点V0,首先选择其直接相邻的顶点中长度最短的顶点Vi,那么当前已知可得从V0到达Vj顶点的最短距离dist[j]=min{dist[j],dist[i]+cost[i][j]}.如

下一节<Cocos2d-x 地图行走的实现2:SPFA算法>: http://blog.csdn.net/stevenkylelee/article/details/38440663 本文乃Siliphen原创,转载请注明出处:http://blog.csdn.net/stevenkylelee 本文的实现使用的环境是:Cocos2d-x 3.2.VS2013 本文,我们终于实现的地图行走效果例如以下2图: 以下是2张屏幕录制的gif动绘图,有点大.看不到的话.耐心等待一下.或者刷新页面试试.

Dijkstra算法的二叉堆优化 算法原理 每次扩展一个距离最小的点,再更新与其相邻的点的距离. 如何寻找距离最小的点 普通的Dijkstra算法的思路是直接For i: 1 to n 优化方案是建一个小根堆,小根堆里存储由当前结点更新距离的所有点,那么堆顶就是距离最小的点 如何寻找与源点相邻的点 当然是邻接表 具体实现 建一个小根堆heap[] ,用来存储结点的序号,用一个数组pos[i] 来存储第i个结点在堆中的位置,用一个标记数组in_heap[] 来记录结点是否在堆中,dis[i] 表示

题目: 作为一个城市的应急救援队伍的负责人,你有一张特殊的全国地图.在地图上显示有多个分散的城市和一些连接城市的快速道路.每个城市的救援队数量和每一条连接两个城市的快速道路长度都标在地图上.当其他城市有紧急求助电话给你的时候,你的任务是带领你的救援队尽快赶往事发地,同时,一路上召集尽可能多的救援队. 输入格式: 输入第一行给出4个正整数N.M.S.D,其中N(2≤N≤500)是城市的个数,顺便假设城市的编号为0 ~ (N−1):M是快速道路的条数:S是出发地的城市编号:D是目的地的城市编号. 第

本来我是想把这两个算法分开写描述的,但是SPFA其实就是Dijkstra的稀疏图优化,所以其实代码差不多,所以就放在一起写了. 因为SPFA是Dijkstra的优化,所以我想来讲讲Dijkstra. 什么是Dijkstra Dijkstra是一种求单源最短路的基础算法,时间复杂度在不加堆优化的情况下是o(n^2)的,加了堆优化就能简化到o(nlogn),而且算法稳定性很强(从这点上来说比SPFA好多了,具体怎么好下面再讲),基础思路如下: 首先,把所有点到源的距离设为最大,然后把源加入队列,接着

作为一个城市的应急救援队伍的负责人,你有一张特殊的全国地图.在地图上显示有多个分散的城市和一些连接城市的快速道路.每个城市的救援队数量和每一条连接两个城市的快速道路长度都标在地图上.当其他城市有紧急求助电话给你的时候,你的任务是带领你的救援队尽快赶往事发地,同时,一路上召集尽可能多的救援队. 输入格式: 输入第一行给出4个正整数N.M.S.D,其中N(2<=N<=500)是城市的个数,顺便假设城市的编号为0~(N-1):M是快速道路的条数:S是出发地的城市编号:D是目的地的城市编号.第二行给出

P3371 [模板]单源最短路径(弱化版) 题目背景 本题测试数据为随机数据,在考试中可能会出现构造数据让SPFA不通过,如有需要请移步 P4779. 题目描述 如题,给出一个有向图,请输出从某一点出发到所有点的最短路径长度. 输入输出格式 输入格式: 第一行包含三个整数N.M.S,分别表示点的个数.有向边的个数.出发点的编号. 接下来M行每行包含三个整数Fi.Gi.Wi,分别表示第i条有向边的出发点.目标点和长度. 输出格式: 一行,包含N个用空格分隔的整数,其中第i个整数表示从点S出发到点i

题意: ​ 思路:单源最短路问题,Dijkstra算法搞定就可以了,因为要找出最便宜的最短路,所以需要在更新最短距离的时候加一个条件(即当最短距离相等的时候,如果该路径的花费更小,就更新最小花费)就可以了.之前自己学的最短路的水平也就仅限于模板题的水平,现在可以在条件上稍微加一些变化,做了数据结构的作业,顺便加深了自己对最短路(Dijkstra)算法的理解. 题目所给样例的示意图(数据放在了代码的后边): ​ 代码:  #include <iostream> #include <queu

本章是迪杰斯特拉算法的C++实现. 目录 1. 迪杰斯特拉算法介绍 2. 迪杰斯特拉算法图解 3. 迪杰斯特拉算法的代码说明 4. 迪杰斯特拉算法的源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 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Dijk

本章介绍迪杰斯特拉算法.和以往一样,本文会先对迪杰斯特拉算法的理论论知识进行介绍,然后给出C语言的实现.后续再分别给出C++和Java版本的实现. 目录 1. 迪杰斯特拉算法介绍 2. 迪杰斯特拉算法图解 3. 迪杰斯特拉算法的代码说明 4. 迪杰斯特拉算法的源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 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

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 用于存储图的数据结构有多种,本算法中笔者使用的是邻接矩阵.  图的邻接矩阵存储方式是用两个数组来表示图.一个一维数组存储图中顶点信息,一个二维数组(邻接矩阵)存储图中的边或弧的信息. 设图G有n个顶点,则邻接矩阵是一个n*n的方阵,定义为: 从上面可以看出,无向图的边

Dijkstra算法迪科斯彻算法 Dijkstra算法描述为:假设用带权邻接矩阵来表示带权有向图.首先引进一个辅助向量D,它的每个分量D[i]表示当前所找到的从始点v到每个终点Vi的最短路径.它的初始状态为:若两顶点之间有弧,则D[i]为弧上的权值:否则置D[i]为无穷大. 1. 找到与源点v最近的顶点,并将该顶点并入最终集合S: 2. 根据找到的最近的顶点更新从源点v出发到集合V-S上可达顶点的最短路径: 3. 重复以上操作. 以前总是认为Dijkstra算法可以用来求从源点到指定终点的最短路

Dijkstra算法 Dijkstra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. 注意该算法要求图中不存在负权边. 首先我们来定义一个二维数组Edge[MAXN][MAXN]来存储图的信息. 这个图的Edge数组初始化以后为 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. 这个dis数组中存的是最短路的估计值. 通过Dijkstra算法来松弛后,dis存的为从初始点到各点的精确值(最短路径)了. Dijkstra算法实现如下(以HDU1548为例