在网图和非网图中,最短路径的含义不同.非网图中边上没有权值,所谓的最短路径,其实就是两顶点之间经过的边数最少的路径:而对于网图来说,最短路径,是指两顶点之间经过的边上权值之和最少的路径,我们称路径上第一个顶点是源点,最后一个顶点是终点. 我们讲解两种求最短路径的算法.第一种,从某个源点到其余各顶点的最短路径问题. 1,迪杰斯特拉(Dijkstra)算法 迪杰斯特拉算法是一个按路径长度递增的次序产生最短路径的算法,每次找到一个距离V0最短的点,不断将这个点的邻接点加入判断,更新新加入的点到V0的距…

1,摘要: 本系列文章主要学习如何使用JAVA语言以邻接表的方式实现了数据结构---图(Graph),这是第一篇文章,学习如何用JAVA来表示图的顶点.从数据的表示方法来说,有二种表示图的方式:一种是邻接矩阵,其实是一个二维数组:一种是邻接表,其实是一个顶点表,每个顶点又拥有一个边列表.下图是图的邻接表表示. 从图中可以看出,图的实现需要能够表示顶点表,能够表示边表.邻接表指是的哪部分呢?每个顶点都有一个邻接表,一个指定顶点的邻接表中,起始顶点表示边的起点,其他顶点表示边的终点.这样,就可以用邻…

在上一篇文章中记录了如何实现图的邻接表.本文借助上一篇文章实现的邻接表来表示一个有向无环图. 1,概述 图的实现与邻接表的实现最大的不同就是,图的实现需要定义一个数据结构来存储所有的顶点以及能够对图进行什么操作,而邻接表的实现重点关注的图中顶点的实现,即怎么定义JAVA类来表示顶点,以及能够对顶点进行什么操作. 为了存储图中所有的顶点,定义了一个Map<key, value>,实际实现为LinkedHashMap<T, VertexInterface<T>>,key 为…

广度优先查找无向无权图两点间最短路径,可以将图看成是以起点为根节点的树状图,每一层是上一层的子节点,一层一层的查找,直到找到目标节点为止. 起点为0度,与之相邻的节点为1度,以此类推. // 广度优先遍历查找两点间最短路径 breadthFindShortestPath(sourceId, targetId) { const { nodesKV } = this.chart.getStore(); let visitedNodes = []; // 出现过的节点列表 let degreeNode…

目录 最小生成树问题 Prim算法:点贪心 基本思想:类Dijstra 伪代码 代码实现 复杂度分析:O(VlogV + E) kruskal算法:边贪心 基本思想: 充分利用MST性质 伪代码 代码实现 复杂度分析:O(ElogE) 算法选择 最小生成树问题 最小生成树问题(Mininum Spanning Tree MST): 在给定无向图中,确定一棵树T,满足三个条件:a.包含图的所有顶点:b.边都是图的边:c.整棵树的边权之和最小 MST的性质: 包含n-1个结点:连通:树不唯一(最小边…

图结构练习——最短路径 Time Limit: 1000ms   Memory limit: 65536K  有疑问?点这里^_^ 题目描述  给定一个带权无向图,求节点1到节点n的最短路径.   输入  输入包含多组数据,格式如下. 第一行包括两个整数n m,代表节点个数和边的个数.(n<=100) 剩下m行每行3个正整数a b c,代表节点a和节点b之间有一条边,权值为c.   输出  每组输出占一行,仅输出从1到n的最短路径权值.(保证最短路径存在)   示例输入 3 2 1 2 1 1…

  图结构练习——最短路径 Time Limit: 1000ms   Memory limit: 65536K  有疑问?点这里^_^ 题目描述  给定一个带权无向图,求节点1到节点n的最短路径.   输入  输入包含多组数据,格式如下. 第一行包括两个整数n m,代表节点个数和边的个数.(n<=100) 剩下m行每行3个正整数a b c,代表节点a和节点b之间有一条边,权值为c.   输出  每组输出占一行,仅输出从1到n的最短路径权值.(保证最短路径存在)   示例输入 3 2 1 2 1…

图结构练习——最短路径 Time Limit: 1000 ms            Memory Limit: 65536 KiB Submit Statistic Discuss Problem Description 给定一个带权无向图,求节点1到节点n的最短路径. Input 输入包含多组数据,格式如下. 第一行包括两个整数n m,代表节点个数和边的个数.(n<=100) 剩下m行每行3个正整数a b c,代表节点a和节点b之间有一条边,权值为c. Output 每组输出占一行,仅输出从…

作者版权所有,转载请注明出处,多谢.http://www.cnblogs.com/Henvealf/p/5574455.html 上一篇介绍了有关图的表示和遍历实现.数据结构 -- 简单图的实现与遍历 (Java)现在就来看看关于求图的最短路径的问题: 注意:本人学习图的时候看的书是: <<数据结构与算法 Java语言版>> (美)Adam Drozdek/著 周翔/译 机械工业出版社出版 由于要仔细讲解内容过多并且本人水平有限,推荐大家找出这本书来看,本篇文章主要是对其中Dijk…

import java.util.ArrayList; import java.util.List; // 模块E public class AdjMatrixGraph<E> { protected SeqList<E> vertexlist; // 顺序表存储图的顶点集合 protected int[][] adjmatrix; // 图的邻接矩阵 二维图 存储的是每个顶点的名称(A,B,C,D....) ; // private final int MAX_WEIGHT = …

一.Dijkstra算法(贪心地求最短距离的算法) 在此算法中,我按照自己的理解去命名,理解起来会轻松一些. #define MAXSIZE 100 #define UNVISITED 0 #define VISITED 1 #define INFINITY 66666 typedef struct tool { int visited[MAXSIZE]; /*是否已访问的数组,visited[i]表示顶点i已经访问,也就是到顶点i的最短距离已求出*/ int known_shortest_di…

目录 最短路径问题 Dijstra算法:中介点优化 基本步骤 伪代码 在实现过程中的关键问题 代码实现 邻接矩阵版 邻接表版 时间复杂度:O(VlogV+E) 算法存在的问题:存在负权边时会失效 Bell_Ford和SPFA算法:遍历边优化 基本步骤 伪代码 代码本质:构建最短路径树 代码实现 复杂度分析:O(VE) 优化:SPFA(Shortest Path Faster Algorithm) 伪代码 代码实现:邻接表为例 复杂度分析:O(kE) Floy算法:待添加 最短路径问题 单源最短路…

在计算机科学中,图是一种网络结构的抽象模型,它是一组由边连接的顶点组成.一个图G = (V, E)由以下元素组成: V:一组顶点 E:一组边,连接V中的顶点 下图表示了一个图的结构: 在介绍如何用JavaScript实现图之前,我们先介绍一些和图相关的术语. 如上图所示,由一条边连接在一起的顶点称为相邻顶点,A和B是相邻顶点,A和D是相邻顶点,A和C是相邻顶点......A和E是不相邻顶点.一个顶点的度是其相邻顶点的数量,A和其它三个顶点相连,所以A的度为3,E和其它两个顶点相连,所以E的度为2…

以下内容主要来自大话数据结构之中,部分内容参考互联网中其他前辈的博客,主要是在自己理解的基础上进行记录. 图的定义 图是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成,通过表示为G(V,E),其中,G标示一个图,V是图G中顶点的集合,E是图G中边的集合. 无边图:若顶点Vi到Vj之间的边没有方向,则称这条边为无项边(Edge),用序偶对(Vi,Vj)标示. 有向图:若从顶点Vi到Vj的边是有方向的,则成这条边为有向边,也称为弧(Arc).用有序对(Vi,Vj)标示,Vi称为弧尾,Vj称为弧头.如果任…

也许最直观的图处理问题就是你常常需要使用某种地图软件或者导航系统来获取从一个地方到另一个地方的路径.我们立即可以得到与之对应的图模型:顶点对应交叉路口,边对应公路,边的权重对应该路段的成本(时间或距离).如果有单行线,那就意味着还需要考虑加权有向图.在这个模型中,问题很容易就可以被归纳为: 找到一个顶点到达另一个顶点的成本最小的路径. 前言 单点最短路径指的就是从源点S到给定的目的顶点V的总权重最小的路径. 从源点S出发,到所有可达的顶点的路径构成了一棵最短路径树(Shortest Path T…

[问题描述] 建立一个从源点S到终点E的有向无环图,设计一个动态规划算法求出从S到E的最短路径值,并输出相应的最短路径. 解: package org.xiu68.exp.exp4; import java.util.ArrayDeque; import java.util.Stack; public class Exp4_2 { //建立一个从源点S到终点E的有向无环图,设计一个动态规划算法求出从S到E的最短路径值,并输出相应的最短路径. public static void main(Str…

  [问题描述] 建立一个从源点S到终点T的多段图,设计一个动态规划算法求出从S到T的最短路径值,并输出相应的最短路径. 解 package org.xiu68.exp.exp4; public class Exp4_1 { //建立一个从源点S到终点T的多段图,设计一个动态规划算法求出从S到T的最短路径值,并输出相应的最短路径. /* d[1] = 0 for j = 2 to n: for all <i,j>∈E : d[j] = min{ d[i] + wij } return d[n]…

深度优先搜索 深度优先搜索,我们以无向图为例. 图的深度优先搜索(Depth First Search),和树的先序遍历比较类似. 它的思想:假设初始状态是图中所有顶点均未被访问,则从某个顶点v出发,首先访问该顶点,然后依次从它的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图,直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到. 若此时尚有其他顶点未被访问到,则另选一个未被访问的顶点作起始点,重复上述过程,直至图中所有顶点都被访问到为止. 显然,深度优先搜索是一个递归的过程. 邻接矩阵DFS package…

http://www.cnblogs.com/abatei/archive/2008/06/06/1215114.html 8.2 图的存储结构 图的存储结构除了要存储图中各个顶点的本身的信息外,同时还要存储顶点与顶点之间的所有关系(边的信息),因此,图的结构比较复杂,很难以数据元素在存储区中的物理位置来表示元素之间的关系,但也正是由于其任意的特性,故物理表示方法很多.常用的图的存储结构有邻接矩阵.邻接表.十字链表和邻接多重表. 8.2.1  邻接矩阵表示法 对于一个具有n个顶点的图,可以使用n…

1.图:.在计算机程序设计中,图是最常用的数据结构之一.对于存储一般的数据问题,一般用不到图.但对于某些(特别是一些有趣的问题),图是必不可少的.图是一种与树有些相像的数据结构,从数学意义上来讲,树是图的一种.而在计算机程序设计中,图的应用方式与树不同.图通常有一个固定的形状,这是由物理或抽象的问题所决定的.例如图中节点表示城市,而边可能表示城市间的班机航线.当讨论图时,节点通常叫做顶点, 2.一些概念: 图: 说明:为引入概念,我们用图13.1a来表示美国某处的简化高速公路网,图13.1b来表…

接上文,研究了一下算法之后,发现大话数据结构的代码风格更适合与前文中邻接矩阵的定义相关联,所以硬着头皮把大话中的最小生成树用自己的话整理了一下,希望大家能够看懂. 一.最小生成树 1,问题 最小生成树要解决的是带权图 即 网 结构的问题,就是n个顶点,用n-1条边把一个连通图连接起来,并且使得权值的和最小.可以广泛应用在修路建桥.管线运输.快递等各中网络方面.我们把构造连通图的最小代价生成树成为最小生成树. 最小生成树有两个算法 普里姆算法和克鲁斯卡尔算法 2,普里姆算法 (1)普里姆算法的思路…

求从图中的任意一点(起点)到另一点(终点)的最短路径,最短距离: 图中有数字的点表示为图中的不同海拔的高地,不能通过:没有数字的点表示海拔为0,为平地可以通过: 这个是典型的求图中两点的最短路径:本例,用深度优先算法来实现: 在每一个点都有四个方向(有的点的有些方向不能通过),所以在每一个点处要处理四种方向的情况: 深度优先算法函数怎么写? 也就是写递归函数...但是递归函数肿么写??? 第一:判断初始态,从起点出发,刚开始步数为0:dfs(start_x, start_y, 0); 第二:从起…

点 //类名:Vertex //属性: //方法: class Vertex{ public char label; //点的名称,如A public boolean wasVisited; public Vertex(char lab){ //构造函数 label = lab; wasVisited = false; } } 建立无权图,添加新的顶点,添加边,显示顶点,返回一个和v邻接的未访问顶点,无权图的深度搜索,广度搜索,基于深度搜索的最小生成树,删除顶点,有向图的拓扑排序 //类名:Gr…

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define SIZE 20 #define LENGTH(a) (sizeof(a)/sizeof(a[0])) /* * 用链表存弧信息,一个存弧指向的顶点位置,第二存指向下条弧的指针,这样就将一个顶点指向的所有弧串起来 */ typedef struct enode { int v_index; struct enode *next_edge; } enode; /* * 在顶点存顶点名称和第一条依附…

1.图的DFS: 即Breadth First Search,深度优先搜索是从起始顶点开始,递归访问其所有邻近节点,比如A节点是其第一个邻近节点,而B节点又是A的一个邻近节点,则DFS访问A节点后再访问B节点,如果B节点有未访问的邻近节点的话将继续访问其邻近节点,否则继续访问A的未访问邻近节点,当所有从A节点出去的路径都访问完之后,继续递归访问除A以外未被访问的邻近节点. /* * 深度优先遍历 */ public void DFS(int i) { isVisited[i] = true; i…

1. 图的定义图(graph)是由一些点(vertex)和这些点之间的连线(edge)所组成的:其中,点通常被成为"顶点(vertex)",而点与点之间的连线则被成为"边或弧"(edege).通常记为,G=(V,E). 2. 图的种类根据边是否有方向,将图可以划分为:无向图和有向图. 2.1 无向图 (以下图片来自网络) 上面的图G0是无向图,无向图的所有的边都是不区分方向的.G0=(V1,{E1}).其中,(01) V1={A,B,C,D,E,F}. V1表示由&…

​1.深度优先遍历(DFS) 图的深度优先遍历本质上是一棵树的前序遍历(即先遍历自身,然后遍历其左子树,再遍历右子树),总之图的深度优先遍历是一个递归的过程. 如下图所示,左图是一个图,右图是图的深度优先遍历过程.我们假设从顶点A开始遍历,A被标记后,A面前有两个顶点B和F可以选择,我们该选择哪个呢?这里我们可以假设每次都选择最右边的顶点,因此我们选择B顶点,B被标记后,紧接着有C.I.G三个顶点可选择(如右图的B节点下有三个子节点C.I.G),还按照最右边原则,我们选择C顶点进行遍历. 以此类…

目录 建立一个图 邻接矩阵 邻接表 深度优先遍历(DFS) 具体步骤: 第一部分:给定结点u,遍历u所在的连通块的所有结点 第二部分:对图G所有结点进行第一部分的操作,即遍历了图的所有连通分量 伪代码 邻接矩阵实现 邻接表实现 广度优先遍历(BFS) 具体步骤 第一部分:给定结点u,遍历u所在的连通块的所有结点 第二部分:对图G所有结点进行第一部分的操作,即遍历了图的所有连通分量 伪代码 邻接矩阵实现 邻接表实现 DFS,BFS遍历方法总结 建立一个图 核心问题 怎么表示结点 怎么表示边以及边权…

同上篇讲述pageRank一样,考虑一个顶点V. 根据顶点算法通常步骤1) 接收上个超步发出的入邻居的消息2) 计算当前顶点的值3) 向出邻居发消息 1.接收入邻居的消息 2.求入邻居的最小值,加上顶点原来的值,得value 3.向V的出邻居发送消息,消息的值为value double val = 0.0; for (每一个入邻居) { val = min(邻居) + V_value; } sendMesgsToAllNeighbors(val); 算法停止条件是所有顶点的值不再变化.…

邻接矩阵 class Vertex: def __init__(self, node): self.id = node # Mark all nodes unvisited self.visited = False def addNeighbor(self, neighbor, G): G.addEdge(self.id, neighbor) def getConnections(self, G): return G.adjMatrix[self.id] def getVertexID(self…