题目链接 http://codeforces.com/contest/954/problem/D 题目大意 n m s t 分别为点的个数, 边的个数,以及两个特殊的点 要求s与t间的距离在新增一条边下不变 基本思路 用dj算法由s 到 t两个点分别进行一次计算 得出每个点到s与t的最短值 遍历计算每两个没建立联系的边建立联系后,s与t的距离,并与初始时距离比较 若不变则记录(s与t的值必定为新建经由新建这条边的数值或原始值中最小一个) #include <stdio.h> #include…

     图论,顾名思义就是有图有论.        图:由点"Vertex"和边"Edge "组成,且图分为有向图和无向图(本文讨论有向图),之前做毕业设计的时候研究"多谱流形聚类算法"的时候有研究"Graph".高维数据的聚类就涉及到Graph Cut算法,想象数据为欧式空间的点,数据与数据之间呈现这样或那样的联系,数据就是点,他们的联系由边来决定.PS:本次学习与聚类算法无关,聚类问题具体见之前写的博客.        …

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 使用Dijkstra算法得到最短距离示例 2.2 具体编码   1 问题描述 何为Dijkstra算法? Dijkstra算法功能:给出加权连通图中一个顶点,称之为起点,找出起点到其它所有顶点之间的最短距离. Dijkstra算法思想:采用贪心法思想,进行n-1次查找(PS:n为加权连通图的顶点总个数,除去起点,则剩下n-1个顶点),第一次进行查找,找出距离起点最近的一个顶点,标记为已遍历:下一次进行查找时,从未被遍历中的顶点寻找距离起点最近的一个顶点,…

图的最短路径问题主要包括三种算法: (1)Dijkstra (没有负权边的单源最短路径) (2)Floyed (多源最短路径) (3)Bellman (含有负权边的单源最短路径) 本文主要讲使用C++实现简单的Dijkstra算法 Dijkstra算法简单实现(C++) #include<iostream> #include<stack> using namespace std; #define MAXVEX 9 #define INFINITY 65535 typedef int…

关于几个的区别和联系:http://www.cnblogs.com/zswbky/p/5432353.html d.每组的第一行是三个整数T,S和D,表示有T条路,和草儿家相邻的城市的有S个(草儿家到这个城市的距离设为0),草儿想去的地方有D个: 求D个城市中距离草儿家最近的距离. s.进行1次单源最短路,找出距离最小的即可. c.Dijkstra单源最短路 /* Dijkstra单源最短路 权值必须是非负 单源最短路径,Dijkstra算法,邻接矩阵形式,复杂度为O(n^2) 求出源beg到所…

每次都以为自己理解了Dijkstra这个算法,但是过没多久又忘记了,这应该是第4.5次重温这个算法了. 这次是看的胡鹏的<地理信息系统>,看完之后突然意识到用数学公式表示算法流程是如此的好理解,堪称完美. 内容摘抄如下: 网络中的最短路径是一条简单路径,即是一条不与自身相交的路径,最短路径搜索的依据:若从S点到T点有一条最短路径,则该路径上的任何点到S的距离都是最短的. Dijkstra算法搜索步骤: 1.对起始点作标记S,且对所有顶点令D(X)=∞,Y=S: 2.对所有未做标记的点按以下公式…

Dijkstra 算法小结  By Wine93 2013.11 1. Dijkstra 算法相关介绍 算法阐述:Dijkstra是解决单源最短路径的算法,它可以在O(n^2)内计算出源点(s)到图中任何顶点的最短路,但是该算法不能处理存在负权边的图(证明中会给出). Dijkstra一般有2种实现,一种采用邻接矩阵,复杂度为O(n^2),这种实现适用于稠密图 (边多点少),还有一种是采用临接表+heap(可用优先队列代替)实现,实现的复杂度为( m*log(n) )   (m为边数,n为顶点数…

dijkstra算法与prim算法的区别   1.先说说prim算法的思想: 众所周知,prim算法是一个最小生成树算法,它运用的是贪心原理(在这里不再证明),设置两个点集合,一个集合为要求的生成树的点集合A,另一个集合为未加入生成树的点B,它的具体实现过程是: 第1步:所有的点都在集合B中,A集合为空. 第2步:任意以一个点为开始,把这个初始点加入集合A中,从集合B中减去这个点(代码实现很简单,也就是设置一个标示数组,为false表示这个点在B中,为true表示这个点在A中),寻找与它相邻的点…

Dijkstra算法解决了有向图G=(V,E)上带权的单源最短路径问题,但要求所有边的权值非负. Dijkstra算法是贪婪算法的一个很好的例子.设置一顶点集合S,从源点s到集合中的顶点的最终最短路径的权值均已确定.算法反复选择具有最短路径估计的顶点u,并将u加入到S中,对u 的所有出边进行松弛.如果可以经过u来改进到顶点v的最短路径的话,就对顶点v的估计值进行更新. 如上图,u为源点,顶点全加入到优先队列中. ,队列中最小值为u(值为0),u出队列,对u的出边进行松弛(x.v.w),队列最小值…

Bellman-Ford算法:通过对边进行松弛操作来渐近地降低从源结点s到每个结点v的最短路径的估计值v.d,直到该估计值与实际的最短路径权重相同时为止.该算法主要是基于下面的定理: 设G=(V,E)是一带权重的源结点为s的有向图,其权重函数为W,假设图G中不包含从源结点s可到达的权重为负值的环路,在对图中的每条边执行|V|-1次松弛之后,对于所有从源结点s可到达的结点v,都有. 证明:s可到达结点v并且图中没有权重为负值的环路,所以总能找到一条路径p=(v0,v1,...,vk)是从s到v结点…