Dijkstra算法是计算图中节点之间最短路径的经典算法,网上关于Dijkstra算法原理介绍比较多,这里不再多讲.值得一提的是,当图中节点之间的权重都为1时,Dijkstra算法就变化为一般意义上的广度优先搜索算法(Breadth-first search algorithm). Dijkstra算法流程如下: Dijkstra算法流程   在介绍Fast marching算法之前先提下Eikonal方程,Eikonal方程属于非线性偏微分方程,可以认为是一种近似波动方程,它的形式如下: Ei

Problem 给出一个不带边权(即边权为1)的有向无环图(unweighted DAG)以及DAG上两点s, t,求s到t的最短距离,如果无法从s走到t,则输出-1. Solution DFS,BFS都可,对于unweighted DAG, BFS更合适,下面给出DFS解法. ); vector<int> g[N]; int d[N], vis[N]; void dfs(int u, int t){ vis[u]=; ; return;} ; i<g[u].size(); i++){

基于连通图,邻接矩阵实现的图,非递归实现. 算法思想: 设置两个标志位,①该顶点是否入栈,②与该顶点相邻的顶点是否已经访问. A 将始点标志位①置1,将其入栈 B 查看栈顶节点V在图中,有没有可以到达.且没有入栈.且没有从这个节点V出发访问过的节点 C 如果有,则将找到的这个节点入栈,这个顶点的标志位①置1,V的对应的此顶点的标志位②置1 D 如果没有,V出栈,并且将与v相邻的全部结点设为未访问,即全部的标志位②置0 E 当栈顶元素为终点时,设置终点没有被访问过,即①置0,打印栈中元素,弹出栈顶

131072K   One day in the jail, F·F invites Jolyne Kujo (JOJO in brief) to play tennis with her. However, Pucci the father somehow knows it and wants to stop her. There are NN spots in the jail and MM roads connecting some of the spots. JOJO finds tha

计算地图上两点间的距离,使用的是谷歌地图 <?php class GeoHelper { /** * @param int $lat1 * @param int $lon1 * @param int $lat2 * @param int $lon2 * @param string $unit * @return */ public static function distance($lat1, $lon1, $lat2, $lon2, $unit = "K") { $theta

Dijkstra 算法,用于对有权图进行搜索,找出图中两点的最短距离,既不是DFS搜索,也不是BFS搜索. 把Dijkstra 算法应用于无权图,或者所有边的权都相等的图,Dijkstra 算法等同于BFS搜索. http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/31/2615833.html 2.算法描述 1)算法思想:设G=(V,E)是一个带权有向图,把图中顶点集合V分成两组,第一组为已求出最短路径的顶点集合(用S表示,初始时S中只有一个源

用矩阵G表示图的邻接阵. G2中的元素就是两点间路径为2的路径数,同理G3就是两点间路径为3的路径数目. 并且此结论同样适用于有向图. 甚至,此结论适用于有权图,只是算出来的不再是路径数,而是各条路径的边权乘积之和,当然,这也是非常有意义的. 实际应用中,用矩阵乘幂去做计算很少,因为图都太大了.

floyd-warshall算法 通过dp思想 求任意两点之间最短距离 重复利用数组实现方式dist[i][j] i - j的最短距离 for(int k = 1; k <= N; k++) for (int i = 1; i <= N; i++) for (int j = 1; j <= N; j++) dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k]+dist[k][j]); 非常好实现 O(V^3) 这里贴一道刚好用到的题 http://poj.org

思路:感觉有点像暴力啊,反正我是觉得很暴力,比如求d[i][j],用这个方法求的话,就直接考虑会不会经过点k(k是任意一点) ,最终求得最小值 看代码 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<stdio.h> #include<string.h> #include<cmath> #include<math.h> #include<a

地球是一个近乎标准的椭球体,它的赤道半径为6378.140千米,极半径为6356.755千米,平均半径6371.004千米.如果我们假设地球是一个完美的球体,那么它的半径就是地球的平均半径,记为R.如果以0度经线为基准,那么根据地球表面任意两点的经纬度就可以计算出这两点间的地表距离(这里忽略地球表面地形对计算带来的误差,仅仅是理论上的估算值).设第一点A的经纬度为(LonA, LatA),第二点B的经纬度为(LonB, LatB),按照0度经线的基准,东经取经度的正值(Longitude),西经

相关概念 对于一个图G=(V, E),求图中两点u, v间最短路径长度,称为图的最短路径问题.最短路径中最长的称为图的直径. 其中,求图中确定的某两点的最短路径算法,称为单源最短路径算法.求图中任意两点间的最短路径算法,称为多源最短路径算法. 常用的路径算法有: Dijkstra算法 SPFA算法\Bellman-Ford算法 Floyd算法\Floyd-Warshall算法 Johnson算法 其中最经典的是Dijkstra算法和Floyd算法.Floyd算法是多源最短路径算法,可以直接求出图

原创 除了DFS和BFS求图中最短路径的方法,算法Floyd-Warshall也可以求图中任意两点的最短路径. 从图中任取两点A.B,A到B的最短路径无非只有两种情况: 1:A直接到B这条路径即是最短路径(前提是存在此路径): 2:A先通过其他点,再由其他点到B. 我们并不知道A是否需要通过其他点间接到达B,所以只能比较,用A到B的直接路径和A先通过其他点 再间接到达B的路径长度进行比较,然后更新为较小值. 上图中若要求顶点4到顶点3的最短路径,可以比较顶点4直接到3的路径和顶点4先到1,再到3

题目:给定一张n个点m条有权边的无向联通图,q次询问两点间的最短路 n≤100000,m≤100000,m-n≤20. 首先看到m-n≤20这条限制,我们可以想到是围绕这个20来做这道题. 即如果我们随便在图上找一棵树,有最多21条非树边,连接最多42个顶点 考虑两点x,yx,y之间的最短路就是某个点到xx和yy的最短路之和 首先对于只走树边的情况,这个点是两点的LCA 如果经过非树边,xx或yy到枚举的这个点的最短路上的最后一条边一定是非树边(如果都是树边的话完全可以转化到一个连接着非树边的点

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

There are n houses in the village and some bidirectional roads connecting them. Every day peole always like to ask like this "How far is it if I want to go from house A to house B"? Usually it hard to answer. But luckily int this village the ans

权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 利用百度API(JavaScript 版)实现在地图上绘制任一多边形,并判断给定经纬度是否在多边形范围内.以及两点间的测距功能. 绘制多边形(蓝色),折线轨迹(红色)效果图: <img src="http://img.blog.csdn.net/20150915193750707?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0

题目链接:http://judge.u-aizu.ac.jp/onlinejudge/description.jsp?id=GRL_1_C All Pairs Shortest Path Input An edge-weighted graph G (V, E). |V| |E| s0 t0 d0 s1 t1 d1 : s|E|−1 t|E|−1 d|E|−1 |V| is the number of vertices and |E| is the number of edges in G. T

已知空间两点组成的直线求线上某点的Z值,为什么会有这种看起来比较奇怪的求值需求呢?因为真正三维空间的几何计算是比较麻烦的,很多时候需要投影到二维,再反推到三维空间上去. 复习下空间直线方程:已知空间上一点\(M0(x0,y0,z0)\)和方向向量\(S(m,n,p)\),则直线方程的点向式为: \[ \frac{X-x0}{m}=\frac{Y-y0}{n}=\frac{Z-z0}{p} \] 根据该公式可以解决该计算几何问题,具体实现代码如下: #include<iostream> usin

Dijkstra算法是计算图中节点之间最短路径的经典算法,网上关于Dijkstra算法原理介绍比较多,这里不再多讲.值得一提的是,当图中节点之间的权重都为1时,Dijkstra算法就变化为一般意义上的广度优先搜索算法(Breadth-first search algorithm). Dijkstra算法流程如下: Dijkstra算法流程   在介绍Fast marching算法之前先提下Eikonal方程,Eikonal方程属于非线性偏微分方程,可以认为是一种近似波动方程,它的形式如下: Ei

1.Floyd-Warshall 算法 给定一张图,在o(n3)时间内求出任意两点间的最小距离,并可以在求解过程中保存路径 2.Floyd-Warshall 算法概念 这是一个动态规划的算法. 将顶点编号,假设依次为0,1,2-n-1,现在假设DP[i][j][k]表示从i出发,结束于j的满足经过结点的编号至多为k的最短路径,由此性质易知,在易知DP[i][j][k]时,若要求DP[i][j][k+1],有两种情况要考虑: DP[i][j][k+1]所表征的路径经过结点k+1,此时DP[i][j