从A到B,有多条路线,要找出最短路线,应该用哪种数据结构来存储这些数据. 这不是显然的考查图论的相关知识了么, 1.图的两种表示方式: 邻接矩阵:二维数组搞定. 邻接表:Map<Vertext,List<Edge>>搞定. 其中邻接矩阵适用于稠密图,即图上的任意两点之间均(差不多都)存在一条边. 而A到B之间的路线,显然是稀疏图,果断的选用邻接表. 2.加权有向图最短路径问题,典型的dijkstra最短路径算法. 说干就干,翻翻<数据结构与算法>,自己用Java大概实现

带权图的最小生成树--Prim算法和Kruskal算法 带权图的最短路径算法--Dijkstra算法 package graph; // path.java // demonstrates shortest path with weighted, directed graphs 带权图的最短路径算法 // to run this program: C>java PathApp ////////////////////////////////////////////////////////////

1.带权图:要引入带权图,首先要引入最小生成树,当所有的边拥有相同的权值时.问题变得简单了,算法可以选择任意一条边加入最小生成树.但是当边有不同的权值时,需要用一些算法决策来选择正确的边. 2.带权图构建最小生成树算法: 2.1.从一个顶点开始,把它放入树的集合中,然后重复做下面的事情: 2.1.1.找到从最新的顶点到其他顶点的所有边,这些顶点不能在树的集合中,把这些边放入优先级队列, 2.1.2.找出权值最小的边,把它和它所到达的顶点放入树的集合中.重复直到所有顶点都在树的集合中. 3.实现代

一,介绍 本文实现带权图的最短路径算法.给定图中一个顶点,求解该顶点到图中所有其他顶点的最短路径 以及 最短路径的长度.在决定写这篇文章之前,在网上找了很多关于Dijkstra算法实现,但大部分是不带权的.不带权的Dijkstra算法要简单得多(可参考我的另一篇:无向图的最短路径算法JAVA实现):而对于带权的Dijkstra算法,最关键的是如何“更新邻接点的权值”.本文采用最小堆作为辅助,以重新构造堆的方式实现更新邻接点权值. 对于图而言,存在有向图和无向图.本算法只需要修改一行代码,即可同时

边赋以权值的图称为网或带权图,带权图的生成树也是带权的,生成树T各边的权值总和称为该树的权. 最小生成树(MST):权值最小的生成树. 生成树和最小生成树的应用:要连通n个城市需要n-1条边线路.可以把边上的权值解释为线路的造价.则最小生成树表示使其造价最小的生成树. 构造网的最小生成树必须解决下面两个问题: 1.尽可能选取权值小的边,但不能构成回路: 2.选取n-1条恰当的边以连通n个顶点: MST性质:假设G＝(V,E)是一个连通网,U是顶点V的一个非空子集.若(u,v)是一条具有最小权值的

#include <stdio.h> #include "Graph.h" #define MAX_INT 32767 /* #define vnum 20 #define MAX_INT = 32767 // 邻接矩阵 typedef struct gp { int vexs[vnum]; // 顶点信息 int arcs[vnum][vnum]; // 邻接矩阵 int vexnum, arcnum; // 顶点数,边数 }Graph; */ // 无向带权图邻接矩阵的

在这里,邻接表的实现与深度优先遍历图,使用递归. #include<iostream> using namespace std; #define VERTEXNUM 5//结点数 struct edgenode { int to; int weight; // 边的权值 edgenode *next; }; struct vnode { int from; edgenode *first; }; void createGraph(vnode *adjilist, int start, int

adj_list_network_edge.h // 邻接表网边数据类模板 template <class WeightType> class AdjListNetworkEdge { public: // 数据成员: int adjVex; // 邻接点 WeightType weight; // 权值 // 构造函数模板: AdjListNetworkEdge(); // 无参数的构造函数模板 AdjListNetworkEdge(int v, WeightType w); // 构造邻接

什么是最短路径? 单源最短路径(所谓单源最短路径就是只指定一个顶点,最短路径是指其他顶点和这个顶点之间的路径的权值的最小值) 什么是最短路径问题? 给定一带权图,图中每条边的权值是非负的,代表着两顶点之间的距离.指定图中的一顶点为源点,找出源点到其它顶点的最短路径和其长度的问题,即是单源最短路径问题. 什么是Dijkstra算法? 求解单源最短路径问题的常用方法是Dijkstra(迪杰斯特拉)算法.该算法使用的是贪心策略:每次都找出剩余顶点中与源点距离最近的一个顶点. 算法思想 带权图G=<V,

思想:图G是不带权的无向连通图.一条边的长度计为1,因此,求带顶点u和顶点v的最短的路径即求顶点u和顶点v的边数最少的顶点序列.利用广度优先遍历算法,从u出发进行广度遍历,类似于从顶点u出发一层一层地向外扩展,当第一次找到顶点v时队列中便包括了从顶点u到顶点v近期的路径,如图所看到的,再利用队列输出最路径(逆路径),所以设计成非循环队列. 相应算法例如以下: typedef struct  { int data;//顶点编号 int parent;//前一个顶点的位置 } QUEUE;//非循环

一:定义邻接表结构储存图 package 图的遍历; //邻接表实现图的建立 //储存边 class EdgeNode { int index; // 习惯了用index,其实标准写法是(adjVertex) int value; // 权值 EdgeNode nextArc; // 指向下一条弧 } // 邻接表节点的类型 class VertexNode { String name; EdgeNode firstArc = new EdgeNode(); // 指向第一条弧 } public

import java.util.*; public class Main{ static int MAX_VERTEXNUM = 100; static int [] visited = new int[MAX_VERTEXNUM]; public static void main(String [] args){ Graph G = new Graph(); creatGraph(G); output(G); for(int i=0;i<G.vertex_num;i++) visited[i

到 0 的权是 91 到 2 的权是 31 到 3 的权是 61 到 4 的权是 7 2 到 0 的权是 22 到 3 的权是 5 3 到 0 的权是 33 到 4 的权是 1 4 到 2 的权是 2 0 到 4 的权是 6 遍历思路:线性数组存放着[v0,v1,v2,v3,v4]从0号元素开始 i=0:打印出v0,0入队0出队,去查找v0的邻接表,找到了v4打印出v4,4入队4出队,去查找v4的邻接表,找到了v2打印出v2,2入队2出队,去查找v2的邻接表,找到了v0,v3,因为v0是已访问过

数据结构之图 图(Graph) 包含 一组顶点:通常用V (Vertex) 表示顶点集合 一组边:通常用E (Edge) 表示边的集合 边是顶点对:(v, w) ∈E ,其中v, w ∈ V 有向边<v, w> 表示从v指向w的边(单行线) 不考虑重边和自回路 无向图:边是无向边(v, w) 有向图:边是有向边<v, w> 连通:如果从V到W存在一条(无向)路径,则称V和W是连通的 连通图(Connected Graph):如果对于图的任一两个顶点v.w∈V,v和w都是连通的,则称

生化危机 发布时间: 2015年10月10日 18:05   时间限制: 1000ms   内存限制: 256M 描述 X博士想造福人类, 研发一种可以再生肢体的药物, 可是很不幸......研究失败了, 他在蜥蜴身上实验的时候, 蜥蜴发生了变异, 更糟糕的是, 蜥蜴逃出了生化实验室. 恐怖的事情发生了, 疫情以X博士所在的城市为中心向四周扩散开, 最终, 整个地球上的城市都被感染了.假设整个地球一共有N个城市, 这N个城市是连通的, 有N-1条通道把他们连接起来.病毒会以一座城市为中心,在一天

前面分别介绍了邻接表有向图的C和C++实现,本文通过Java实现邻接表有向图. 目录 1. 邻接表有向图的介绍 2. 邻接表有向图的代码说明 3. 邻接表有向图的完整源码 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 邻接表有向图的介绍 邻接表有向图是指通过邻接表表示的有向图. 上面的图G2包含了"A,B,C,D,E,F,G"共7个顶点,而且包含了"<A,B>,<B,C>,

前面分别介绍了邻接表无向图的C和C++实现,本文通过Java实现邻接表无向图. 目录 1. 邻接表无向图的介绍 2. 邻接表无向图的代码说明 3. 邻接表无向图的完整源码 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 邻接表无向图的介绍 邻接表无向图是指通过邻接表表示的无向图. 上面的图G1包含了"A,B,C,D,E,F,G"共7个顶点,而且包含了"(A,C),(A,D),(A,F),(B,C),

/////////////////////////////////////////////////////////////// //图的邻接表表示法以及DFS和BFS /////////////////////////////////////////////////////////////// #include <iostream> #include <stdlib.h> #include <queue> using namespace std; //图的邻接表表示法

图是一种重要而且相对复杂的数据结构,在实际编程中非常有用.邻接表是图的主要表示形式之一,是一种链接表表示方法. #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define MAX 10//令图的最大顶点个数为10 typedef struct node//边表结点(弧) { int adjvex;//相连顶点的编号 int weight;//边权 struct node *pnext;//指向下一个边表结点 }edgenode; typedef str