求图中节点的单源最短路径可以使用Dijkstra,BellmanFord, SPFA算法,而对于有向无环图DAG来说,可以通过简单的动态规划来进行求解.     DAG的独特之处是所有节点可以线性化(拓扑序列),使得所有边保持从左到右的方向,如下图:  思路     动态规划的递推需要一个线性或者树形的顺序,对于DAG,我们可以将节点按照拓扑顺序来进行线性化,这样就可以来进行递推.     拓扑顺序中节点v排在节点u之后,则只有可能从u到达v,而不能反过来:对于当前的节点v,在拓扑序列中向前查找

一.需求:计算网页访问量前三名 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 需求:计算网页访问量前三名 * 用户:喜欢视频 直播 * 帮助企业做经营和决策 * * 看数据 */ object UrlCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.加载数据 val conf:SparkConf = new Spa

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,问题描述 给出一个无向图,指定无向图中某个顶点作为源点.求出图中所有顶点到源点的最短路径. 无向图的最短路径其实是源点到该顶点的最少边的数目. 本文假设图的信息保存在文件中,通过读取文件来构造图.文件内容的格式参考这篇文章第一部分. 二,算法实现思路 无向图的最短路径实现相对于带权的有向图最短路径实现要简单得多. 源点的最短路径距离为0,从源点开始,采用广度优先的顺序,首先将与源点邻接的顶点的路径求出,然后再依次求解图中其他顶点的最短路径. 由于顶点的最短路径的求解顺序 是一个 广度优先的顺

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

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

算法仅仅要懂原理了,代码都是小问题,先看以下理论,尤其是红色标注的(要源代码请留下邮箱,有測试用例,直接执行就可以) A*算法 百度上的解释: A*[1](A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的直接搜索方法. 公式表示为: f(n)=g(n)+h(n), 当中 f(n) 是从初始点经由节点n到目标点的估价函数, g(n) 是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价, h(n) 是从n到目标节点最佳路径的预计代价. 保证找到最短路径(最优解的)条件,关键在于估价函数f(n)的选取:

一,问题描述 给出一个无向图,指定无向图中某个顶点作为源点.求出图中所有顶点到源点的最短路径. 无向图的最短路径其实是源点到该顶点的最少边的数目. 本文假设图的信息保存在文件中,通过读取文件来构造图.文件内容的格式参考这篇文章第一部分. 二,算法实现思路 无向图的最短路径实现相对于带权的有向图最短路径实现要简单得多. 源点的最短路径距离为0,从源点开始,采用广度优先的顺序,首先将与源点邻接的顶点的路径求出,然后再依次求解图中其他顶点的最短路径. 由于顶点的最短路径的求解顺序 是一个 广度优先的顺

题目简介:给定一个带权有向图,再给定图中一个顶点(源点),求该点到其他所有点的最短距离,称为单源最短路径问题. 如下图,求点1到其他各点的最短距离 准备工作:以下为该题所需要用到的数据 int N; //保存顶点个数 int M; //保存边个数 int max; //用来设定一个比所有边的权都大的值,来表示两点间没有连线 int[] visit; //找到一个顶点的最短距离,就把它设为1,默认为0(即还没有找到) int[][] distance; //保存图中个边的值,两点间无边则设为max

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

原文链接:Dijkstra算法求最短路径(java) 任务描述:在一个无向图中,获取起始节点到所有其他节点的最短路径描述 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的最短路径路由算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径.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. Dijkstra一般的表述通常有两种方式,一种用永久和临时标号方式,一种是用OPEN, CLOSE表方式用OPEN,CLOSE表的方式,其采用的是贪心法的算法策略,大概过程如下:1.声明两个集合,open和close

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,无向图的边数组是一

模拟退火算法SA原理及python.java.php.c++语言代码实现TSP旅行商问题,智能优化算法,随机寻优算法,全局最短路径 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)最早的思想是由N. Metropolis等人于1953年提出.1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域.来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温

题目: 代码: package priv.tzk.lanqiao.ten; import java.io.IOException; import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { //System.out.println("输入测量点的个数"); Scanner scN = new Scanner(System.in); int n=scN.nextInt();

任务描述:在一个无向图中,获取起始节点到所有其他节点的最短路径描述 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的最短路径路由算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径.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. Dijkstra一般的表述通常有两种方式,一种用永久和临时标号方式,一种是用OPEN, CLOSE表方式用OPEN,CLOSE表的方式,其采用的是贪心法的算法策略,大概过程如下:1.声明两个集合,open和close,open用于存储未遍历的节点,close用来存储已遍

地图上实现最短路径的查询,据我了解的,一般用Dijkstra算法和A*算法来实现.由于这是一个课程项目,时间比较急,而且自己不熟悉A*算法,所以参考网上的Dijkstra算法(http://blog.csdn.net/javaman_chen/article/details/8254309)的代码来实现了地图上任意两点的最短路径的查询.但该demo存在一个很严重的错误,缺了两行非常关键的代码…… 首先,来了解下Dijkstra算法:无向图的最短路径求解算法之——Dijkstra算法 http:/

继上篇,这里改进增加了客户允许服务的时间范围这个维度,并且把C#版本翻译成java,加强了更加形象的图表展示路径(继续是用python的matplotlib作图). 这里的时间范围维度是指:每个客户都有各自的被服务时间,比如从10:00到12:00是允许枢纽派车过去装货/卸货时间范围 其实主要还是修改适应度函数的计算,大家直接看源代码里的函数就行了. 源代码在文章最后有下载(C#和JAVA). C#版代码下载 JAVA版代码下载

public class City { String name; int id; static int idCounter = 0; public City(String name) { this.name=name; id = idCounter++; } } import java.util.ArrayList; public class Graph { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated metho

问题描述: BST树,又称二叉查找树,求其到所有叶子节点路径的最小值 测试用例一:  10 5 20 返回15: 测试用例二: 100 20 70 110 120 10 null null 89 null null null null 返回130: 程序代码实现: package examination.written; /** * * @author ZhuXY * @time 2016-6-12 下午9:57:53 * */ public class BSTMinLength { publi

1)Dijkstra算法适用于求图中两节点之间最短路径 2)Dijkstra算法设计比较巧妙的是:在求源节点到终结点自底向上的过程中,源节点到某一节点之间最短路径的确定上(这也是我之前苦于没有解决的地方),其解决方法是通过比较每次循环中源节点到各个节点的权值来找出最小值即最短路径,然后再对各个权值进行修正,再循环...这种求最短路径的方式与图最小生成树算法之Kruskal(克鲁斯卡尔)算法有异曲同工之妙: 3)该算法的时间复杂度度是O(N^2),N是节点的个数. 源码: package com.