dijkstra

Dijkstra算法与matlab结果解读

限于喜欢 提交于 2019-11-26 20:07:03
图论 Dijkstra算法与matlab结果解读 可以求出图G中从顶点开始到其余各个顶点的最短路。 在这里不列出复杂的数学公式,只对其原理和使用方式做叙述 原理 Dijkstra算法能够求出顶点到其余各个顶点的最短路径。属于贪心算数 1.首先,选取起点,历经顶点周围的所有路径,先找到最短(权重最小)的一条路,当确定了这条后。 2.历经顶点1,顶点2周围的所有路径,找到下一个到原点最短的点(计算以顶点2为中转点,到各个点的距离和从原点直接出发到各个点的距离,选择到顶点最短路)例如:若A—B的距离小于A—C—B,则第三个点选择B边选择A—B 3.现在已经确定两个定点到所选原点的最短路径了,接下来依次执行2,最终得到一条连通树,虽然树上有不同的分支,但树上的每个定点到原点的路仅有一条(即是最短路) 一篇非常好的图文讲解: https://blog.csdn.net/u013414501/article/details/50506907 上图即求出各个点到原点的最短路径 matlab实现及结果解读 例: 2. 某企业使用一台设备,在每年年初,企业领导部门就要购置新的,还是继续使用旧的。若购置新设备,就要支付一定的购置费用;若继续使用旧设备,则需支付更多的维修费用。现在的问题是如何制定一个几年之内的设备更新计划,使得总的支付被费用最少。以一个五年之内更新某种设备的计划为例

Til the Cows Come Home(Dijkstra)

折月煮酒 提交于 2019-11-26 20:01:23
 Bessie is out in the field and wants to get back to the barn to get as much sleep as possible before Farmer John wakes her for the morning milking. Bessie needs her beauty sleep, so she wants to get back as quickly as possible.  Farmer John's field has N (2 <= N <= 1000) landmarks in it, uniquely numbered 1..N. Landmark 1 is the barn; the apple tree grove in which Bessie stands all day is landmark N. Cows travel in the field using T (1 <= T <= 2000) bidirectional cow-trails of various lengths between the landmarks. Bessie is not confident of her navigation ability, so she always stays on a

ZOJ 1221 Risk(最短路径Dijkstra和Floyd算法)

巧了我就是萌 提交于 2019-11-26 19:41:24
Risk Time Limit: 2 Seconds Memory Limit: 65536 KB Risk is a board game in which several opposing players attempt to conquer the world. The gameboard consists of a world map broken up into hypothetical countries. During a player's turn, armies stationed in one country are only allowed to attack only countries with which they share a common border. Upon conquest of that country, the armies may move into the newly conquered country. During the course of play, a player often engages in a sequence of conquests with the goal of transferring a large mass of armies from some starting country to a

dijkstra's algorithm - in c++?

守給你的承諾、 提交于 2019-11-26 19:15:51
问题 for the past four days I am trying to understand the dijkstra's algorithm. But I can't. I have a vector of points. From that I created a cost matrix. But I don't know how to make the dijkstra's algorithm. Sources are available in net, but I am not from Computer science background, So I can't understand them. I am trying to make a function like this vector<int> dijkstra(costMatrix[][]) { .... .... return vector<int>pathPointindex } main() { vector<Point> availablePoints; costMatrix[][]

cogs 397. [USACO Oct09] 热浪 Dijkstra

纵饮孤独 提交于 2019-11-26 18:13:16
397. [USACO Oct09] 热浪 ★☆ 输入文件: heatwvx.in 输出文件: heatwvx.out 简单对比 时间限制:1 s 内存限制:128 MB 德克薩斯純樸的民眾們這個夏天正在遭受巨大的熱浪!!!他們的德克薩斯長角牛吃起來不錯,可是他們並不是很擅長生產富含奶油的乳製品。Farmer John此時以先天下之憂而憂,後天下之樂而樂的精神,身先士卒地承擔起向德克薩斯運送大量的營養冰涼的牛奶的重任,以減輕德克薩斯人忍受酷暑的痛苦。 FJ已經研究過可以把牛奶從威斯康星運送到德克薩斯州的路線。這些路線包括起始點和終點先一共經過T (1 <= T <= 2,500)個城鎮,方便地標號為1到T。除了起點和終點外地每個城鎮由兩條雙向道路連向至少兩個其它地城鎮。每條道路有一個通過費用(包括油費,過路費等等)。 考慮這個有7個城鎮的地圖。城鎮5是奶源,城鎮4是終點(括號內的數字是道路的通過費用)。 [1]----1---[3]- / \ [3]---6---[4]---3--[3]--4 / / /| 5 --[3]-- --[2]- | \ / / | [5]---7---[2]--2---[3]--- | / [1]------ 經過路線5-6-3-4總共需要花費3 (5->6) + 4 (6->3) + 3 (3->4) = 10的費用。 給定一個地圖,包含C (1 <

cogs 3. 服务点设置 dijkstra

时光毁灭记忆、已成空白 提交于 2019-11-26 18:10:48
3. 服务点设置 ★ 输入文件: djsa.in 输出文件: djsa.out 简单对比 时间限制:1 s 内存限制:128 MB 【问题描述】 为了进一步普及九年义务教育,政府要在某乡镇建立一所希望小学,该乡镇共有n个村庄,村庄间的距离已知,请问学校建在哪个村庄最好?(好坏的标准是学生就近入学,即在来上学的学生中,以最远的学生走的路程为标准。或者说最远的学生与学校的距离尽可能的小。) 【输入格式】 输入由若干行组成,第一行有两个整数,n(1≤n≤100)、m(1≤m≤n*n);n表示村庄数,m表示村庄间道路数。第2至m+1行是每条路的信息,每行三个整数,为道路的起点、终点和两村庄间距离。(村庄从0开始编号) 【输出格式】 一个整数,学校所在村庄编号(如果两个村庄都适合建立学校,选择编号小的村庄建学校)。 【样例输入】 6 8 0 2 10 0 4 30 0 5 100 1 2 5 2 3 50 3 5 10 4 3 20 4 5 60 【样例输出】 4QAQ太蒟了 我又来水题了 这一道题看起来非常简单的样子 100个点 10000条边 。。。。。以每一个点为起点跑一遍dijkstra再On地在dis数组中取一下最大值(这是+的,可忽略不计)时间复杂度?声明:本人这是无脑暴力QAQ n*(n+m*logm +n)100*(100+10000*14+100) 如果有不对的地方敬请指正

Dijkstra的最小费用最大流问题

烂漫一生 提交于 2019-11-26 17:59:59
对于最小费用最大流问题,它的重点就在于 “增广路” 什么是 增广路? 就是在以找的的路的基础上再加一条路 加上这条路能让结果更大,直接使用 Dijkstra 能找的的路是最短的路,继续用能找到剩下路中间的最小路, 但是这两条路加上来不一定是总体的最小路 ,第一次 1->3 ->5->4->6 第二次1->2->6 这并不是我们需要的结果,所以在找第二条最短路时,我们需要能反悔,能不 让第一次不走3->5,怎么反悔,在构建图时加上一条反边,第一次走了多少正边减少多少反边加上多少,这样第二次就可以走5->3然后走3->6这条线,第一次走了3->5,第二次凑了5->3相当与反悔了第一次的路,这样就能尽可能的走最小路。 #include<iostream> #include<cstring> #include<queue> using namespace std; /*6 11 1 2 23 1 3 12 1 4 99 2 5 17 2 6 73 3 5 3 3 6 21 4 6 8 5 2 33 5 4 5 6 5 20*/ #define MAX 23060 int MinCos; int v,cnt; int Head[MAX]; int Next[MAX]; int F[MAX];//流量 int To[MAX];//终结的 int Dis[MAX]; int Cos[MAX];/

Find cycle of shortest length in a directed graph with positive weights

柔情痞子 提交于 2019-11-26 17:58:29
问题 I was asked this question in an interview, but I couldn't come up with any decent solution. So, I told them the naive approach of finding all the cycles then picking the cycle with the least length. I'm curious to know what is an efficient solution to this problem. 回答1: You can easily modify Floyd-Warshall algorithm. (If you're not familiar with graph theory at all, I suggest checking it out, e.g. getting a copy of Introduction to Algorithms). Traditionally, you start path[i][i] = 0 for each

graph - Dijkstra for The Single-Source Longest Path

冷暖自知 提交于 2019-11-26 17:50:55
问题 Ok, I posted this question because of this exercise: Can we modify Dijkstra’s algorithm to solve the single-source longest path problem by changing minimum to maximum? If so, then prove your algorithm correct. If not, then provide a counterexample. For this exercise or all things related to Dijkstra's algorithm, I assume there are no negative weights in the graph . Otherwise, it makes not much sense, as even for shortest path problem, Dijkstra can't work properly if negative edge exists. Ok,

Dijkstra

烈酒焚心 提交于 2019-11-26 17:40:00
Day 4 上午 赵和旭 概率 某个事件 A 发生的可能性的大小,称之为事件 A 的概率,记作 P(A) 。 假设某事的所有可能结果有 n 种,每种结果都是等概率,事件 A 涵盖其中的 m 种,那么 P(A)=m/n 。 例如投掷一枚骰子,点数小于 3 的概率为 2/6=1/3 。 如果两个事件 A 和 B 所涵盖的结果没有交集,那么 P(A 或 B 发生 )=P(A)+P(B) 还是掷骰子 P( 点数小于 3 或点数大于 4)=2/6+2/6=2/3 如果 A 和 B 所涵盖的结果有交集 那么 P(A 或 B 发生 )=P(A)+P(B)-P(A 与 B 同时发生 ) P( 点数小于 3 或点数为偶数 )=2/6+3/6-1/6=2/3 记事件 B 为“事件 A 不发生” 那么 P(A)+P(B)=1 ,即 P(B)=1-P(A) P( 点数不小于 3)=1-2/6=2/3 在两个互不干扰的事中,事件 A 在其中一件事中,事件 B 在另外一件事中 那么 P(A 与 B 同时发生 )=P(A)*P(B) 掷两个骰子, P( 第一个点数小于 3 且第二个点数为偶数 )=(2/6)*(3/6)=1/6 期望 事件 A 有多种结果,记其结果的大小为 x ,那么 x 的期望值表示事件 A 的结果的平均大小,记作 E(x) 。 E(x)= 每种结果的大小与其概率的乘积的和。 例如