最短路径问题
最短路径问题介绍
最短路径问题介绍全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：最短路径问题是指在一个带有边权的图中，寻找连接图中两个特定节点的最短路径的问题。
在实际生活中，最短路径问题广泛应用于交通运输、通信网络、物流配送等领域。
通过解决最短路径问题，可以使得资源的利用更加高效，节约时间和成本，提高运输效率，并且在紧急情况下可以迅速找到应急通道。
最短路径问题属于图论中的基础问题，通常通过图的表示方法可以简单地描述出这样一个问题。
图是由节点和边组成的集合，节点表示不同的位置或者对象，边表示节点之间的连接关系。
在最短路径问题中，每条边都有一个权重或者距离，表示从一个节点到另一个节点移动的代价。
最短路径即是在图中找到一条路径，使得该路径上的边权和最小。
在解决最短路径问题的过程中，存在着多种算法可以应用。
最著名的算法之一是Dijkstra算法，该算法由荷兰计算机科学家Edsger W. Dijkstra于1956年提出。
Dijkstra算法是一种贪心算法，用于解决单源最短路径问题，即从一个给定的起点到图中所有其他节点的最短路径。
该算法通过维护一个距离数组和一个集合来不断更新节点之间的最短距离，直到找到目标节点为止。
除了Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法外，还有一些其他与最短路径问题相关的算法和技术。
例如A*算法是一种启发式搜索算法，结合了BFS和Dijkstra算法的特点，对图中的节点进行评估和排序，以加速搜索过程。
Bellman-Ford算法是一种解决含有负权边的最短路径问题的算法，通过多次迭代来找到最短路径。
一些基于图神经网络的深度学习方法也被应用于最短路径问题的解决中，可以获得更快速和精确的路径搜索结果。
在实际应用中，最短路径问题可以通过计算机程序来实现，利用各种算法和数据结构来求解。
利用图的邻接矩阵或者邻接表来表示图的连接关系，再结合Dijkstra或者Floyd-Warshall算法来计算最短路径。
第21讲 最短路径问题
第21讲 最短路径问题一、方法剖析与提炼引例：如图，A 、B 是笔直公路l 同侧的两个村庄，且两个村庄到直路的距离分别是300m 和500m ，两村庄之间的距离为d(已知d 2=400000m 2)，现要在公路上建一汽车停靠站，使两村到停靠站的距离之和最小，则最小距离为___________m 。
【解答】1000。
【解析】如图，作点B 关于公路l 的对称点B′，连接AB′交公路于点C ，CA+CB最短距离就是AB′的长度。
根据勾股定理可以求得AB′=1000m 。
【解法】同侧的两点，通过轴对称变换成异侧，利用两点之间线段最短确定最小距离。
【解释】通过生活中的实际例子，让学生感受最短路径来源于生活，并引出求最短路径常用的方法，利用轴对称变换找对称点及两点之间线段最短（即饮马问题）。
学习时可作如下归纳：（1）在初中范围内和边的不等量有关的知识有哪些，引出两点之间线段最短，三角形两边之和大于第三边；（2）在此图中哪种变换方式比较适合将马路同侧的两条线段变换到异侧，并且保持线段长度不变，旨在复习轴对称、平移、旋转等变换特点；（3）在移动变换中，有没有可能将两条线段置于共线的情形，即最短路径。
例1：已知正方形ABCD 的边长为8，M 在DC 上，且DM=2，N 是AC 上一动点，求DN+MN 的最小值。
【解答】连结BD 交AC 于点O ，根据正方形的对称性可知，B 点即为D 的对称点。
连结BM 交AC 于点N ，则BM 的值为DN+MN 的最小值。
所以BM=10。
【解析】如图，点B 即为点D 关于AC 的对称点，连接BM ，BM 的长度即为DN+MN的最小距离。
在Rt△BCM 中，根据勾股定理可求得BM=10。
【解法】此题 DN ，MN 这两条线段中，M ，D 两点固定，只有N 一个点是移动的，故只需确定点N ，使得距离之和最短即可。
【解释】此例从最基本的图形出发，让学生易于接受，敢于探索。
学生依据正方形自身拥有的轴对称性找到对称点，将同侧两条线段利用翻折变成异侧的两条线段，利用两点之间线段最短找到最短路径。
最短路问题(整理版)
最短路问题(short-path problem)若网络中的每条边都有一个权值值(长度、成本、时间等)，则找出两节点(通常是源节点与结束点)之间总权和最小的路径就是最短路问题。
最短路问题是网络理论解决的典型问题之一，可用来解决管路铺设、线路安装、厂区布局和设备更新等实际问题。
最短路问题，我们通常归属为三类：单源最短路径问题（确定起点或确定终点的最短路径问题）、确定起点终点的最短路径问题（两节点之间的最短路径）1、Dijkstra算法：用邻接矩阵a表示带权有向图，d为从v0出发到图上其余各顶点可能达到的最短路径长度值，以v0为起点做一次dijkstra，便可以求出从结点v0到其他结点的最短路径长度代码：procedure dijkstra（v0：longint）；//v0为起点做一次dijkstrabegin//a数组是邻接矩阵，a[i,j]表示i到j的距离，无边就为maxlongintfor i:=1 to n do d[i]:=a[v0,i];//初始化d数组（用于记录从v0到结点i的最短路径）， fillchar(visit,sizeof(visit),false);//每个结点都未被连接到路径里visit[v0]:=true;//已经连接v0结点for i:=1 to n-1 do//剩下n-1个节点未加入路径里；beginmin:=maxlongint;//初始化minfor j:=1 to n do//找从v0开始到目前为止，哪个结点作为下一个连接起点（*可优化） if (not visit[j]) and (min>d[j]) then//结点k要未被连接进去且最小begin min:=d[j];k:=j;end;visit[k]:=true;//连接进去for j:=1 to n do//刷新数组d，通过k来更新到达未连接进去的节点最小值，if (not visit[j]) and (d[j]>d[k]+a[k,j]) then d[j]:=a[k,j]+d[k];end;writeln(d[n]);//结点v0到结点n的最短路。
最短路径问题例题与讲解
13.4 课题学习最短路径问题1．最短路径问题(1)求直线异侧的两点与直线上一点所连线段的和最小的问题，只要连接这两点，与直线的交点即为所求．如下图，点A，B分别是直线l异侧的两个点，在l上找一个点C，使CA＋CB最短，这时点C是直线l与AB的交点．(2)求直线同侧的两点与直线上一点所连线段的和最小的问题，只要找到其中一个点关于这条直线的对称点，连接对称点与另一个点，则与该直线的交点即为所求．如下图，点A，B分别是直线l同侧的两个点，在l上找一个点C，使CA＋CB最短，这时先作点B关于直线l的对称点B′，则点C是直线l与AB′的交点．为了证明点C的位置即为所求，我们不妨在直线上另外任取一点C′，连接AC′，BC′，B′C′，证明AC＋CB＜AC′＋C′B.如下：证明：由作图可知，点B和B′关于直线l对称，所以直线l是线段BB′的垂直平分线．因为点C与C′在直线l上，所以BC＝B′C，BC′＝B′C′.在△AB′C′中，AB′＜AC′＋B′C′，所以AC＋B′C＜AC′＋B′C′，所以AC＋BC＜AC′＋C′B.【例1】在图中直线l上找到一点M，使它到A，B两点的距离和最小．分析：先确定其中一个点关于直线l的对称点，然后连接对称点和另一个点，与直线l的交点M即为所求的点．解：如下图：(1)作点B关于直线l的对称点B′；(2)连接AB′交直线l于点M.(3)则点M即为所求的点．点拨：运用轴对称变换及性质将不在一条直线上的两条线段转化到一条直线上，然后用“两点之间线段最短”解决问题.运用轴对称及两点之间线段最短的性质，将所求线段之和转化为一条线段的长，是解决距离之和最小问题的基本思路，不管题目如何变化，运用时要抓住直线同旁有两点，这两点到直线上某点的距离和最小这个核心，所有作法都相同．警误区利用轴对称解决最值问题应注意题目要求根据轴对称的性质、利用三角形的三边关系，通过比较来说明最值问题是常用的一种方法．解决这类最值问题时，要认真审题，不要只注意图形而忽略题意要求，审题不清导致答非所问．3．利用平移确定最短路径选址选址问题的关键是把各条线段转化到一条线段上．如果两点在一条直线的同侧时，过两点的直线与原直线的交点处构成线段的差最大，如果两点在一条直线的异侧时，过两点的直线与原直线的交点处构成的线段的和最小，都可以用三角形三边关系来推理说明，通常根据最大值或最小值的情况取其中一个点的对称点来解决．解决连接河两岸的两个点的最短路径问题时，可以通过平移河岸的方法使河的宽度变为零，转化为求直线异侧的两点到直线上一点所连线段的和最小的问题．在解决最短路径问题时，我们通常利用轴对称、平移等变换把不在一条直线上的两条线段转化到一条直线上，从而作出最短路径的方法来解决问题．【例2】如图，小河边有两个村庄A，B，要在河边建一自来水厂向A村与B村供水．(1)假设要使厂部到A，B村的距离相等，则应选择在哪建厂？(2)假设要使厂部到A，B两村的水管最短，应建在什么地方？分析：(1)到A，B两点距离相等，可联想到“线段垂直平分线上的点到线段两端点的距离相等”，又要在河边，所以作AB的垂直平分线，与EF的交点即为符合条件的点．(2)要使厂部到A村、B村的距离之和最短，可联想到“两点之间线段最短”，作A(或B)点关于EF的对称点，连接对称点与B点，与EF的交点即为所求．解：(1)如图1，取线段AB的中点G，过中点G画AB的垂线，交EF于P，则P到A，B的距离相等．也可分别以A、B为圆心，以大于12AB 为半径画弧，两弧交于两点，过这两点作直线，与EF 的交点P 即为所求．(2)如图2，画出点A 关于河岸EF 的对称点A ′，连接A ′B 交EF 于P ，则P 到A ，B 的距离和最短．【例3】 如图，从A 地到B 地经过一条小河(河岸平行)，今欲在河上建一座与两岸垂直的桥，应如何选择桥的位置才能使从A 地到B 地的路程最短？思路导引：从A 到B 要走的路线是A →M →N →B ，如下图，而MN 是定值，于是要使路程最短，只要AM ＋BN 最短即可．此时两线段应在同一平行方向上，平移MN 到AC ，从C 到B 应是余下的路程，连接BC 的线段即为最短的，此时不难说明点N 即为建桥位置，MN 即为所建的桥．解：(1)如图2，过点A 作AC 垂直于河岸，且使AC 等于河宽．(2)连接BC与河岸的一边交于点N.(3)过点N作河岸的垂线交另一条河岸于点M.则MN为所建的桥的位置．4．生活中的距离最短问题由两点之间线段最短(或三角形两边之和大于第三边)可知，求距离之和最小问题，就是运用等量代换的方式，把几条线段的和想方法转化在一条线段上，从而解决这个问题，运用轴对称性质，能将两条线段通过类似于镜面反射的方式转化成一条线段，如图，AO＋BO＝AC的长．所以作已知点关于某直线的对称点是解决这类问题的基本方法．【例4】(实际应用题)茅坪民族中学八(2)班举行文艺晚会，桌子摆成如图a所示两直排(图中的AO，BO)，AO桌面上摆满了橘子，OB桌面上摆满了糖果，站在C处的学生小明先拿橘子再拿糖果，然后到D处座位上，请你帮助他设计一条行走路线，使其所走的总路程最短？图a 图b解：如图b.(1)作C点关于OA的对称点C1，作D点关于OB的对称点D1，(2)连接C1D1，分别交OA，OB于P，Q，那么小明沿C→P→Q→D 的路线行走，所走的总路程最短．利用轴对称和三角形的三边关系是解决几何中的最大值问题的关键．先做出其中一点关于对称轴的对称点，然后连接对称点和另一个点，所得直线与对称轴的交点，即为所求．根据垂直平分线的性质和三角形中两边之差小于第三边易证明这就是最大值．破疑点解决距离的最值问题的关键运用轴对称变换及三角形三边关系是解决一些距离的最值问题的有效方法．【例5】如下图，A，B两点在直线l的两侧，在l上找一点C，使点C到点A、B的距离之差最大．分析：此题的突破点是作点A(或B)关于直线l的对称点A′(或B′)，作直线A′B(AB′)与直线l交于点C，把问题转化为三角形任意两边之差小于第三边来解决．解：如下图，以直线l为对称轴，作点A关于直线l的对称点A′，A′B的连线交l于点C，则点C即为所求．理由：在直线l上任找一点C′(异于点C)，连接CA，C′A，C′A′，C′B.因为点A，A′关于直线l对称，所以l为线段AA′的垂直平分线，则有CA＝CA′，所以CA －CB＝CA′－CB＝A′B.又因为点C′在l上，所以C′A＝C′A′.在△A′BC′中，C′A－C′B＝C′A′－C′B＜A′B，所以C′A′－C′B＜CA－CB.点拨：根据轴对称的性质、利用三角形的三边关系，通过比较来说明最值问题是常用的一种方法．。
最短路径问题(经典)
最短路径问题（珍藏版）
【问题概述】最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图（由结点和路径组成的）中两结点之间的最短路径．算法具体的形式包括：
①确定起点的最短路径问题- 即已知起始结点，求最短路径的问题．
②确定终点的最短路径问题- 与确定起点的问题相反，该问题是已知终结结点，求最短路径的问题．
③确定起点终点的最短路径问题- 即已知起点和终点，求两结点之间的最短路径．
④全局最短路径问题- 求图中所有的最短路径．
【问题原型】“将军饮马”，“造桥选址”，“费马点”．
【涉及知识】“两点之间线段最短”，“垂线段最短”，“三角形三边关系”，“轴对称”，“平移”．【出题背景】角、三角形、菱形、矩形、正方形、梯形、圆、坐标轴、抛物线等．
【解题思路】找对称点实现“折”转“直”，近两年出现“三折线”转“直”等变式问题考查．
【十二个基本问题】
全国初中数学资料群群号：101216960。
Dijkstra算法详细讲解
最短路径之Dijkstra算法详细讲解１最短路径算法在日常生活中，我们如果需要常常往返A地区和B地区之间，我们最希望知道的可能是从A地区到B地区间的众多路径中，那一条路径的路途最短。
最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图（由结点和路径组成的)中两结点之间的最短路径. 算法具体的形式包括：(１）确定起点的最短路径问题：即已知起始结点,求最短路径的问题.（２）确定终点的最短路径问题：与确定起点的问题相反，该问题是已知终结结点,求最短路径的问题。
在无向图中该问题与确定起点的问题完全等同，在有向图中该问题等同于把所有路径方向反转的确定起点的问题。
(３）确定起点终点的最短路径问题：即已知起点和终点，求两结点之间的最短路径。
(４）全局最短路径问题：求图中所有的最短路径。
用于解决最短路径问题的算法被称做“最短路径算法”，有时被简称作“路径算法”。
最常用的路径算法有：Dijkstra算法、A＊算法、Bellman—Ford算法、Floyd-Warshall算法、Johnson算法.本文主要研究Dijkstra算法的单源算法。
２Dijkstra算法2.1 Dijkstra算法Dijkstra算法是典型最短路算法，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算法能得出最短路径的最优解，但由于它遍历计算的节点很多，所以效率低。
Dijkstra算法是很有代表性的最短路算法，在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍，如数据结构，图论，运筹学等等.2。
2 Dijkstra算法思想Dijkstra算法思想为: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中只有一个源点，以后每求得一条最短路径, 就将加入到集合S中，直到全部顶点都加入到S中，算法就结束了)，第二组为其余未确定最短路径的顶点集合（用U表示)，按最短路径长度的递增次序依次把第二组的顶点加入S中。
最短路径问题
A
O
N
3. 两定两动型最值
例：在∠MON的内部有点A和点B，在OM 上找一点C，在ON上找一点D，使得四边形 ABCD周长最短．
M
A
B
O
N
例：（造桥选址）将军每日需骑马从军营出发，去 河岸对侧的瞭望台观察敌情，已知河流的宽度为30 米，请问，在何地修浮桥，可使得将军每日的行程 最短？
A
C
D
B
4. 垂线段最短型
最短路径问题
1.两定一动型：两定点到一动 点的距离和最小
原理：两点之间线段最短。
例：在定直线l上找一个动点C，使动点C到两 个定点A与B的距离之和最小， 即CA+CB的和最小.
B A
l
2.两动一定型 例：在∠MON的内部有一点A，在OM上找 一点B，在ON上找一点C，使得△BAC周长 最短．
M
A
D
E
B
C
3.正方形ABCD的边长为8，M在DC上，且 DM=2，N是AC上的一动点，DN+MN的最小值 为————
课堂小结
通过本节课的学习，
你有哪些收获 ？作业CD NhomakorabeaA
B
典型例题
1．如图，在等边△ABC中，AB = 6，AD⊥BC， E是AC上的一点，M是AD上的一点，且AE = 2， 求EM+EC的最小值
A
A
E M
E
M
H
B
D
CB
D
C
2.正方形ABCD的面积为12， ABE是等边三角 形，点E在正方形ABCD内，在对角线AC上有一 点P,使PD+PE的和最小，则这个最小值是
例1：在∠MON的内部有一点A，在OM上找一点 B，在ON上找一点C，使得AB＋BC最短．
最短路径的十二个基本问题
两点之间线段最短． PA+PB 最小值为 A B＇．
原理
分别作点 P 关于两直 线的对称点 P＇和 P＇＇， 在直线 l1 、l2 上分别求 连 P＇P＇＇，与两直线交 点 M、N，使△PMN 的 点即为 M，N． 周长最小．
两点之间线段最短． PM+MN+PN 的最小值为 线段 P＇P＇＇的长．
【十二个基本问题】
【问题 1】
作法
图形
原理
连 AB，与 l 交点即为
P．
在直线 l 上求一点 P，
使 PA+PB 值最小．
【问题 2】“将军饮马”
作法
作 B 关于 l 的对称点
B＇连 A B＇，与 l 交点
在直线 l 上求一点 P，
即为 P．
使 PA+PB 值最小．
【问题 3】
作法
图形 图形
两点之间线段最短． PA+PB 最小值为 AB．
原理
将点 A 向下平移 MN 的
长度单位得 A＇，连 A＇
B，交 n 于点 N，过 N 作
直线 m ∥ n ，在 m 、n ， NM⊥ m 于 M．
上分别求点 M、N，使
MN⊥ m ，且 AM+MN+BN
的值最小．
【问题 6】
作法
图形
将点 A 向右平移 a 个
长度单位得 A＇，作 A＇
关于 l 的对称点 A＇＇，连 在直线 l 上求两点 M、N
对称点 B＇，连 A＇B＇ l2 上一定点，在 l2 上求 交l2 于 M，交 l1 于 N．
点 M，在 l1 上求点 N，
使 AM+MN+NB 的 值 最
小．
运筹学及其应用10.2 最短路问题
3
3,1
v3
0,0
6
1
2
10
v4
1,1
v5 6,2 2
∞,1
v9
6
3
3 4
10 4
v6 2 v7 ∞,1
11,4
∞,1
v8
18
v2 5,3 1
6 2
v1
3
3,1
v3
0,0
6
1
2
10
v4
1,1
v5 6,2 2
∞,1
v9
6
3
3 4
10 4
v6 2 v7 9,5
10,5
12,5
v8
19
v2 5,3 1
9
v2 6,1 1
6 2
v1
3
3,1
v3
0,0
6
1
2
10
v4
1,1
v5 ∞,1 2
6
3
4 10
4
v6
2
v7
∞,1
∞,1
∞,1
v9
3
∞,1
v8
10
v2 6,1 1
6 2
v1
3
3,1
v3
0,0
6
1
2
10
v4
1,1
v5 ∞,1 2
6
3
4 10
4
v6
2
v7
∞,1
∞,1
∞,1
v9
3
∞,1
v8
11
v2 6,1 1
6 2
v1
3
3,1
v3
0,0
6
1
2
勾股定理最短路径
勾股定理最短路径引言勾股定理是初中数学中的重要定理之一，它描述了直角三角形中三条边之间的关系。
而最短路径是图论中的一个经典问题，它涉及寻找两个顶点之间最短的路径。
本文将探讨如何利用勾股定理来解决最短路径问题。
最短路径问题最短路径问题是在一个图中寻找两个顶点之间的最短路径。
在图论中，图由一组顶点和一组边组成，边连接两个顶点并表示它们之间的关系。
最短路径问题有着广泛的应用，例如在网络路由、物流规划和导航系统中都需要找到最短路径。
勾股定理勾股定理是由古希腊数学家毕达哥拉斯提出的。
它表述为：直角三角形的斜边的平方等于两个直角边的平方和。
即a2+b2=c2，其中c为斜边的长度，a和b为两个直角边的长度。
最短路径算法解决最短路径问题的算法有很多种，其中最著名的一种是迪杰斯特拉算法。
该算法通过动态规划的思想，逐步更新起始点到其他所有点的最短路径。
具体步骤如下：1.创建一个集合S，用于存放已经找到最短路径的顶点。
2.初始化起始点到其他所有点的距离为无穷大，起始点到自身的距离为0。
3.选择一个距离最小的顶点v，将其加入集合S。
4.更新起始点到v的邻接点的距离，如果经过v的路径比当前路径短，则更新距离。
5.重复步骤3和4，直到集合S包含了所有顶点。
6.最终得到起始点到其他所有点的最短路径。
勾股定理最短路径算法在某些特殊情况下，我们可以利用勾股定理来求解最短路径问题。
假设我们有一个平面上的图，其中每个顶点表示一个点的坐标，边表示两个点之间的距离。
如果我们要求解从起始点到目标点的最短路径，并且只能沿着直角边移动，那么我们可以利用勾股定理来解决这个问题。
具体步骤如下：1.将平面上的点表示为二维坐标(x,y)，其中x和y分别表示点在x轴和y轴上的坐标。
2.计算起始点到所有其他点的直线距离，并将其作为初始最短路径。
3.对于每个顶点，计算其到目标点的直线距离，并利用勾股定理计算出最短路径。
4.选择最短路径最小的顶点作为下一个移动的目标点。
最短路径12种类型例题
最短路径12种类型例题最短路径问题是图论中的一个重要问题。
它通常指从一个点到另一个点的最短距离或最短路径。
解决此类问题需要选择一个恰当的算法和数据结构。
本文将介绍12种最短路径类型的例题，并逐步解决它们。
1.单源最短路径单源最短路径指从一个源点到其他所有点的最短距离。
使用Dijkstra算法或Bellman-Ford算法来解决。
2.最短路径树最短路径树是从一个源点到所有其他节点的最短路径构成的一棵树。
使用Dijkstra算法或Bellman-Ford算法来解决。
3.多源最短路径多源最短路径指从所有源点到所有其他点的最短距离。
使用Floyd-Warshall算法来解决。
4.任意两点之间的最短路径任意两点之间的最短路径指从一个点出发，到达另一个点的最短距离。
使用Johnson算法来解决。
5.负权边的最短路径负权边的最短路径指当图中存在负权边时，求取从一个源点到其他所有节点的最短距离。
使用Bellman-Ford算法来解决。
6.负权环的最短路径负权环的最短路径指当图中存在负权环时，求取从一个源点到其他所有节点的最短距离。
使用Bellman-Ford算法来解决。
7.非全源点的最短路径非全源点的最短路径指从集合S中的任意一个节点到集合T中的任意一个节点的最短距离。
使用Dijkstra算法和A*算法来解决。
8.带优先级的最短路径带优先级的最短路径指在一张具有边权和点权的图中，到达终点时要满足某些特殊条件，如使路径上没有超过限定时间的边。
使用A*算法来解决。
9.带障碍的最短路径带障碍的最短路径指在一张具有障碍物的图中，找到穿过障碍物的最短路径。
使用A*算法来解决。
10.可走斜向的最短路径可走斜向的最短路径指在一个八方向图中，找到从起点到终点的最短路径。
使用A*算法来解决。
11.带环的最短路径带环的最短路径指在一个含有环的图中，找到从起点到终点的最短路径。
使用Bellman-Ford算法来解决。
12.非最短路径非最短路径是指除最短路径以外的路径。
最短路径问题(Dijkstra算法)和最小生成树(Kruskal算法和Prim算法)
t(j)=tmin;
end
end
end
ifk==n
break;
end
end
T;
c;
Prim算法程序：
function[T c] =Primf(a)
%a表示权值矩阵
%c表示生成树的权和
%T表示生成树的边集合
l=length(a);
a(a==0)=inf;
k=1:l;
listV(k)=0;
上机实验1、2
1.最短路径问题（Dijkstra算法）
2.最小生成树（Kruskal算法和Prim算法）
一、最短路径问题（Dijkstra算法）
实验问题描述：如图的交通网络，每条弧上的数字代表车辆在该路段行驶所需的时间，有向边表示单行道，无向边表示可双向行驶。若有一批货物要从1号顶点运往11号顶点，问运货车应沿哪条线路行驶，才能最快地到达目的地。
listV(1)=1;
e=1;
while(e<l)
min=inf;
fori=1:l
iflistV(i)==1
forj=1:l
iflistV(j)==0&min>a(i,j)
min=a(i,j);b=a(i,j);
s=i;d=j;
end
end
end
end
listV(d)=1;
distance(e)=b;
T =
3 4 1 2
4 5 3 5
c =
10
>> a=[0 5 3 7 inf;5 0 8 inf 4;3 8 0 1 6;7 inf 1 0 2;inf 4 6 2 0];
>> [T c] =Primf(a)
最短路径问题
最短路径问题
2.3.1最短路径的定义
最短路径问题是运动规划的一个主要的课题。
运动规划问题由二部分组成，分别是最短路径和轨迹规划，其中路径问题归结起来就是连接起点和终点的一条曲线，而与之相匹配的路径规划问题就是形成这样一种路径的策略。
最短路径问题在生活生产的方方面面都会遇到，已经在很多领域都有着充分的运用。
比如现在中国最前端的领域就有涉及，比如：机器人在行动的时候必须做到自主无碰；无人机在飞行的时候必须做到避障突防；巡航导弹在飞行的时候必须做到躲避雷达的范围性探知；在我们的现实生活之中有：全球定位系统导航；各个城市内部不同的道路网规划等。
2.3.2最短路径的一般步骤
最短路径问题总结起来一般有下面三个步骤：
（1）环境建模。
其中，环境建模可以说是最短路径的一个不容忽视的一步，环境建模的目的是建立在实际上可以让计算机来操作进一步来最短路径的环境模型，也就是把现实之中的物理空间转化成算法从而可以形成抽象空间，实现相互间的映射。
（2）路径搜索。
路径搜索就是在环境模型已经完成了之后，运用之前已经建立好的算法，进而去寻找一条最优的的路径，使得我们所建立目标函数能够获得我们所期望的最优值。
（3）路径平滑。
通过之前已经建立好的算法，找到的最优的的路径在实际情况之中，并不一定实际上可行路径，需要后期继续作进一步处理，并且进行平滑的操作，才能使之前找到的最优的的路径成为一条在现实之中可以行走的路径。
最短路径问题和解法
最短路径问题和解法最短路径问题是计算一个图中从一个源点到目标点的最短路径问题，是图论中的重要问题之一。
该问题的解法可以划分为两种：单源最短路径问题和全源最短路径问题。
一、单源最短路径问题单源最短路径问题是指从一个源点出发，计算该源点到其他所有点的最短路径的问题。
解法有两种：Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。
1. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种贪心算法，每次将到源点距离最短的点加入已求出最短路径的点集。
虽然Dijkstra算法只适用于边权值均为正的带权有向图或者无向图，但是它的时间复杂度相比Bellman-Ford算法更优秀，为O(n^2)。
2. Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法是一种较为通用的算法，不需要图的属性满足任何特殊要求，但是时间复杂度为O(n^3)，不适用于大规模的图。
算法原理是进行n次松弛操作，查找从源点到其他点的最短路径，其中进行松弛的过程是比较消耗时间的。
二、全源最短路径问题全源最短路径问题是指求解所有点之间的最短路径问题。
解法有两种：Floyd算法和Johnson算法。
3. Floyd算法Floyd算法是一种动态规划算法，算法将所有点对之间的最短路径逐步推进，通过枚举中间点，得到更加精细的状态转移方程和最短路径。
时间复杂度为O(n^3)，因此带来的计算负担较大。
4. Johnson算法Johnson算法目前是解决稠密图最短路径问题的最好算法之一。
Johnson算法先通过引入虚拟点，将原图转化为一个没有负权边的新图，再对新图使用Dijkstra算法进行求解。
该算法的时间复杂度为O(mnlogn)，其中m为边的条数，n为点的个数。
综上所述，最短路径问题是图论中的重要问题之一。
对于单源最短路径问题，Dijkstra算法和Bellman-Ford算法是常用的解法；全源最短路径问题，Floyd算法和Johnson算法是较为常用的解法。
最短路径问题
最短路径问题最短路径问题是图论中一个重要的研究领域，即求解两个节点之间的最短路径。
在实际生活中，最短路径问题有着广泛的应用，例如导航系统、交通规划以及网络通信等领域。
本文将介绍最短路径问题的定义、常见算法以及应用实例。
一、定义最短路径问题可以用来求解从一个节点到另一个节点的最短路径。
在图论中，最短路径通常指的是路径上的边的权重之和最小。
图可以由节点和边组成，边可以有权重，表示两个节点之间的距离或成本。
最短路径问题的目标是找到两个节点之间的路径，使得路径上的边的权重之和最小。
二、算法1. Dijkstra算法Dijkstra算法是解决最短路径问题的经典算法之一。
该算法采用贪心策略，逐步确定起点到其他节点的最短路径。
具体步骤如下：（1）初始化距离数组，起点到起点的距离为0，所有其他节点的距离为无穷大。
（2）选择一个未被访问过的节点，标记为当前节点。
（3）对于当前节点的所有邻居节点，更新其距离为当前节点距离加上边的权重，并更新最短路径。
（4）继续选择未被访问过的节点中最短路径最小的节点，标记为当前节点，重复步骤（3）。
（5）重复步骤（3）和（4），直到所有节点都被访问过。
Dijkstra算法的时间复杂度为O(V^2)，其中V为节点的数量。
2. Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法是另一种解决最短路径问题的算法。
与Dijkstra 算法不同，Bellman-Ford算法可以处理带有负权边的图。
该算法通过迭代更新距离数组，逐步确定最短路径。
具体步骤如下：（1）初始化距离数组，起点到起点的距离为0，其他节点的距离为无穷大。
（2）对于图中的每条边，重复以下步骤：a. 从边的起点到终点的距离是否可以通过起点到起点的距离加上边的权重来达到更小值。
b. 如果是，则更新终点的距离为该更小值。
（3）重复步骤（2）|V|-1次，其中V为节点的数量。
Bellman-Ford算法的时间复杂度为O(VE)，其中V为节点的数量，E为边的数量。
最短路径问题
最短路径问题陈道蓄 南京大学计算机系在道路网络中确定起点到终点的最短路径，可以抽象为一个有向图模型。
图中每个节点表示一个“路口”，对任意节点u，v，存在uv-边当且仅当从u到v有“路段”直接相连（当中没有其他路口）。
也可以建立无向图模型，则任一条边对应于双向可通行的路段。
其实这样的模型并不限于道路交通问题，从本专栏前面的文章中读者已经看到许多与交通运输无关的问题都可以抽象为图模型，“最短路径”在不同应用中可能背景意义不同，但确定最短路是大量基于图模型的应用问题求解中的一个基本环节。
● 用广度优先搜索(BFS)算法求解先来考虑有向图模型上一种最简单的情况：假设每个路段长度均为1，那么，从u到v最短路的长度即为所有uv-路中包含的边数的最小值，也称为从u到v的距离。
设想房间的角上有个水龙头，其所在位置是房间地面最高点。
地面高度向房内其他地方极其平缓地均匀下降，将龙头开到适当大小，水会在地面以扇形缓缓漫开。
如果像动画片一样间隔固定时间段记录漫水区域的边界，看到的将是一道道大致平行的弧形曲线，它们反映了边界上的点与水龙头位置的大致距离。
在图中遍历所有节点常用算法包括“深度优先(DFS)”与“广度优先(BFS)”。
本专栏在前面讨论走迷宫和调度问题时，都采用了深度优先算法。
从上面的比喻很容易想到：考虑点与点的距离时该采用广度优先算法。
事实上，在本专栏在前面讨论图的连通性时，简单地用到了广度优先（尽管我们没有提到这个名词）。
图1给出一个简单的例子，指定a为起点，则广度优先搜索生成的BFS树可能如图1中右图所示。
右边结果图中每个节点名称旁标的数字表示从起点a到该点最短路的长度。
在广度优先搜索过程中，距离a较远的节点被发现的时间一定晚于较近的节点。
这个例子显示了广度优先搜索过程与最短路径的关联。
由此在每条边长度均为1的假设下，我们可以用广度优先算法解最短路问题。
为了体现前面的比喻中漫水区前缘均匀推进，算法用队列Q放置当前已经“看见”并等待处理的顶点。
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引例2：最廉价航费表的制定
建立图的模型:以城市为顶点,当且仅当两个城市之 间有直达航班时就在其对应的顶点之间连有一边,得到 图G=(V,E).其中V={C1,C2,C3,C4,C5,C6}.边权赋为其端 点城市之间的直达航班票价.问题就归结为求加权图G任 意两条边之间的最短路径.G的带权邻接矩阵为
1) 2)
初始化
令l(v0)=0,S=; vv0 ,l(v)=;
更新l(v), f(v) 寻找不在S中的顶点u,使l(u)为最小.把u加入到S中, 然后对所有不在S中的顶点v,如l(v)>l(u)+w(u,v),则 更新l(v),f(v), 即 l(v)l(u)+w(u,v),f(v)u;
本质是求从城市 A 到城市 D 的一条最短路
20
最短路径问题的0-1规划模型
解：写出相应的LINGO程序， MODEL: 1]! We have a network of 7 cities. We want to find 2] the length of the shortest route from city 1 to city 7; 3]
0 50 40 25 10
40 25 10 0 15 20 25 15 0 10 20 20 10 0 10 25 20 10 0 55 25 25 55 0 50
5
最短路径问题
定义：设P(u,v)是加权图G中从u到v的路径,则该路
因此顶点1到顶点11的最短路径为1→8 →9 →10 →11, 其长度为21。
16
引例2的Matlab求解
建立脚本m文件如下：
a= [ 0,50,inf,40,25,10;50,0,15,20,inf,25;inf,15,0,10,20,inf;… 40,20,10,0,10,25;25,inf,20,10,0,55;10,25,inf,25,55,0];
最短路径问题
参考书： 1.傅鹂 龚劬 刘琼荪 何中市 《数学实验》科学出版社 2.张绍民 李淑华 《数据结构教程C语言版》中国电力出版社 主讲：重庆大学 龚 劬
主要内容
引例1：最短运输路线问题
引例2：最廉价航费表的制定
Dijkstra算法
Floyd算法 两个例子的求解 最短路径问题的0-1规划模型
[D, path]=floyd(a)
运行便可输出结果。
0 50 40 25 10
40 25 10 0 15 20 25 15 0 10 20 20 10 0 10 25 20 10 0 55 25 25 55 0 50
17
运行输出结果： D =
径上的边权之和称为该路径的权,记为w(P). 从u到v 的路径中权最小者 P*(u,v)称为u到v的最短路径. 2
3
3
5
4
8 1 7 7 8
8
5
9
6
6
2 3
1
12
5 10 11
9
9
7 2 1026源自最短路径算法Dijkstra算法
使用范围:
1) 2) 3)
2
3
3
8 1 7 7 8
8
5 6 2 9 3 7 9 9 2
40 25 10 0 15 20 25 15 0 10 20 20 10 0 10 25 20 10 0 55 25 25 55 0 50
5
5 1
2
2 4
3
3 3
4
4 4
5
5 5
4
6 1
D便是最廉价的航费表， 要求飞行路线，由path矩 阵可以得到，比如2到5的 路线：path(2,5)=4, path(4,5)=5,因此，应为 2→4 →5
最短路径算法
Dijkstra算法程序的使用说明：
调用格式为
[min,path]=dijkstra(w,start,terminal),
其中输入变量w为所求图的带权邻接矩阵，start, terminal分别为路径的起点和终点的号码。返回start 到terminal的最短路径path及其长度min. 注意：顶点的编号从1开始连续编号。
14
引例1的Matlab求解
edge= [ 2,3,1,3,3,5,4,4,1,7,6,6,5,5,11,1,8,6,9,10,8,9,9,10;
3,4,2,7,5,3,5,11,7,6,7,5,6,11,5,8,1,9,5,11,9,8,10,9; 3,5,8,5,6,6,1,12,7,9,9,2,2,10,10,8,8,3,7,2,9,9,2,2]; n=11; weight=inf*ones(n, n); for i=1:n weight(i, i)=0; end for i=1:size(edge,2) end 2 8 1 7 7 8 9 9
最短路径算法
Floyd算法程序的使用说明：
1. [D, path]=floyd(a), 返回矩阵D, path 。其中a是所求 图的带权邻接矩阵，D(i,j)表示i到j的最短距离; path(i,j)表示i与j之间的最短路径上顶点i的后继点. 2. [D, path, min1, path1]= floyd(a,i,j) 返回矩阵D, path; 并返回i与j之间的最短距离min1和最短路径path1.
MATLAB程序（Floyd算法）
function [D,path,min1,path1]=floyd(a,start,terminal) D=a;n=size(D,1);path=zeros(n,n); for i=1:n if nargin==3 for j=1:n min1=D(start,terminal); if D(i,j)~=inf m(1)=start; path(i,j)=j; i=1; end, end, end path1=[ ]; for k=1:n while path(m(i),terminal)~=terminal for i=1:n k=i+1; for j=1:n m(k)=path(m(i),terminal); if D(i,k)+D(k,j)<D(i,j) i=i+1; D(i,j)=D(i,k)+D(k,j); end path(i,j)=path(i,k); m(i+1)=terminal; end, end, end,end path1=m; end
19
最短路径问题的0-1规划模型
例 （有向图最短路问题） 在下图中，用点表示城市，现 有 A, B1, B2 , C1, C2 , C3 , D 共7个城市.点与点之间的连线表示城市间有道 路相连.连线旁的数字表示道路的长度.现计划从城市 A 到城市 D 铺设一条天然气管道，请设计出最小价格管道铺设方案.
3
5 9
3 6 2
5
6
4 1 5
12 10 11 2
3
8 weight(edge(1, i), edge(2, i))=edge(3, i);
7 2 10
[dis, path]=dijkstra(weight, 1, 11)
15
引例1的求解
运行上页程序输出： dis = 21 path = 1 8 9 10 11
引例1：最短运输路线问题
如图的交通网络，每条弧上的数字代表车辆在该路段行 驶所需的时间，有向边表示单行道，无向边表示可双向 行驶。若有一批货物要从1号顶点运往11号顶点，问运 货车应沿哪条线路行驶，才能最快地到达目的地？
2
3 5
3
6
5 6
4
8 1 7 7 8
8
1
12
9
9
2
3
5 10 11
9
7 2 10
1
2
4
4
1
6
最短路径问题的0-1规划模型
假设图有 n 个顶点，现需要求从顶点1到顶点n的 最短路径. 设决策变量为xij , 当顶点1至顶点n的路上含弧 (i,j) 时，xij=1；否则xij=0. 其数学规划表达式为
min
( i , j )E n
wij xij ;
n
s.t.
1, i 1, xij x ji 1, i n, ; j 1 j 1 0, i 1, n. ( i , j )E ( j ,i )E xij 0或1, (i, j ) E.
2
3
引例2：最廉价航费表的制定
某公司在六个城市C1,C2,C3,C4,C5,C6都有分公司， 公司成员经常往来于它们之间，已知从Ci到Cj的直达航 班票价由下述矩阵的第i行，第j列元素给出（表示无 直达航班），该公司想算出一张任意两个城市之间的最 廉价路线航费表。 0 50 40 25 10 50 0 15 20 25 15 0 10 20 40 20 10 0 10 25 25 20 10 0 55 10 25 25 55 0
5 4 6 1
10
1 5 12 11 0 2
寻求从一固定顶点到其余各点的最短路径; 有向图、无向图和混合图; 权非负.
算法思路：
采用标号作业法,每次迭代产生一个永久标号, 从而生长一颗以v0为根的最短路树,在这颗树上每
个顶点与根节点之间的路径皆为最短路径.
Dijkstra算法——算法步骤
S: 具有永久标号的顶点集; l(v): v的标记; f(v):v的父顶点,用以确定最短路径; 输入加权图的带权邻接矩阵w=[w(vi,vj)]nxm.
0 35 45 35 25 10 path = 1 6 6 2 5 3 5 4 5 4 6 6 35 0 15 20 30 25 45 15 0 10 20 35 35 20 10 0 10 25 25 30 20 10 0 35 10 25 35 25 35 0