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佛洛伊德算法

佛洛伊德算法

佛洛伊德算法
佛洛伊德算法(Floyd算法)是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法,以创始人之一、1978年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名。

该算法的基本思想是通过Floyd计算图G=(V,E)中各个顶点的最短路径时,需要引入一个矩阵S,矩阵S中的元素a[i][j]表示顶点i(第i个顶点)到顶点j(第j个顶点)的距离。

具体步骤如下:
1.初始化S。

矩阵S中顶点a[i][j]的距离为顶点i到顶点j的权值;如果i和j不相邻,则a[i][j]=∞。

实际上,就是将图的原始矩阵复制到S中。

2.以顶点A(第1个顶点)为中介点,若a[i][j]>a[i][0]+a[0][j],则设置a[i][j]=a[i][0]+a[0][j]。

请注意,在具体使用中,可能需要根据问题的具体情况对该算法进行适当的调整。

Floyd算法

Floyd算法

Floyd算法Floyd算法是一种经典的图论算法,用于求解带权有向图中任意两个顶点之间的最短路径问题。

该算法由美国数学家罗伯特·弗洛伊德(Robert Floyd)于1962年提出,因此得名为Floyd算法。

Floyd算法是一种动态规划算法,它采用了“分治”的思想,将问题分解为更小的子问题,然后逐步解决子问题,最终得到解决整个问题的结果。

本文将从算法的背景、基本思想、实现方法及优缺点等方面对Floyd 算法进行详细阐述和分析。

一、算法的背景在讲Floyd算法之前,我们先来了解一下最短路径问题。

顾名思义,最短路径问题就是在给定图中找到两个给定节点之间的一条最短路径,也就是路径上各边权值之和最小的路径。

这个问题在现实生活中有很多应用,比如网络路由、地图路径规划、航线安排等等。

在数学和计算机科学领域中,我们可以通过图论的方法来描述和解决这个问题。

一般来说,给定一张带权有向图G=(V, E),其中V表示节点的集合,E表示边的集合。

每条边E(i,j)的权重为w(i,j),表示从节点i到节点j的距离或成本。

那么最短路径问题就是在图中找到从节点s到节点t的一条最短路径P,并且P上的边权之和最小。

最初求解的思路是按照类似深度优先搜索的方式,逐个遍历所有路径,然后依次比较它们的距离,找到最短路径。

但这种方式显然是不可行的,因为它的时间复杂度非常高。

所以,我们需要设计一种更高效的算法,以求得最短路径问题的最优解。

二、算法的基本思想Floyd算法就是一种高效地解决最短路径问题的方法。

它采用了“动态规划”的思想,通过逐步求解子问题,最终得到完整的最短路径。

而解决子问题的方式则是采用了“分治”的思想,将问题分解为更小的子问题,然后逐步解决。

具体地说,Floyd算法采用了“中转节点”的概念,我们可以将问题转化为这样一个子问题:对于每个节点i和节点j,假设我们已经知道了它们之间的最短路径长度为d[i][j],那么考虑一下节点k作为中转节点,它可以为i和j之间的路径P提供一个“中转服务”,将P拆分为两条路径:i-->k和k-->j。

v 弗洛伊德算法

v 弗洛伊德算法

v 弗洛伊德算法弗洛伊德算法(Floyd’s algorithm),又称为插点法,是一种通过动态规划求解最短路径问题的算法。

该算法在图论中有着广泛的应用,能够快速求解出两点之间的最短路径。

本文将为大家介绍弗洛伊德算法的原理以及实际应用。

1. 算法原理弗洛伊德算法的核心思想是利用中间点来更新起点到终点的距离。

假设图中任意两点之间的距离都为$d[i][j]$,则我们假设存在一个中间点$k$,可以将起点$i$和终点$j$之间的最短路径分成两部分,即起点到中间点的路径$d[i][k]$和中间点到终点的路径$d[k][j]$。

所以我们可以得到如下的状态转移方程:$$d[i][j]=\min(d[i][j],d[i][k]+d[k][j])$$通过不断地更新所有点之间的最短路径,我们最终可以得到所有节点之间的最短路径。

2. 算法实现弗洛伊德算法的实现中,最重要的一步就是更新状态转移方程。

具体来说,我们需要使用三层循环嵌套遍历所有点,将当前节点到所有其他节点的最短距离更新一遍即可。

下面就是使用 Python 语言实现弗洛伊德算法的代码片段:```pythonn = len(graph)for k in range(n):for i in range(n):for j in range(n):graph[i][j] = min(graph[i][j], graph[i][k] +graph[k][j])```在这段代码中,$graph$是一个$n \times n$的矩阵,表示所有节点之间的距离。

其中$n$是节点的数量。

3. 算法应用弗洛伊德算法的主要应用是求解带权图中各个节点之间的最短路径。

在实际生活中,我们可以将节点看作是城市,将距离看作是两个城市之间的道路距离。

这样,就可以使用弗洛伊德算法来计算任意两座城市之间的最短路程,帮助人们规划出更加便捷的旅行路线。

另外,在计算机网络中,弗洛伊德算法也被广泛应用于路由协议的设计中。

弗洛伊德算法

弗洛伊德算法

弗洛伊德算法定义Floyd算法又称为弗洛伊德算法,插点法,是一种用于寻找给定的加权图中顶点间最短路径的算法。

核心思路通过一个图的权值矩阵求出它的每两点间的最短路径矩阵。

从图的带权邻接矩阵A=[a(i,j)] n×n开始,递归地进行n次更新,即由矩阵D(0)=A,按一个公式,构造出矩阵D(1);又用同样地公式由D(1)构造出D(2);……;最后又用同样的公式由D(n-1)构造出矩阵D(n)。

矩阵D(n)的i行j列元素便是i号顶点到j号顶点的最短路径长度,称D(n)为图的距离矩阵,同时还可引入一个后继节点矩阵path来记录两点间的最短路径。

采用的是松弛技术,对在i和j之间的所有其他点进行一次松弛。

所以时间复杂度为O(n^3);算法描述a) 初始化:D[u,v]=A[u,v]b) For k:=1 to nFor i:=1 to nFor j:=1 to nIf D[i,j]>D[i,k]+D[k,j] ThenD[i,j]:=D[i,k]+D[k,j];c) 算法结束:D即为所有点对的最短路径矩阵算法过程把图用邻接矩阵G表示出来,如果从Vi到Vj有路可达,则G[i,j]=d,d表示该路的长度;否则G[i,j]=空值。

定义一个矩阵D用来记录所插入点的信息,D[i,j]表示从Vi到Vj需要经过的点,初始化D[i,j]=j。

把各个顶点插入图中,比较插点后的距离与原来的距离,G[i,j] = min( G[i,j], G[i,k]+G[k,j] ),如果G[i,j]的值变小,则D[i,j]=k。

在G中包含有两点之间最短道路的信息,而在D中则包含了最短通路径的信息。

比如,要寻找从V5到V1的路径。

根据D,假如D(5,1)=3则说明从V5到V1经过V3,路径为{V5,V3,V1},如果D(5,3)=3,说明V5与V3直接相连,如果D(3,1)=1,说明V3与V1直接相连。

时间复杂度O(n^3)优缺点分析Floyd算法适用于APSP(All Pairs Shortest Paths),是一种动态规划算法,稠密图效果最佳,边权可正可负。

佛洛伊德算法

佛洛伊德算法

佛洛伊德算法摘要:1.佛洛伊德算法简介2.算法原理与流程3.应用领域4.优缺点分析5.我国在相关领域的研究与进展正文:佛洛伊德算法是一种基于人工智能的文本生成算法,它的核心思想是通过学习大量文本数据,生成与输入文本相似的自然语言文本。

该算法由深度学习领域的专家们提出,并在近年来逐渐成为自然语言处理领域的研究热点。

1.佛洛伊德算法简介佛洛伊德算法,又称为变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE),是一种生成模型。

它通过将输入文本编码成低维度的“潜在空间”,再从潜在空间中采样一个向量,最后将该向量解码成生成文本。

这种方法使得模型能够在学习过程中捕捉到输入文本的语义信息,从而生成与原始文本相似的自然语言文本。

2.算法原理与流程(1)编码器:将输入文本编码成低维度的潜在空间。

(2)采样器:在潜在空间中随机采样一个向量。

(3)解码器:将采样向量解码成生成文本。

(4)损失函数:衡量生成文本与原始文本之间的差距。

3.应用领域佛洛伊德算法广泛应用于自然语言处理领域,包括文本生成、机器翻译、对话系统等。

通过学习大量文本数据,该算法能够生成连贯、通顺的自然语言文本,为各种应用场景提供有力支持。

4.优缺点分析优点:(1)生成文本质量高,具有较强的语义表达能力。

(2)能够捕捉到输入文本的潜在语义结构,较好地满足自然语言生成的需求。

缺点:(1)训练过程可能需要大量的计算资源和时间。

(2)生成文本可能存在一定的随机性,导致多样性不足。

5.我国在相关领域的研究与进展近年来,我国在自然语言处理领域取得了显著的研究成果。

不仅提出了许多具有创新性的算法,还在国际竞赛中取得了优异成绩。

同时,我国政府和企业也在大力支持人工智能技术的发展,为相关领域的研究提供了有力保障。

总之,佛洛伊德算法作为一种先进的文本生成方法,在自然语言处理领域具有广泛的应用前景。

弗洛伊德(Floyd)算法

弗洛伊德(Floyd)算法

弗洛伊德(Floyd)算法最短路径问题:从某个顶点出发到达另外⼀个顶点的所经过的边的权重和最⼩的⼀条路径弗洛伊德算法解决最短路径问题1.基本思想(1)计算图中各个顶点之间的最短路径,每⼀个顶点都是出发访问点,所以需要将每⼀个顶点看做被访问顶点,求出从每⼀个顶点到其他顶点的最短路径(2)所有顶点都作为中间节点遍历⼀次,每次遍历将各个顶点经过中间节点到另⼀个节点的距离,与不经过该节点的距离相⽐较,若经过中间节点的距离更⼩,就更新距离表与前驱关系(3)时间复杂度O(n3),所有顶点作为出发点、中间节点、终点,每个顶点都要遍历3次2.步骤(1)设置顶点 a 到顶点 b 的最短路径已知为 L ab,顶点 b 到 c 的最短路径已知为 L bc,顶点 a 到 c 的路径为 L ac,则 a 到 c 的最短路径为:min ( ( L ab + L bc ), L ac ),b 的取值为图中所有顶点,则可获得 a 到 b 的最短路径(2)⾄于 a 到 b 的最短路径 L ab或者 b 到 c 的最短路径 L bc,是以同样的⽅式获得(3)三个点为同⼀顶点时:中间顶点为⾃⾝;三个点是不同顶点时:中间顶点是终点的前驱节点;两个顶点直接连通时:中间节点为出发点代码实现import java.util.Arrays;public class Floyd {//弗洛伊德算法解决最短路径问题public static final int BLOCK = 65535;//表⽰顶点之间不直接连通public static void main(String[] args) {char[] vertex = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};//顶点到⾃⾝距离为0int[][] matrix = {{0, 5, 7, BLOCK, BLOCK, BLOCK, 2},{5, 0, BLOCK, 9, BLOCK, BLOCK, 3},{7, BLOCK, 0, BLOCK, 8, BLOCK, BLOCK},{BLOCK, 9, BLOCK, 0, BLOCK, 4, BLOCK},{BLOCK, BLOCK, 8, BLOCK, 0, 5, 4},{BLOCK, BLOCK, BLOCK, 4, 5, 0, 6},{2, 3, BLOCK, BLOCK, 4, 6, 0}};Graph graph = new Graph(matrix, vertex);graph.floyd();graph.result();}}//带权⽆向图class Graph {public char[] vertex;//存放顶点public int[][] matrix;//保存各个顶点到其它顶点的距离,初始为直接连接的距离,算法计算后为最短距离public int[][] relay;//保存中间结点//构造器public Graph(int[][] matrix, char[] vertex) {this.vertex = vertex;this.matrix = matrix;this.relay = new int[vertex.length][vertex.length];//三个点为同⼀顶点时:中间顶点为⾃⾝;三个点是不同顶点时:中间顶点是终点的前驱节点;两个顶点直接连通时:中间节点为出发点for (int i = 0; i < vertex.length; i++) {Arrays.fill(relay[i], i);//初始中间顶点为⾃⾝}}//显⽰算法结果public void result() {for (int k = 0; k < vertex.length; k++) {for (int i = 0; i < vertex.length; i++) {System.out.println(vertex[k] + " 到 " + vertex[i] +" 最短路径 " + matrix[k][i] +" 中间结点 " + vertex[relay[k][i]]);}System.out.println();}}//弗洛伊德算法public void floyd() {int temp;//保存i到j的距离for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {//出发点ifor (int j = 0; j < matrix.length; j++) {//中间顶点jfor (int k = 0; k < matrix.length; k++) {//终点ktemp = matrix[i][j] + matrix[j][k];//求从i出发,经过k,到达j的距离 if (temp < matrix[i][k]) {matrix[i][k] = temp;//更新距离relay[i][k] = relay[j][k];//更新中间顶点}}}}}}。

佛洛伊德算法

佛洛伊德算法

佛洛伊德算法佛洛伊德算法是一种经典的优化算法,其应用领域十分广泛。

它以其独特的搜索策略和优化思想,在解决复杂问题和优化目标上发挥着重要作用。

佛洛伊德算法最初是由计算机科学家罗伯特·弗洛伊德在20世纪60年代提出的。

该算法主要用于求解图中任意两点之间的最短路径。

它的基本思想是通过逐步迭代的方式不断更新路径长度信息,直到找到最短路径。

具体地说,佛洛伊德算法使用一个二维矩阵来存储各个节点之间的距离。

初始时,矩阵中的元素是各个节点之间的直接距离。

然后,通过不断更新矩阵中的元素,逐步优化路径长度。

算法的核心步骤是使用三重循环,依次遍历所有节点对之间的距离。

在每一次循环中,算法会检查是否存在通过当前节点的路径比原来的路径更短。

如果存在更短的路径,算法就会更新矩阵中的元素,将路径长度更新为更小的值。

通过不断的迭代,最终得到了图中所有节点之间最短路径的信息。

佛洛伊德算法在实际应用中具有广泛的指导意义。

首先,它可以用于解决交通网络中的最短路径问题。

通过建立一个道路网络的图模型,并使用佛洛伊德算法求解最短路径,可以帮助人们规划出最优的行驶路线,提高交通效率。

其次,佛洛伊德算法还可以应用于网络传输和通信领域。

在网络中,节点之间的通信延迟是一个重要的指标。

通过使用佛洛伊德算法,可以计算出网络中各个节点之间的最短延迟路径,从而优化数据传输和通信的效率。

此外,佛洛伊德算法还可以应用于物流和供应链管理。

在物流领域,寻找最短路径可以帮助企业降低运输成本、优化仓储和配送方案。

通过使用佛洛伊德算法,可以快速求解物流网络中各个节点之间的最短路径,为企业的物流决策提供有效支持。

综上所述,佛洛伊德算法作为一种经典的优化算法,具有广泛的应用领域和重要的指导意义。

它不仅能够有效地求解图中节点之间的最短路径问题,而且在实际应用中还能够为交通规划、网络通信和物流管理等领域提供优化方案,为人们的生活带来便利和效益。

佛洛依德路径平滑算法(floyd)

佛洛依德路径平滑算法(floyd)

佛洛依德路径平滑算法(floyd) 常见的a*算法的结果是⼀串⽤来表⽰所经过的路径点坐标。

但是这样的路径通常是有“锯齿”的,并不符合现实中的智能表现。

因此,需要进⼀步的进⾏平滑处理,⽐如佛洛依德算法~ 算法原理很简单,分为两步: 1.去掉相邻的共线的点 2.去掉多余的拐弯的点 第⼀步实现起来很简单,只需要遍历⼀下,计算两个向量的⽅向是否相同。

第⼆步的实现稍微⿇烦⼀点,遍历所有的点,去掉两个可以直接通过的点之间的点。

有点绕。

其实是很经典的画直线算法,找两个点作为端点画⼀条线,这条先经过的⽹格如果都是可同⾏的,那么我们就认为在路径中这两个点中间的那些点是多余的。

其实第⼆步就可以完成优化,但是计算量⽐较⼤。

所以先通过第⼀步来减少⼀部分计算量~下⾯是代码:#region floyd//----------------------------------------弗洛伊德路径平滑--------------------------------------//public List<Vector3> Floyd( List<Vector3> path){if (path == null){return path;}int len = path.Count;//去掉同⼀条线上的点。

if (len > 2){Vector3 vector = path[len -1] - path[len - 2];Vector3 tempvector;for (int i = len - 3; i>= 0; i--){tempvector = path[i+1] - path[i];if (Vector3.Cross(vector, tempvector).y == 0f){path.RemoveAt(i+1);}else{vector = tempvector;}}}//去掉⽆⽤拐点len = path.Count;for (int i = len-1; i >= 0; i--){for (int j = 0; j<= i-1; j++){if (CheckCrossNoteWalkable(path[i],path[j])){for (int k = i-1; k>=j; k--){path.RemoveAt(k);}i=j;//len = path.Count;break;}}}return path;}float currentY; // ⽤于检测攀爬与下落⾼度//判断路径上是否有障碍物public bool CheckCrossNoteWalkable(Vector3 p1, Vector3 p2){currentY = p1.y; //记录初始⾼度,⽤于检测是否可通过bool changexz = Mathf.Abs(p2.z - p1.z) > Mathf.Abs(p2.x - p1.x);if (changexz){float temp = p1.x;p1.x = p1.z;p1.z = temp;temp = p2.x;p2.x = p2.z;p2.z = temp;}if (!Checkwalkable(changexz, p1.x, p1.z)){return false;}float stepX = p2.x > p1.x ? Tilesize : (p2.x < p1.x ? -Tilesize : 0);float stepY = p2.y > p1.y ? Tilesize : (p2.y < p1.y ? -Tilesize : 0);float deltay = Tilesize * ( (p2.z - p1.z) / Mathf.Abs(p2.x - p1.x) );float nowX = p1.x + stepX/2;float nowY = p1.z - stepY/2;float CheckY = nowY;while (nowX != p2.x){if(!Checkwalkable(changexz, nowX, CheckY)){return false;}nowY += deltay;if(nowY >= CheckY + stepY){CheckY += stepY;if (!Checkwalkable(changexz, nowX, CheckY)){return false;}}nowX += stepX;}return true;}private bool Checkwalkable(bool changeXZ, float x, float z){int mapx = (MapStartPosition.x < 0F) ? Mathf.FloorToInt(((x + Mathf.Abs(MapStartPosition.x)) / Tilesize)) : Mathf.FloorToInt((x - MapStartPosition.x) / Tilesize);int mapz = (MapStartPosition.y < 0F) ? Mathf.FloorToInt(((z + Mathf.Abs(MapStartPosition.y)) / Tilesize)) : Mathf.FloorToInt((z - MapStartPosition.y) / Tilesize);if (mapx < 0 || mapz < 0 || mapx >= Map.GetLength(0) || mapz >= Map.GetLength(1)){return false;}Node note;if (changeXZ){note = Map[mapz, mapx];}else{note = Map[mapx, mapz];}bool ret = note. walkable && ( (note.yCoord - currentY <= ClimbLimit && note.yCoord >= currentY) || (currentY - note.yCoord <= MaxFalldownHeight && currentY >= note.yCoord) );if (ret){currentY = note.yCoord;}return ret;}#endregion end floyd。

佛洛伊德算法

佛洛伊德算法

佛洛伊德算法(最新版)目录1.弗洛伊德算法的背景和定义2.弗洛伊德算法的应用领域3.弗洛伊德算法的优势和局限性4.弗洛伊德算法的实际应用案例5.弗洛伊德算法的未来发展正文1.弗洛伊德算法的背景和定义弗洛伊德算法(Freud Algorithm)是一种用于情感分析的算法,起源于心理学领域,由奥地利心理学家西格蒙德·弗洛伊德(Sigmund Freud)的理论发展而来。

该算法主要基于弗洛伊德的心理分析理论,通过分析文本中的情感词汇和语义关系,对文本的情感倾向进行判断。

2.弗洛伊德算法的应用领域弗洛伊德算法在许多领域都有应用,如社交媒体分析、评论分析、市场调查等。

在这些领域中,了解用户的情感倾向对于企业或组织制定策略和优化产品至关重要。

弗洛伊德算法可以帮助分析大量文本数据,快速准确地判断用户的情感倾向。

3.弗洛伊德算法的优势和局限性弗洛伊德算法的优势在于其对情感词汇和语义关系的分析能力强大,能较为准确地判断文本的情感倾向。

然而,它也存在局限性。

首先,由于情感分析涉及到的主观因素较多,算法的准确性受到一定影响。

其次,弗洛伊德算法需要大量的训练数据和较高的计算能力,对计算机硬件和软件的要求较高。

4.弗洛伊德算法的实际应用案例一个典型的弗洛伊德算法应用案例是社交媒体分析。

社交媒体上用户的评论和观点对企业的品牌形象和产品销售具有重要影响。

通过使用弗洛伊德算法分析用户的评论,企业可以了解用户对其产品和服务的满意度,从而及时调整策略和优化产品。

另一个实际应用案例是市场调查。

通过分析调查问卷中的情感词汇和语义关系,弗洛伊德算法可以帮助企业了解消费者对某个产品或服务的态度,为产品定位和市场推广提供依据。

5.弗洛伊德算法的未来发展随着自然语言处理技术的不断进步,弗洛伊德算法在未来将继续优化和发展。

一方面,算法的准确性将得到提高,可以更好地识别和分析情感词汇和语义关系。

另一方面,随着计算能力的提升,弗洛伊德算法可以处理更多的文本数据,满足不同场景和领域的需求。

算法12--最短路径--弗洛伊德(Floyd)算法

算法12--最短路径--弗洛伊德(Floyd)算法

D(2) [i][j] = min{D(1) [i][j], D(1) [i][2]+D(1) [2][j]}
6
0123
V2 8 V3
8
0 1 1920 43 0
3
4 52
ADA(((-32101)))==
8
11021 0 98 2 3 45 0 687
1 2
9
V0
V1
8
8
90 110 6 0 3
12
5.算法实现
• 图用邻接矩阵存储 • edge[ ][ ]存放最短路径长度 • path[i][j]是从Vi到Vj的最短路径上Vj前一顶点序号
void floyd ( ){
for ( int i = 0; i < n; i++ ) //矩阵dist与path初始化
for ( int j = 0; j < n; j++ ) { //置A(-1)
例题:
6 A4 3 11
C
初始:
0 6
4 0
11 2
3 0 B
路径: BA CA
AB AC BC
2 0 4 11
加入A: 6 0 2 37 0
AB AC
路径: BA
BC
CA CAB
04 6 加入B: 6 0 2
37 0
AB ABC
路径: BA
BC
CA CAB
04 6 加入C: 5 0 2
37 0
AB ABC
8
0092 3 45 0 687
1 2
9
V0
V1
8
8
0160 3
1
以D(0)为基础,以V1为中间顶点,求从Vi,到Vj的最短

算法12--最短路径--弗洛伊德(Floyd)算法ppt课件

算法12--最短路径--弗洛伊德(Floyd)算法ppt课件

D(0) [i][j] =
min{D(-1) [i][j], D(-1) [i][0]+D(-1) [0][j]}
D(0) [i][j] 为从Vi到Vj的中间顶点序号不大于0的最短路径长度.
5
V2 3
V0
6
8
V3
4
5
2
9 V1
1
ADD((-(110)) ==
8
8
8
0123
0 1 2 4 10 3
0
6
V2 3
V0
6
8
V3
4
5
2
9 V1
1
ADA((-(1210)) ==
8
8
8
0123
0 1 2 4 10 3
0
8
1
102 0 9 2
2
3
3 5 40 8
67
90 1 106 0
以D(1)为基础,以V2为中间顶点,求从Vi,到Vj的最短路径。或者为从Vi到Vj的边, 或者为从Vi开 始通过V0,V1, V2到达Vj的最短路径 。
2.解决办法
§ 方法一:每次以一个顶点为源点,重复执行Dijkstra算法n次—— T(n)=O(n³) § 方法二:弗洛伊德(Floyd)算法
11
3. Floyd算法思想:逐个顶点试探法 –求最短路径步骤 •初始时设置一个n阶方阵,令其对角线元素为0,若存在弧<Vi,Vj>,则对应元素为 权值;否则为 •逐步试着在原直接路径中增加中间顶点,若加入中间点后路径变短,则修改之; 否则,维持原值 •所有顶点试探完毕,算法结束
以D(2)为基础,以V3为中间顶点,求从Vi,到Vj的最短路径。或者为从Vi到Vj的边, 或者为从Vi开 始通过V0,V1, V2,V3到达Vj的最短路径 。

佛洛伊德算法

佛洛伊德算法

佛洛伊德算法摘要:1.引言2.佛洛伊德算法的概念和原理3.佛洛伊德算法的应用领域4.佛洛伊德算法的优缺点5.结论正文:1.引言佛洛伊德算法,是一种经典的图论算法,由奥地利心理学家、精神分析学创始人西格蒙德·佛洛伊德于20 世纪初提出。

该算法主要应用于寻找无向图的最大环、最小生成树、最短路径等问题。

本文将从佛洛伊德算法的概念和原理、应用领域、优缺点等方面进行介绍。

2.佛洛伊德算法的概念和原理佛洛伊德算法是一种基于图的搜索算法,其基本思想是以图的顶点为起点,沿着边的方向进行搜索,不断更新路径,直到找到目标顶点或者无法继续搜索为止。

在搜索过程中,佛洛伊德算法记录下所有可能的路径,以及这些路径的长度。

通过比较这些路径的长度,可以找到最短路径。

3.佛洛伊德算法的应用领域佛洛伊德算法广泛应用于图论的各种问题中,如寻找无向图的最大环、最小生成树、最短路径等。

其中,最短路径问题是佛洛伊德算法应用最为广泛的领域之一。

在实际应用中,佛洛伊德算法可以帮助我们快速找到网络中最短路径,从而提高网络传输效率、降低运输成本等。

4.佛洛伊德算法的优缺点佛洛伊德算法的优点在于其简单易懂、实现简单,且具有一定的效率。

特别是在规模较小的问题中,佛洛伊德算法的性能表现较好。

然而,佛洛伊德算法也存在一些缺点,如算法的复杂度较高,随着图规模的增大,计算时间将显著增加,可能导致算法无法在合理的时间内完成计算。

5.结论总的来说,佛洛伊德算法是一种具有广泛应用价值的图论算法。

尽管存在一些缺点,但在解决一些规模较小的图问题时,佛洛伊德算法仍然具有较高的效率和实用性。

Floyd(弗洛伊德)算法(C语言)

Floyd(弗洛伊德)算法(C语言)

Floyd(弗洛伊德)算法(C语⾔)转载:Floyd算法的介绍算法的特点弗洛伊德算法是解决任意两点间的最短路径的⼀种算法,可以正确处理有向图或有向图或负权(但不可存在负权回路)的最短路径问题,同时也被⽤于计算有向图的传递闭包。

算法的思路通过Floyd计算图G=(V,E)中各个顶点的最短路径时,需要引⼊两个矩阵,矩阵S中的元素a[i][j]表⽰顶点i(第i个顶点)到顶点j(第j个顶点)的距离。

矩阵P中的元素b[i][j],表⽰顶点i到顶点j经过了b[i][j]记录的值所表⽰的顶点。

假设图G中顶点个数为N,则需要对矩阵D和矩阵P进⾏N次更新。

初始时,矩阵D中顶点a[i][j]的距离为顶点i到顶点j的权值;如果i和j不相邻,则a[i][j]=∞,矩阵P的值为顶点b[i][j]的j的值。

接下来开始,对矩阵D进⾏N次更新。

第1次更新时,如果”a[i][j]的距离” > “a[i][0]+a[0][j]”(a[i] [0]+a[0][j]表⽰”i与j之间经过第1个顶点的距离”),则更新a[i][j]为”a[i][0]+a[0][j]”,更新b[i][j]=b[i][0]。

同理,第k次更新时,如果”a[i][j]的距离” >“a[i][k-1]+a[k-1][j]”,则更新a[i][j]为”a[i][k-1]+a[k-1][j]”,b[i][j]=b[i][k-1]。

更新N次之后,操作完成!补充:以下⾯图为例⼦,b[i][j]中存储的是Vi~Vj之间的中介点,b[i][j]初始值为j,⽐如V0~V3最短路径是V0-->V2-->V1-->v3,在计算最短路径时转换为V0-->V2的距离加上V2-->V3的最短距离,接下来类似于递归,V2-->V3的最短路径就是以V1为中介点,V2-->V1的距离加上V1-->V3的距离。

因此,b[0][3]=2实例说明将整体分为两个步骤1.计算metrixD矩阵(两顶点之间的最短距离)和P矩阵(两顶点的中介点)#include <stdio.h>#include <stdlib.h>void Create_metrixD_P(int** metrixD, int **P ,int VerNum, int EdgNum){int x, y, Weight, edg_count = 0;int i, j, k;for (i = 0; i < VerNum; ++i) {for (j = 0; j < VerNum; ++j) {metrixD[i][j] = INT_MAX;P[i][j] = j;}}while (edg_count < EdgNum) {scanf("%d%d%d", &x, &y, &Weight);metrixD[x - 1][y - 1] = Weight;edg_count++;}}//Floyd algorithmvoid Floyd(int **metirxD, int **P, int VerNum) {int n, x, y, temp = 0;//The triple loop looks for shortest paths and weightsfor (n = 0; n < VerNum; ++n) {for (x = 0; x < VerNum; ++x) {for (y = 0; y < VerNum; ++y) {//The distance between two vertices is compared to the distance through a vertextemp = (metirxD[x][n] == INT_MAX || metirxD[n][y] == INT_MAX) ? INT_MAX : (metirxD[x][n] + metirxD[n][y]);if (temp < metirxD[x][y]) {//Update matrix informationmetirxD[x][y] = temp;P[x][y] = n;}}}}}void Show_metrixD_P(int** metrixD, int **P, int VerNum){int x, y;printf("metrixD:\n");for (x = 0; x < VerNum; ++x) {for (y = 0; y < VerNum; ++y) {if (metrixD[x][y] == INT_MAX) {printf("∞ ");}else {printf("%d ", metrixD[x][y]);}}printf("\n");}printf("P:\n");for (x = 0; x < VerNum; ++x) {for (y = 0; y < VerNum; ++y) {printf("%d ", P[x][y]);}printf("\n");}}int main(void){int VerNum, EdgNum, i;int** metrixD, ** P;printf("Enter the number of vertices and edges:");scanf("%d%d", &VerNum, &EdgNum);metrixD = (int**)malloc(VerNum * sizeof(int));P = (int**)malloc(VerNum * sizeof(int));for (i = 0; i < VerNum; ++i) {metrixD[i] = (int*)malloc(VerNum * sizeof(int));P[i] = (int*)malloc(VerNum * sizeof(int));}printf("Input vertices and weights:");Create_metrixD_P(metrixD, P, VerNum, EdgNum);Floyd(metrixD, P, VerNum);Show_metrixD_P(metrixD, P, VerNum);for (i = 0; i < VerNum; ++i) {free(metrixD[i]);free(P[i]);}free(metrixD);free(P);return0;}2.输出顶点之间的最短距离与路径#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define VEXNUM 5//Adjacency matrix: shows the distance between verticesint metirxD[VEXNUM][VEXNUM] = {INT_MAX,10, 5, INT_MAX,INT_MAX,INT_MAX,INT_MAX,2, 1, INT_MAX,INT_MAX,3, INT_MAX,9, 2,INT_MAX,INT_MAX,INT_MAX,INT_MAX,4,7, INT_MAX,INT_MAX,5, INT_MAX};//Path: passing vertex between two verticesint P[VEXNUM][VEXNUM] = {0,1,2,3,4,0,1,2,3,4,0,1,2,3,4,0,1,2,3,4,0,1,2,3,4};//Floyd algorithmvoid Floyd() {int n, x, y, temp = 0;//The triple loop looks for shortest paths and weightsfor (n = 0; n < VEXNUM; ++n) {for (x = 0; x < VEXNUM; ++x) {for (y = 0; y < VEXNUM; ++y) {//The distance between two vertices is compared to the distance through a vertextemp = (metirxD[x][n] == INT_MAX || metirxD[n][y] == INT_MAX) ? INT_MAX : (metirxD[x][n] + metirxD[n][y]);if (temp < metirxD[x][y]) {//Update matrix informationmetirxD[x][y] = temp;P[x][y] = n;}}}}}void Show_Path() {int x, y, temp = 0;//Output the shortest path between two verticesfor (x = 0; x < VEXNUM - 1; ++x) {for (y = x + 1; y < VEXNUM; ++y) {printf("V%d-->V%d weight:%d path:V%d", x, y, metirxD[x][y], x);temp = P[x][y];while (temp != y) {printf("-->V%d", temp);temp = P[temp][y];}printf("-->V%d", y);printf("\n");}}}int main(void){Floyd();Show_Path();return0;}完整代码#include <stdio.h>#include <stdlib.h>void Create_metrixD_P(int** metrixD, int **P ,int VerNum, int EdgNum){int x, y, Weight, edg_count = 0;int i, j, k;for (i = 0; i < VerNum; ++i) {for (j = 0; j < VerNum; ++j) {metrixD[i][j] = INT_MAX;P[i][j] = j;}}while (edg_count < EdgNum) {scanf("%d%d%d", &x, &y, &Weight);metrixD[x - 1][y - 1] = Weight;edg_count++;}}//Floyd algorithmvoid Floyd(int **metirxD, int **P, int VerNum) {int n, x, y, temp = 0;//The triple loop looks for shortest paths and weightsfor (n = 0; n < VerNum; ++n) {for (x = 0; x < VerNum; ++x) {for (y = 0; y < VerNum; ++y) {//The distance between two vertices is compared to the distance through a vertextemp = (metirxD[x][n] == INT_MAX || metirxD[n][y] == INT_MAX) ? INT_MAX : (metirxD[x][n] + metirxD[n][y]);if (temp < metirxD[x][y]) {//Update matrix informationmetirxD[x][y] = temp;P[x][y] = n;}}}}}void Show_metrixD_P(int** metrixD, int **P, int VerNum){int x, y;printf("metrixD:\n");for (x = 0; x < VerNum; ++x) {for (y = 0; y < VerNum; ++y) {if (metrixD[x][y] == INT_MAX) {printf("∞ ");}else {printf("%d ", metrixD[x][y]);}}printf("\n");}printf("P:\n");for (x = 0; x < VerNum; ++x) {for (y = 0; y < VerNum; ++y) {printf("%d ", P[x][y]);}printf("\n");}}void Show_Path(int **metirxD, int **P, int VerNum) {int x, y, temp = 0;//Output the shortest path between two verticesfor (x = 0; x < VerNum - 1; ++x) {for (y = x + 1; y < VerNum; ++y) {printf("V%d-->V%d weight:%d path:V%d", x, y, metirxD[x][y], x); temp = P[x][y];while (temp != y) {printf("-->V%d", temp);temp = P[temp][y];}printf("-->V%d", y);printf("\n");}}}int main(void){int VerNum, EdgNum, i;int** metrixD, ** P;printf("Enter the number of vertices and edges:");scanf("%d%d", &VerNum, &EdgNum);metrixD = (int**)malloc(VerNum * sizeof(int));P = (int**)malloc(VerNum * sizeof(int));for (i = 0; i < VerNum; ++i) {metrixD[i] = (int*)malloc(VerNum * sizeof(int));P[i] = (int*)malloc(VerNum * sizeof(int));}printf("Input vertices and weights:");Create_metrixD_P(metrixD, P, VerNum, EdgNum);Floyd(metrixD, P, VerNum);Show_metrixD_P(metrixD, P, VerNum);Show_Path(metrixD, P, VerNum);for (i = 0; i < VerNum; ++i) {free(metrixD[i]);free(P[i]);}free(metrixD);free(P);return0;}。

佛洛依德算法

佛洛依德算法

佛洛依德算法佛洛依德算法(Floyd-Warshallalgorithm)是一种经典的图论算法,用于求解任意两点之间的最短路径。

它由美国计算机科学家罗伯特·弗洛伊德(Robert Floyd)和另一位科学家斯蒂芬·沃沃舍尔(Stephen Warshall)在1959年独立提出,因此得名。

该算法的基本思想是动态规划。

具体来说,它通过不断更新每个顶点到其他顶点的最短路径长度,逐步得到所有顶点之间的最短路径。

该算法的时间复杂度为 O(n^3),其中 n 表示图的顶点数,因此它适用于较小规模的图。

下面我们来详细介绍一下佛洛依德算法的实现过程。

1. 初始化首先,我们需要将每个顶点之间的距离初始化为它们之间的实际距离(如果存在直接连接的边),或者无穷大(如果它们之间没有直接连接的边)。

同时,对于每个顶点 i,我们将其到自身的距离设为0。

2. 逐步更新接下来,我们通过逐步更新每个顶点之间的距离,逐步得到它们之间的最短路径。

具体来说,我们假设 k 是当前已经处理完的顶点中的最大编号,然后对于每一对顶点 i 和 j,我们检查是否存在一条从 i 到 j 经过顶点 k 的路径,如果存在,就更新 i 到 j 的最短距离为 i 到 k 的距离加上 k 到 j 的距离,即:dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j])其中 dist[i][j] 表示顶点 i 到顶点 j 的最短距离。

这个公式的含义是,我们考虑从 i 到 j 经过顶点 k 的路径是否更短,如果更短,就更新最短距离。

3. 完成最后,当 k 逐渐增大直到达到 n-1(即所有顶点都被处理完毕),我们就得到了所有顶点之间的最短路径。

下面是佛洛依德算法的具体实现代码(使用 Python 语言):```pythondef floyd_warshall(graph):n = len(graph)dist = [[float('inf') for _ in range(n)] for _ in range(n)] for i in range(n):for j in range(n):if i == j:dist[i][j] = 0elif graph[i][j] != 0:dist[i][j] = graph[i][j]for k in range(n):for i in range(n):for j in range(n):dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j])return dist```该函数的参数 graph 表示输入的邻接矩阵,返回值 dist 表示每个顶点之间的最短距离。

佛洛伊德算法

佛洛伊德算法

佛洛伊德算法摘要:1.佛洛伊德算法简介2.算法原理与流程3.应用领域与实际案例4.优缺点分析5.我国对佛洛伊德算法的应用与发展正文:佛洛伊德算法是一种基于人工智能的图像识别算法,由英国计算机科学家和心理学家Gregory W.特征提出,并在1995 年首次发表。

该算法以著名心理学家西格蒙德·弗洛伊德(Sigmund Freud)的名字命名,旨在通过模拟人类大脑对图像的处理方式来实现图像识别。

1.佛洛伊德算法简介佛洛伊德算法是一种层次化的神经网络算法,它的核心思想是将图像分解成越来越小的区域,并对这些区域进行特征提取。

这些特征包括颜色、纹理、形状等,最终通过这些特征来实现图像识别。

2.算法原理与流程佛洛伊德算法主要包括以下几个步骤:(1)训练阶段:通过训练数据集学习特征提取方法和分类器;(2)图像预处理:对输入图像进行分割,形成越来越小的区域;(3)特征提取:对每个区域进行特征提取,包括颜色、纹理、形状等;(4)分类:利用训练好的分类器对提取的特征进行分类;(5)整合:将各个区域的分类结果整合成最终的分类结果。

3.应用领域与实际案例佛洛伊德算法广泛应用于图像识别、目标检测、分割等领域。

例如,在医学影像分析中,可以用于识别肿瘤、器官等;在安防领域,可以用于人脸识别、车牌识别等。

4.优缺点分析优点:(1)能够处理不同尺度的图像特征,具有较强的适应性;(2)能够处理多类别的分类问题;(3)具有较好的容错性,对于部分损坏的图像仍能进行识别。

缺点:(1)计算量较大,运行速度较慢;(2)对于大规模图像数据集,训练时间较长;(3)对于一些复杂的图像特征,提取效果不佳。

5.我国对佛洛伊德算法的应用与发展我国在图像识别领域对佛洛伊德算法进行了广泛研究和应用。

不仅在理论研究上取得了一定的进展,还在实际应用中取得了显著的效果。

c++弗洛伊德算法

c++弗洛伊德算法

c++弗洛伊德算法弗洛伊德算法(Floyd Algorithm)是一种基于动态规划的方法,用于寻找加权图中所有顶点之间的最短路径。

该算法适用于有向图和无向图,但不适用于存在负权值环的图。

弗洛伊德算法的名字来源于其发明者之一、图灵奖获得者罗伯特·弗洛伊德(Robert Floyd)。

以下是使用C++实现弗洛伊德算法的示例代码:```cpp#include <iostream>#include <vector>#include <queue>#include <algorithm>using namespace std;const int INF = 0x3F3F3F3F; // 表示无穷大vector<vector<int>> createGraph(int n, const vector<vector<int>>& edges) {vector<vector<int>> graph(n, vector<int>(n, INF));for (const auto& edge : edges) {int u = edge[0], v = edge[1], w = edge[2];graph[u][v] = w;}return graph;}void floyd(const vector<vector<int>>& graph) {int n = graph.size();vector<vector<int>> dist(n, vector<int>(n, INF));for (int k = 0; k < n; k++) {for (int u = 0; u < n; u++) {for (int v = 0; v < n; v++) {dist[u][v] = min(dist[u][v], graph[u][k] + graph[k][v]);}}}for (int u = 0; u < n; u++) {for (int v = 0; v < n; v++) {cout << "从" << u << "到" << v << "的最短路径长度为:"<< dist[u][v] << endl;}}}int main() {int n = 4;vector<vector<int>> edges = {{0, 1, 10}, {0, 2, 5}, {1, 3, 1}, {2, 3, 10}, {3, 1, 2}, {3, 2, 4}};vector<vector<int>> graph = createGraph(n, edges);floyd(graph);return 0;}```在这个示例中,我们首先创建了一个图,然后调用弗洛伊德算法计算所有顶点之间的最短路径。

弗洛伊德自由联想法

弗洛伊德自由联想法

弗洛伊德自由联想法弗洛伊德简介弗洛伊德(Sigmund Freud)是20世纪最具影响力的心理学家之一,他对人类心理的研究和理论奠定了现代心理学的基础。

弗洛伊德提出了许多重要的心理学概念和理论,其中之一就是自由联想法(Free Association)。

自由联想法的定义自由联想法是指让一个人自由地表达、叙述和记录他们思维中的各种想法、感受和回忆,而不对这些内容进行任何筛选或抑制。

通过自由联想法,人们可以深入探索自己的潜意识和内心世界,从而更好地理解自己和解决内心的困惑。

自由联想法的基本原理自由联想法的基本原理是,人的潜意识中存在着各种各样的欲望、冲突和回忆,这些内容对于我们的思维和行为产生了深远的影响。

然而,由于社会的压力和个人的抑制机制,我们往往不能自由地表达这些潜意识的内容。

自由联想法通过解除这种抑制和约束,让人们可以自由地表达他们的内心世界,从而帮助他们更好地了解自己。

自由联想法的步骤自由联想法的实施需要一定的步骤和条件。

下面是一个简单的自由联想法的执行步骤:1.环境准备:选择一个安静,舒适且私密的环境,以便人们可以尽情地表达自己的想法和感受。

2.放松身心:通过深呼吸、冥想或放松训练等方式,让自己进入一种放松和专注的状态。

3.自由表达:开始自由地表达自己的想法、感受和回忆,不要对这些内容进行任何筛选或抑制。

可以用口头表达或书面记录的方式进行。

4.不加评判:在表达过程中,不要对自己的想法进行评判或批评。

只需要尽可能地真实和全面地表达自己的内心世界。

5.探索和分析:自由联想过程结束后,可以对自己的表达内容进行反思和分析。

探索其中的共同主题、隐含意义和潜在冲突等。

自由联想法的应用领域自由联想法在心理学和心理治疗中有着广泛的应用。

下面是一些常见的应用领域:1. 精神分析自由联想法是精神分析治疗中最重要的技术之一。

通过自由联想法,患者可以自由地表达他们的潜意识内容,从而帮助分析师了解患者的内心世界,并解决患者的心理问题。

c语言实现弗洛伊德算法

c语言实现弗洛伊德算法

c语言实现弗洛伊德算法弗洛伊德算法,又称为全源最短路径算法,是一种用于求解图中所有节点的最短路径的算法。

该算法的时间复杂度是 O(n^3),因此适合于小规模的图。

C语言可以很方便地实现弗洛伊德算法。

基本上,该算法需要两个步骤:首先,需要构建一个邻接矩阵来表示图中的节点和边;其次,需要使用三重循环来计算所有节点之间的最短路径。

下面是一个简单的C语言代码示例,用于实现弗洛伊德算法: ```#include<stdio.h>#define INF 99999void floyd(int graph[][4], int n){int i,j,k;for(k=0;k<n;k++){for(i=0;i<n;i++){for(j=0;j<n;j++){if(graph[i][j]>graph[i][k]+graph[k][j])graph[i][j]=graph[i][k]+graph[k][j];}}}}int main(){int graph[4][4]={{0,5,INF,10},{INF,0,3,INF},{INF,INF,0,1},{INF,INF,INF,0}};floyd(graph,4);int i,j;for(i=0;i<4;i++){for(j=0;j<4;j++){printf('%d ',graph[i][j]);}printf('');}return 0;}```在上述代码中,我们首先定义了一个4*4的邻接矩阵,其中INF 表示两个节点之间没有直接的连通性。

然后,我们调用了floyd函数来计算所有节点之间的最短路径。

最后,我们输出了结果矩阵。

通过这种方法,我们可以方便地实现弗洛伊德算法,以解决图中的最短路径问题。

floyd判圈法

floyd判圈法

floyd判圈法摘要:一、弗洛伊德判圈法简介1.弗洛伊德判圈法的来源2.弗洛伊德判圈法的基本原理二、弗洛伊德判圈法的具体步骤1.绘制初始圆2.判断圆内点与圆心的距离3.确定最大距离与最小距离4.计算判别式5.判断点是否在圆内三、弗洛伊德判圈法的优缺点1.优点a.准确性高b.适用于不同密度的点集c.计算简单2.缺点a.需要预先设定圆的半径b.计算量较大四、弗洛伊德判圈法在实际应用中的案例1.数据集分析2.图像处理3.机器学习正文:弗洛伊德判圈法(Floyd"s Decision Theorem)是一种用于判断一个点是否在一个圆内的算法,由英国数学家、计算机科学家艾伦·弗洛伊德(Alan Floyd)于1970 年提出。

该算法主要依据距离的概念,适用于不同密度的点集,具有较高的判断准确性。

首先,我们需要了解弗洛伊德判圈法的基本原理。

该原理基于一个观察:对于一个点集,如果将其中所有点看作圆心,以任意一个点为圆心画圆,那么所有这些圆中,必然存在一个最大的圆,可以包含所有其他圆。

而弗洛伊德判圈法就是通过计算判断这个最大的圆的半径,从而判断一个点是否在这个圆内。

弗洛伊德判圈法的具体步骤如下:1.绘制初始圆:首先,选择一个点作为圆心,以任意距离为半径画一个圆。

2.判断圆内点与圆心的距离:对于圆内的每一个点,计算其与圆心的距离。

3.确定最大距离与最小距离:在所有计算出的距离中,找出最大值和最小值。

4.计算判别式:通过最大距离和最小距离计算判别式(D = max(d1, d2) - min(d1, d2))。

5.判断点是否在圆内:若判别式D 小于等于圆的半径,则判断该点在圆内;否则,该点不在圆内。

弗洛伊德判圈法的优点在于其较高的判断准确性,适用于不同密度的点集。

同时,该算法计算简单,易于实现。

然而,它也存在一定的缺点,如需要预先设定圆的半径,对于大量数据的计算量较大等。

在实际应用中,弗洛伊德判圈法广泛应用于数据集分析、图像处理和机器学习等领域。

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#include <time.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <limits.h>
clock_t start,finish;
long double duration;
#define MAX_NAME 5// 顶点字符串的最大长度+1
#define MAX_INFO 20// 相关信息字符串的最大长度+1
#define INFINITY INT_MAX// 用整型最大值代替∞
#define MAX_VERTEX_NUM 100// 最大顶点个数
typedef char VertexType[MAX_NAME];// 顶点数据类型及长度
typedef enum{DG, DN, AG, AN} GraphKind; // {有向图,有向网,无向图,无向网}
// 邻接矩阵的数据结构
typedef struct
{
int adj; // 顶点关系类型。

对无权图,用1(是)或0(否)表示相邻否;
// 对带权图,则为权值类型
}ArcCell, AdjMatrix[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];
// 图的数据结构
typedef struct
{
AdjMatrix arcs;// 邻接矩阵
int vexnum,// 图的当前顶点数
arcnum;// 图的当前弧数
GraphKind kind;// 图的种类标志
} MGraph;
typedef int PathMatrix[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];
typedef int DistancMatrix[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];
// 采用数组(邻接矩阵)表示法,构造有向网G。

//int CreateDN(MGraph *G,FILE *F,FILE *IN)
int CreateDN(MGraph *G,FILE *F)
{
int i,j,k,w,t,m[100];
int n=0;
printf("请输入有向网G的顶点数:"
" \n");
scanf("%d%*c", &(*G).vexnum);
fprintf(F,"%ld\t ",(*G).vexnum);
//fprintf(F,"边数:%ld\t ",(*G).arcnum);
for(i=0;i<(*G).vexnum;++i)// 初始化邻接矩阵
for(j=0;j<(*G).vexnum;++j)
{
if(i==j) (*G).arcs[i][j].adj=0;
else
(*G).arcs[i][j].adj=INFINITY; // 网,边的权值初始化为无穷大}
//自动生成邻接矩阵
for(i=0;i<(*G).vexnum;i++)
{
printf("请输入第%d个数需要产生的边的个数(小于%d):\n",i,(*G).vexnum-2);
scanf("%d",&t);
for(j=0; j < t; ++j)
{
int x=0;
m[j]=int(rand()%(*G).vexnum);
while(x<j&&m[x]!=m[j]) //没找到循环
x=x+1;
if((i!=m[j])&&x==j) //没有找到同样的数或i!=j
{
(*G).arcs[i][m[j]].adj=int(rand()%(100-1))+1;
printf("(*G).arcs[i][m[j]].adj:%d\n",(*G).arcs[i][m[j]].adj);
}
else j=j-1;
}
}
/*
for(k=0;k<((*G).vexnum*(*G).vexnum);++k)
{
i = k/(*G).vexnum;
j = k%(*G).vexnum;
fscanf(IN,"%d",&w);
if(w!=0&&w!=-1) n=n+1;
(*G).arcs[i][j].adj=w; // 有向网,弧的权值为w
if((*G).arcs[i][j].adj==-1)
{
(*G).arcs[i][j].adj=INFINITY;
}
}
(*G).arcnum=n;
printf("n:%d\n",n);
printf("(*G).arcnum:%d\n",(*G).arcnum); */
printf("初始邻接矩阵:\n");
for(i=0;i<(*G).vexnum;i++)
{
for(j=0;j<(*G).vexnum;j++)
printf("%d ",(*G).arcs[i][j].adj);
printf("\n");
}
(*G).kind=DN;//有向网的种类标志
return 1;
}
long double ShortestPath_FLOYD(MGraph G,FILE *F)
{
duration=0;
start=clock();
int i,j,k;
for(k=0;k<G.vexnum;k++)
{
for(i=0;i<G.vexnum;i++)
{
for(j=0;j<G.vexnum;j++)
{
if((G.arcs[i][k].adj)+(G.arcs[k][j].adj)>0)
{
if((G.arcs[i][k].adj)+(G.arcs[k][j].adj)<(G.arcs[i][j].adj))
G.arcs[i][j].adj = G.arcs[i][k].adj+G.arcs[k][j].adj;
}
}
}
/*printf("第%d次邻接矩阵:\n",k);
for(i=0;i<G.vexnum;i++)
{
for(j=0;j<G.vexnum;j++)
printf("%d ",G.arcs[i][j].adj);
printf("\n");
} */
}
finish=clock();
duration=(double)(finish - start)/CLOCKS_PER_SEC;
printf("zuizhong矩阵:\n");
for(i=0;i<G.vexnum;i++)
{
for(j=0;j<G.vexnum;j++)
printf("%6d ",G.arcs[i][j].adj);
printf("\n");
}
for(i=0;i<G.vexnum;i++)
for(j=0;j<G.vexnum;j++)
printf("%d到%d的最短距离为%d\n",i,j,G.arcs[i][j].adj);
return duration;
}
int main()
{
MGraph g;
int i,j;
FILE *f,*out;
char file[10],file2[10];
/*
printf("输入要读入的文件名:\n");
scanf("%s",file2);
if((out=fopen(file2,"r"))==NULL){
printf("can not open the read file2!\n");
exit(0);
} */
printf("输入要生成的文件名:\n");
scanf("%s",file);
if((f=fopen(file,"w"))==NULL){
printf("can not open the file!\n");
exit(0);
}
CreateDN(&g,f);
printf("初始邻接矩阵:\n");
for(i=0;i<g.vexnum;i++)
{
for(j=0;j<g.vexnum;j++)
printf("%11d",g.arcs[i][j].adj);
printf("\n");
}
printf("------\n");
fprintf(f,"\t%f\n",ShortestPath_FLOYD(g,f));
return 0;
}。

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