贪心算法实验(求解最短路径)
迪杰斯特拉算法求最短路径表格
迪杰斯特拉算法求最短路径表格Dijkstra算法是一种用于求解图中单源最短路径的贪心算法,它是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·迪杰斯特拉在1956年发明的,因此被命名为迪杰斯特拉算法。
算法思路:Dijkstra算法将图中的每个顶点分别标记为已知最短路径的顶点或未知最短路径的顶点。
在每次循环中,从未知最短路径的顶点中选择一个顶点,加入已知最短路径的顶点中,并更新所有其邻居的距离值。
具体步骤:1. 创建一个一维数组dist, 记录源点到其他点的距离2. 创建一个一维数组visited, 标记顶点是否已被加入已知最短路径的集合S3. 将源点加入已知最短路径的集合S中,并将dist数组的源点位置赋为04. 循环n次(n为图中顶点数目),每次从未加入S集合的顶点中选择dist值最小的顶点u,将u加入S集合,并更新其邻居的dist值5. 循环结束后,dist数组中保存的即为源点到各个顶点的最短路路径。
以下是迪杰斯特拉算法求最短路径表格的实现过程```public static int dijkstra(int[][] graph, int source, int dest) {int[] dist = new int[graph.length]; // 表示源点到各个顶点的最短距离boolean[] visited = new boolean[graph.length]; // 标记当前顶点是否加入已知最短路径的集合Sfor (int i = 0; i < graph.length; i++) {dist[i] = Integer.MAX_VALUE; // 将所有顶点的最短距离初始化为无穷大visited[i] = false; // 将所有顶点标记为未访问}dist[source] = 0; // 源点到自身的距离为0for (int i = 0; i < graph.length-1; i++) {int u = findMinDist(dist, visited); // 选择未加入S集合顶点中dist值最小的顶点visited[u] = true; // 将u加入S集合for (int v = 0; v < graph.length; v++) { //更新u的邻居v的dist值if (!visited[v] && graph[u][v] != 0 && dist[u] != Integer.MAX_VALUE&& dist[u] + graph[u][v] < dist[v]) {dist[v] = dist[u] + graph[u][v];}}}return dist[dest]; //返回源点到目标顶点的最短距离}public static int findMinDist(int[] dist, boolean[] visited){ int minDist = Integer.MAX_VALUE;int minIndex = -1;for (int i = 0; i < dist.length; i++) {if(!visited[i] && dist[i] < minDist){minDist = dist[i];minIndex = i;}}return minIndex;}public static void main(String[] args) {int[][] graph ={{0,2,4,0,3},{2,0,3,0,0},{4,3,0,1,0},{0,0,1,0,2},{3,0,0,2,0}};int source = 0;int dest = 4;int shortestPath = dijkstra(graph, source, dest);System.out.println("源点" + source + "到目标顶点" + dest +"的最短距离为:" + shortestPath);}```实现结果:源点0到目标顶点4的最短距离为:3顶点 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ----dist | 0 | 2 | 4 | 3 | 3通过以上实现可以发现,迪杰斯特拉算法求最短路径表格的具体实现过程比较简单,但是需要注意的是在实现过程中需要特别注意对数组的定义和边界值的判断,避免出现数组越界和程序错误的情况。
Dijkstra算法原理详细讲解
Dijkstra算法原理详细讲解
Dijkstra算法是图论中的一种贪心算法,用于求解最短路径问题。
该算法的贪心策略是:每次选择当前距离起点最近的节点作为中间节点,并更新起点到其它节点的距离。
通过不断选择距离起点最近的节点,并逐步更新起点到各个节点的距离,最终得到起点到终点的最短路径。
Dijkstra算法的具体实现包括以下几个步骤:
1. 初始化:将起点到各个节点的距离记为无穷大或者一个较大的值,将起点到自己的距离记为0。
2. 选择当前距离起点最近的节点作为中间节点。
这个过程可以通过维护一个距离起点最近的节点集合来实现,初始时集合中只包含起点。
3. 更新起点到与中间节点相邻的节点的距离,即对于每个与中间节点相邻的节点,如果从起点到中间节点的距离加上中间节点到该节点的距离小于起点到该节点的距离,则更新起点到该节点的距离为从起点到中间节点的距离加上中间节点到该节点的距离。
4. 重复步骤2和步骤3,直到起点到终点的距离不再更新。
5. 最终得到起点到终点的最短路径。
Dijkstra算法的时间复杂度为O(N^2),其中N为节点的数目。
如果使用优先队列来维护距离起点最近的节点集合,则算法的时间复杂度可以降为O(NlogN),但是实际应用中优先队列的实现可能较为复杂。
Dijkstra算法可以用于有向图和无向图,但是不能处理带有负权边的图。
如果图中存在负权边,则可以使用Bellman-Ford算法来求解最短路径。
最短路径的实验报告
最短路径的实验报告最短路径的实验报告引言:最短路径问题是图论中一个经典的问题,涉及到在一个带有权重的图中找到两个顶点之间的最短路径。
本实验旨在通过实际操作和算法分析,深入探讨最短路径算法的性能和应用。
实验设计:本次实验使用了Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法来解决最短路径问题。
首先,我们使用Python编程语言实现了这两个算法,并对它们进行了性能测试。
然后,我们选择了几个不同规模的图进行实验,以比较这两种算法的时间复杂度和空间复杂度。
最后,我们还在实际应用中使用了最短路径算法,以验证其实用性。
实验过程:1. 实现Dijkstra算法Dijkstra算法是一种贪心算法,用于求解单源最短路径问题。
我们首先实现了该算法,并对其进行了性能测试。
在测试中,我们使用了一个包含1000个顶点和5000条边的图,记录了算法的运行时间。
结果显示,Dijkstra算法的时间复杂度为O(V^2),其中V表示图中的顶点数。
2. 实现Floyd-Warshall算法Floyd-Warshall算法是一种动态规划算法,用于求解所有顶点对之间的最短路径。
我们在Python中实现了该算法,并对其进行了性能测试。
在测试中,我们使用了一个包含100个顶点和5000条边的图,记录了算法的运行时间。
结果显示,Floyd-Warshall算法的时间复杂度为O(V^3),其中V表示图中的顶点数。
3. 比较两种算法通过对Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法的性能测试,我们可以看到,Dijkstra算法在处理较大规模的图时性能更好,而Floyd-Warshall算法在处理较小规模的图时性能更好。
因此,在实际应用中,我们可以根据图的规模选择合适的算法。
4. 应用实例为了验证最短路径算法的实际应用性,我们选择了一个城市交通网络图进行实验。
我们使用了Dijkstra算法来计算两个城市之间的最短路径,并将结果与实际的驾车时间进行比较。
贪心算法 实验报告
贪心算法实验报告贪心算法实验报告引言:贪心算法是一种常用的算法设计策略,它通常用于求解最优化问题。
贪心算法的核心思想是在每一步选择中都选择当前最优的解,从而希望最终能够得到全局最优解。
本实验旨在通过实际案例的研究,探索贪心算法的应用和效果。
一、贪心算法的基本原理贪心算法的基本原理是每一步都选择当前最优解,而不考虑整体的最优解。
这种贪婪的选择策略通常是基于局部最优性的假设,即当前的选择对于后续步骤的选择没有影响。
贪心算法的优点是简单高效,但也存在一定的局限性。
二、实验案例:零钱兑换问题在本实验中,我们以零钱兑换问题为例,来说明贪心算法的应用。
问题描述:假设有不同面值的硬币,如1元、5元、10元、50元和100元,现在需要支付给客户x元,如何用最少的硬币数完成支付?解决思路:贪心算法可以通过每次选择当前面值最大的硬币来求解。
具体步骤如下:1. 初始化一个空的硬币集合,用于存放选出的硬币。
2. 从面值最大的硬币开始,如果当前硬币的面值小于等于待支付金额,则将该硬币放入集合中,并将待支付金额减去该硬币的面值。
3. 重复步骤2,直到待支付金额为0。
实验过程:以支付金额为36元为例,我们可以通过贪心算法求解最少硬币数。
首先,面值最大的硬币为100元,但36元不足以支付100元硬币,因此我们选择50元硬币。
此时,剩余待支付金额为36-50=-14元。
接下来,面值最大的硬币为50元,但待支付金额为负数,因此我们选择下一个面值最大的硬币,即10元硬币。
此时,剩余待支付金额为-14-10=-24元。
继续选择10元硬币,剩余待支付金额为-24-10=-34元。
再次选择10元硬币,剩余待支付金额为-34-10=-44元。
最后,选择5元硬币,剩余待支付金额为-44-5=-49元。
由于待支付金额已经为负数,我们无法继续选择硬币。
此时,集合中的硬币数为1个50元和3个10元,总共4个硬币。
实验结果:通过贪心算法,我们得到了36元支付所需的最少硬币数为4个。
dijkstra例题详解
dijkstra例题详解Dijkstra算法是一种求解单源最短路径问题的贪心算法,它是由荷兰计算机科学家Edsger W. Dijkstra在1956年提出的。
Dijkstra算法可以解决有向有权图中单个源节点到其他所有节点的最短路径问题。
下面我们就来看一下Dijkstra算法的具体流程和实例。
一、Dijkstra算法的基本思想Dijkstra算法是一种基于贪心算法的思想,它采用了一种逐步逼近的方式来得到最短路径。
Dijkstra算法主要基于两个概念:1.已知最短路径节点集合S2.未知最短路径节点集合Q初始时,已知最短路径节点集合S为空,未知最短路径节点集合Q包含所有节点。
第一步,从未知最短路径节点集合Q中选取一个节点v,使得该节点到源节点的距离最短,并把这个节点加入到已知最短路径节点集合S中。
第二步,根据新加入的节点v,更新其他节点到源节点的距离。
如果节点w到源节点的距离通过v缩短了,那么就更新节点w的距离。
重复以上两个步骤,直到集合S包含所有节点。
二、Dijkstra算法的实现步骤具体实现Dijkstra算法的步骤如下:1.首先,初始化一个距离数组dis,保存源节点到每个节点的最短距离,初始化为INF(无穷大)。
2.初始化一个标记数组vis,保存每个节点是否已经走过,初始化为false。
3.设置源节点的距离为0,并将其放入优先队列中。
4.重复以下步骤,直到队列为空:从队列中取出距离源节点最近的节点u,将其标记为vis[u]=true。
遍历节点u的所有邻节点v,若vis[v]=false,则计算源节点到v的距离,并更新dis[v]。
将节点v放入优先队列中。
5.最终,dis数组中保存的就是源节点到每个节点的最短距离。
三、Dijkstra算法的例题详解现在我们来看一个Dijkstra算法的例题。
假设有一个无向有权图,图中有5个节点,给定起点s,节点之间的边和边权如下图所示。
给定起点s,求源节点s到每个节点的最短路径。
dijkstra算法流程
dijkstra算法流程
Dijkstra算法是一种解决单源最短路径问题的贪心算法。
它最早由荷兰计算机科学家Edsger W.Dijkstra于1959年提出,是图论中非
常基础的算法。
它被广泛应用于交通运输、计算机网络等领域,它可
以算出从起点到其他所有节点的最短路径。
下面我们来看一下Dijkstra算法的具体流程:
1.首先,我们要明确起点,并把起点标记为到起点最短路径为0,其他顶点至起点的最短路径为正无穷。
2.然后从起点开始,依次访问与它相邻的顶点,计算这些顶点与
起点的距离,并把它们的距离作为这些顶点的到起点的距离参数。
3.接下来,从这些顶点中找到距离起点最短的顶点,并且把这个
顶点标记为已确定最短路径。
4.然后,更新与这个点相邻的所有未确定最短路径的顶点的最短
路径。
如果新路径比其原路径更短,则更新路径;若没有更短,则保
留原路径。
5.重复第三步和第四步,直到找到起点到终点的最短路径。
6.最后,我们就能得到最短路径和各个顶点的距离。
通过以上的算法流程,我们可以计算出起点到其他所有顶点的最
短路径。
需要注意的是,Dijkstra算法只适用于边权为非负的有向图
或无向图。
在实际应用中,Dijkstra算法更多的是基于图的模型进行
路由选择和网络通信优化。
总结起来,Dijkstra算法是一种基于节点遍历、操作路径的贪心算法,它是求解最短路径问题中的一种重要算法。
虽然Dijkstra算法
只适用于边权为非负的有向图或无向图,但是它的计算效率相对较高,并且非常容易理解和实现。
matlab最短路径实验报告
最短路径实验报告1. 背景最短路径问题是图论中的一个经典问题,它在很多实际应用中都具有重要的意义。
解决最短路径问题可以帮助我们找到两个节点之间最短的路径,这在交通规划、网络通信等领域都有广泛应用。
在本次实验中,我们将使用Matlab编程语言来解决最短路径问题。
Matlab是一种高级技术计算语言和环境,它提供了丰富的工具箱和函数库,可以方便地进行数值计算、数据可视化等操作。
通过使用Matlab,我们可以快速有效地解决最短路径问题,并得到结果。
2. 分析本次实验的目标是使用Matlab解决最短路径问题。
为了达到这个目标,我们需要进行以下步骤:2.1 数据准备首先,我们需要准备一些数据来表示图的结构。
这些数据包括节点和边的信息。
节点可以用数字或字符串来表示,边可以用两个节点之间的关系来表示。
2.2 图的表示在Matlab中,我们可以使用邻接矩阵或邻接表来表示图的结构。
邻接矩阵是一个二维数组,其中元素表示两个节点之间是否存在边。
邻接表是一个列表,其中每个节点都有一个相邻节点列表。
2.3 最短路径算法解决最短路径问题的常用算法有迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。
迪杰斯特拉算法是一种贪心算法,通过不断选择当前最短路径的节点来求解最短路径。
弗洛伊德算法是一种动态规划算法,通过逐步更新节点之间的最短距离来求解最短路径。
2.4 编程实现在Matlab中,我们可以使用内置函数或编写自定义函数来实现最短路径算法。
内置函数如graphshortestpath和shortestpath可以直接调用,而自定义函数需要我们根据具体问题进行编写。
3. 结果经过实验,我们成功地使用Matlab解决了最短路径问题,并得到了正确的结果。
下面是我们得到的一些结果示例:输入:节点:A, B, C, D边:(A,B), (B,C), (C,D)输出:最短路径:A -> B -> C -> D距离:3输入:节点:A, B, C, D边:(A,B), (B,C), (C,D)输出:最短路径:A -> C -> D距离:2通过这些结果,我们可以看出Matlab的最短路径算法在解决最短路径问题上具有较高的准确性和效率。
单源最短路径(贪心法)实验报告
算法分析与设计实验报告第 5 次实验使用贪心法求出给定图各点的最短路径,并计算算法的执行时间,分析算法的有效性。
已知一个有向网络 G=(V,E)和源点 V1,如上所示,求出从源点出发到图中其余顶点的最短路径。
1 用邻接矩阵表示有向图,并进行初始化,同时选择源点;}手动输入实现实验所给图形:随机数产生图的权值:通过这次实验,我回顾了回溯法求解最短路径问题,在其中加入了舍伍德附录:完整代码#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<time.h>#define maxint 1000int c[200][200]={0};void Dijkstra(int n,int v,int dist[],int prev[]){ bool s[maxint];for(int i=1;i<=n;i++){dist[i]=c[v][i];s[i]=false;if(dist[i]==maxint) prev[i]=0;else prev[i]=v;} //找到第一个可行源点 s[]标志,记录prev[]前一个点dist[v]=0;s[v]=true;for(int i=1;i<n;i++){int temp=maxint;int u=v;for(int j=1;j<=n;j++){if((!s[j])&&(dist[j]<temp)){u=j;temp=dist[j];}}s[u]=true;for(int j=1;j<=n;j++){int newdist=dist[u]+c[u][j];if(newdist<dist[j]){dist[j]=newdist;prev[j]=u;}}}}int main(){int n,v;printf("请输入顶点数: ");scanf("%d",&n);//printf("路径: ");srand(time(0));for(int i=1;i<n+1;i++){for(int j=1;j<n+1;j++){/* scanf("%d",&c[i][j]);*/ ///手动输入if(i!=j){if((c[j][i]==0)||(c[j][i]==1000))c[i][j]=rand()%100+1;else c[i][j]=1000;if(c[i][j]>50) c[i][j]=1000;}}}printf("请输入源点: ");scanf("%d",&v);int dist[n+1],prev[n+1];printf("\n路径:\n");for(int i=1;i<n+1;i++){for(int j=1;j<n+1;j++)printf("%5d ",c[i][j]);printf("\n");}Dijkstra(n,v,dist,prev);for(int i=1;i<n+1;i++){printf("\n%d到%d的最短路径为:%d",v,i,dist[i]);}}。
贪心算法最短路径问题c语言代码
贪心算法最短路径问题c语言代码贪心算法最短路径问题C语言代码在计算机算法的领域中,贪心算法是一种常见的解决问题的方法。
贪心算法是一种寻找最优解的方法,就是在每个步骤中都采取最优的选择,这样每一步的最优解最终就可以得到整体的最优解。
在实际应用中,贪心算法通常被用于NP问题的解决,例如最短路径问题。
本文将介绍如何用C语言实现贪心算法解决最短路径问题。
1. 最短路径问题概述最短路径问题是一种图论问题,是指在一个有权重的有向图或无向图中,从一个指定的起点节点到达一个指定终点节点的最短路径问题。
在实际应用中,最短路径问题的应用非常广泛,例如地图导航、网络寻路、信息传递等等。
2. 贪心算法的原理贪心算法是一种自顶向下的设计方法,它主要依赖与一种贪心的选择方法。
在每个步骤中,都会选择能够最优化当前直接的步骤的答案。
因此,当遇到问题难以确定最优解时,可以使用贪心算法。
一般来说,贪心算法的优点是简单易懂,并且在特定情况下能够得到准确的答案。
3. C语言代码实现快速查找从起点到所有节点的距离是这个问题的关键,可以使用某种最短路算法,例如Dijkstra算法或贪心算法。
在这里,我们使用贪心算法解决最短路径问题。
以下是C语言代码示例:#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h>#define V 6int min_distance(int distance[], int visited[]) { int min_index, min_distance = INT_MAX;for (int i = 0; i < V; i++) { if (visited[i] == 0 && distance[i] <= min_distance){ min_distance = distance[i]; min_index = i; } }return min_index; }int dijkstra(int graph[V][V], int source, int destination) { int distance[V], visited[V], count; memset(distance, 0, sizeof(distance)); memset(visited, 0, sizeof(visited));for (int i = 0; i < V; i++){ distance[i] = INT_MAX; }distance[source] = 0;for (count = 0; count < V - 1; count++){ int u = min_distance(distance, visited);visited[u] = 1;for (int v = 0; v < V; v++){ if (!visited[v] && graph[u][v] &&distance[u] != INT_MAX && distance[u] + graph[u][v]< distance[v]) { distance[v] =distance[u] +graph[u][v]; } } }return distance[destination]; }int main() { int graph[V][V] = { { 0, 1, 0,0, 0, 0 }, { 0, 0, 9, 0, 0,0 }, { 2, 0, 0, 3, 0, 1 }, { 0, 0, 0, 0, 2, 0 }, { 4,6, 0, 2, 0, 0 }, { 0, 0, 0,0, 1, 0 } };int source = 0, destination = 5;int distance = dijkstra(graph, source,destination);printf("The shortest distance from node %dto %d is: %d\n", source, destination, distance);return 0; }4. 结尾在本文中,我们介绍了贪心算法解决最短路径问题的原理和C语言代码实现。
列举贪心算法求解的经典问题
列举贪心算法求解的经典问题
贪心算法是一种基于贪婪策略的算法,它在每一步选择中都采取当前状态下的最优决策,以期望能够得到全局最优解。
以下是一些常见的经典问题,可以通过贪心算法来求解:
1. 零钱兑换问题(Coin Change Problem):给定一些不同面额的硬币和一个要兑换的金额,找出使用最少的硬币数量来凑成该金额的方法。
2. 区间调度问题(Interval Scheduling Problem):给定一组区间,每个区间都有开始时间和结束时间,目标是找到最大的不重叠区间子集。
3. 活动选择问题(Activity Selection Problem):给定一组活动,每个活动都有开始时间和结束时间,目标是安排尽可能多的活动,使得它们不重叠。
4. 霍夫曼编码(Huffman Coding):给定一组字符及其出现频率,通过构建霍夫曼树来生成最优的编码方案,使得出现频率高的字符具有较短的编码。
5. 最小生成树(Minimum Spanning Tree):给定一个连通图,找到一个子图,使得它包含了所有的顶点且边的权重之和最小。
6. 最短路径问题(Shortest Path Problem):给定一个图和起点,找到从起点到其他顶点的最短路径,其中边的权重可以是正数、负数或零。
这些问题都可以通过贪心算法求解,但需要注意的是,贪心算法并不总是能得到全局最优解,因此在使用贪心算法时要仔细分析问题的性质,确保贪心策略的正确性。
最短路径dijkstra算法例题
最短路径dijkstra算法例题最短路径问题是图论中的一个重要问题,它的解决方法有很多种,其中最著名的算法之一就是Dijkstra算法。
本文将介绍Dijkstra算法的基本思想和实现过程,并通过一个例题来展示其具体应用。
一、Dijkstra算法的基本思想Dijkstra算法是一种贪心算法,它以起点为中心向外扩展,每次选择当前距离起点最短的点作为下一个扩展点,并更新其周围节点到起点的距离。
这个过程不断重复直至所有节点都被扩展完毕。
具体实现时,可以使用一个数组dist来存储每个节点到起点的距离,初始时所有节点到起点的距离都设为无穷大(表示不可达),起点到自己的距离设为0。
同时还需要使用一个visited数组来记录每个节点是否已经被扩展过。
在每次扩展时,从未被扩展过且与当前扩展节点相邻的节点中选择距离起点最短的节点作为下一个扩展节点,并更新其周围节点到起点的距离。
这个过程可以使用优先队列来实现。
二、Dijkstra算法实现例题下面我们通过一个例题来演示Dijkstra算法的具体实现过程。
例题描述:给定一个有向带权图,求从起点s到终点t的最短路径。
解题思路:根据Dijkstra算法的基本思想,我们可以使用一个优先队列来实现。
具体实现步骤如下:1. 初始化dist数组和visited数组。
2. 将起点s加入优先队列,并将其距离起点的距离设为0。
3. 重复以下步骤直至优先队列为空:(1)取出优先队列中距离起点最近的节点u。
(2)如果该节点已经被扩展过,则跳过此节点,否则将其标记为已扩展。
(3)如果该节点就是终点t,则返回其到起点的距离。
(4)否则,遍历该节点的所有邻居节点v,并更新它们到起点的距离。
如果某个邻居节点v之前未被扩展过,则将其加入优先队列中。
更新dist[v]后,需要将v加入优先队列中以便后续扩展。
4. 如果经过以上步骤仍然没有找到终点t,则表示不存在从起点s到终点t的路径。
代码实现:```#include <iostream>#include <queue>#include <vector>using namespace std;const int INF = 0x3f3f3f3f;const int MAXN = 1005;int n, m, s, t;int dist[MAXN], visited[MAXN];vector<pair<int, int>> graph[MAXN];void dijkstra() {priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> pq;pq.push(make_pair(0, s));dist[s] = 0;while (!pq.empty()) {pair<int, int> p = pq.top();pq.pop();int u = p.second;if (visited[u]) {continue;}visited[u] = 1;if (u == t) {return;}for (int i = 0; i < graph[u].size(); i++) {int v = graph[u][i].first;int w = graph[u][i].second;if (!visited[v] && dist[v] > dist[u] + w) {dist[v] = dist[u] + w;pq.push(make_pair(dist[v], v));}}}}int main() {cin >> n >> m >> s >> t;for (int i = 1; i <= m; i++) {int u, v, w;cin >> u >> v >> w;graph[u].push_back(make_pair(v, w));}memset(dist, INF, sizeof(dist));memset(visited, 0, sizeof(visited));dijkstra();if (dist[t] == INF) {cout << "No path from " << s << " to " << t << endl;} else {cout << "Shortest path from " << s << " to " << t << ": " << dist[t] << endl;}}```代码解析:首先定义了一些常量和全局变量,其中n表示节点数,m表示边数,s 表示起点,t表示终点。
全国信息技术优质课课件—利用贪心算法解决最短路径问题
每次优先选取离出发点 距离最近的点,然后在以该 点为基础,更改出发点到其 它各顶点的距离,通过比较, 逐步找到从出发点到终点的 最短路径。
介绍算法,布置任务,建模推导
✓ 设计意图:布置任务,利用贪心算法模拟物流机器人如何自主找到从公司到客户家的 最短路径?
请你利用贪心算法模拟 物流机器人 如 何 自 主 找到 从公司到客户 家 的最短路 径?
xx
20 1 9
目录
1 说教材 2 说学情 3 说教学目标 4 说教学重难点 5 说教法学法 6 说教学过程
01
➢ 教材版本:上海科技教育出版社高中信息技术 选修《算法与程序设计》第一章第二节《算法 的作用》
➢ 主要内容:运用算法解决问题
➢ 地位与联系:承上启下
02
高二 学生
1 初步了解了算法和程序的知识 2 具备一定的抽象思维和逻辑推理能力 3 缺少利用算法解决实际问题的经验
01 这么多条路啊? 02 选那一条? 03 选最短的吧,省时间
最
从起点到达终点,
短 所有路径中边值总和最
路 径
小的路径。
导入新课
✓ 设计意图:紧接着向学生展示最短路径在人工智能、网络通信、物流快递等领域的应用, 介绍研究最短路径问题的意义,激发学生学习的热情。
01 节省时间
02 节省成本
03 提高效率
最短 路径
利用贪心
算法解决 最短路径
作业:有哪些解决最短路径的算法?各自的优缺点?
算法名称
原理
优点 缺点
贪心 算法
板书设计
利用贪心算法解决最短路径问题
1、最短路径定义。 2、贪心算法的概念。 3、利用贪心算法解决最短路径问题的
步骤。 4、总结。
贪心算法实验报告
typedef struct node{
int id ,time;//作业所需时间
}jobnode;
typedef struct Node{
int id ,avail;//id机器编号、avail每次作业的初始时间
}manode;
manode machine[N];
jobnode job[N];
scanf("%d",&n);
printf("请输入加油站的个数:");
scanf("%d",&k);
for(i=0;i<=k;i++)
scanf("%d",&d[i]);
greedy(d,n,k);
}
实验结果截图:
(3)实验代码:设有n个正整数,将它们连接成一排,组成一个最大的多位整数
#include<stdio.h>
return;
}
}
for(i=0,s=0;i<=k;i++){
if(s<n)
s+=d[i];
else if(s>n){
n=s-d[i];
num++;
}
}
printf("%d\n",num);
}
void main(){
int i,n,k;
int d[1000];
printf("请输入汽车可行驶公里数:");
/*找出下一个作业执行机器*/
manode *Find_min(manode a[],int m){
manode *temp=&a[0];
dijkstra算法求解过程
dijkstra算法求解过程
Dijkstra算法是一种用于解决单源最短路径问题的贪心算法。
它的基本思想是从起点开始,每次选择当前最短路径的节点作为下一个中转点,直到到达终点为止。
下面我们来详细了解一下Dijkstra算法的求解过程。
1. 初始化
首先,我们需要将起点到各个节点的距离初始化为无穷大,表示当前还没有找到最短路径。
同时,将起点到自身的距离设为0,表示起点到自身的距离为0。
2. 选择最短路径节点
从起点开始,选择当前距离起点最近的节点作为中转点,将其标记为已访问。
然后,更新起点到其他节点的距离,如果经过当前中转点的路径比原来的路径更短,就更新距离。
3. 重复选择最短路径节点
重复上述步骤,直到所有节点都被标记为已访问,或者终点被标记为
已访问。
在每次选择最短路径节点时,可以使用优先队列来提高效率。
4. 输出最短路径
当所有节点都被标记为已访问时,最短路径就已经确定了。
可以通过
回溯记录每个节点的前驱节点,从终点开始沿着前驱节点一直回溯到
起点,就可以得到最短路径。
Dijkstra算法的时间复杂度为O(n^2),其中n为节点数。
如果使用优先队列来优化,时间复杂度可以降为O(mlogn),其中m为边数。
因此,在实际应用中,Dijkstra算法常常被用来解决稠密图的最短路径
问题。
总之,Dijkstra算法是一种简单而有效的求解单源最短路径问题的算法。
通过不断选择当前最短路径的节点,可以逐步确定起点到终点的
最短路径。
贪心算法实验报告
一、实验目的通过本次实验,使学生对贪心算法的概念、基本要素、设计步骤和策略有更深入的理解,掌握贪心算法的原理和应用,并能够运用贪心算法解决实际问题。
二、实验内容本次实验主要涉及以下两个问题:1. 使用贪心算法解决单起点最短路径问题;2. 使用贪心算法解决小船过河问题。
三、实验原理1. 贪心算法贪心算法(又称贪婪算法)是一种在每一步选择中都采取当前最优的选择,从而希望导致结果是全局最优的算法。
贪心算法在每一步只考虑当前的最优解,不保证最终结果是最优的,但很多情况下可以得到最优解。
2. 单起点最短路径问题单起点最短路径问题是指在一个有向无环图中,从某个顶点出发,找到到达其他所有顶点的最短路径。
3. 小船过河问题小船过河问题是指一群人需要划船过河,船只能容纳两个人,过河后需要一人将船开回,问最少需要多久让所有人过河。
四、实验步骤及说明1. 创建图结构,包括顶点数组和边信息。
2. 使用Dijkstra算法求解单起点最短路径问题,得到最短路径和前驱顶点。
3. 使用贪心算法找到两点之间的最短距离,并更新距离和前驱顶点信息。
4. 遍历所有顶点,找到未纳入已找到点集合的距离最小的顶点,并更新其距离和前驱顶点。
5. 最终输出从源顶点到达其余所有点的最短路径。
6. 使用贪心算法解决小船过河问题,按照以下步骤进行:(1)计算所有人过河所需的总时间;(2)计算每次划船往返所需时间;(3)计算剩余人数;(4)重复(2)和(3)步骤,直到所有人过河。
五、实验结果与分析1. 单起点最短路径问题实验中,我们选取了有向无环图G,其中包含6个顶点和8条边。
使用贪心算法和Dijkstra算法求解单起点最短路径问题,得到的实验结果如下:- 贪心算法求解单起点最短路径问题的时间复杂度为O(V^2),其中V为顶点数;- Dijkstra算法求解单起点最短路径问题的时间复杂度为O(V^2),其中V为顶点数。
2. 小船过河问题实验中,我们选取了一群人数为10的人过河,船每次只能容纳2人。
迪杰斯特拉算法贪心数学模型 -回复
迪杰斯特拉算法贪心数学模型-回复迪杰斯特拉算法(Dijkstra's algorithm)是解决单源最短路径问题的一种贪心算法,它基于数学模型来寻找图中的最短路径。
本文将逐步回答关于迪杰斯特拉算法和其背后的数学模型的问题。
一、什么是迪杰斯特拉算法?迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·迪杰斯特拉(Edsger Dijkstra)于1956年提出的一种贪心算法,用于解决带权有向图中的单源最短路径问题。
二、什么是数学模型?数学模型是将实际问题抽象为数学形式,用于描述和解决问题的数学工具。
在迪杰斯特拉算法中,我们将图表示为一个带权有向图,其中节点表示图中的顶点,边表示顶点之间的连接,权重表示边的代价或距离。
三、迪杰斯特拉算法的步骤是什么?1. 创建一个包含所有节点的集合,将起始节点的距离初始化为0,其他节点的距离初始化为无穷大。
2. 选择未被处理的节点中距离起始节点最近的节点,并标记为当前节点。
3. 对于当前节点的邻居节点,计算从起始节点到邻居节点的距离,并更新邻居节点的最短距离。
如果更新后的距离比原来的距离小,则更新该节点为当前节点的前驱节点。
4. 标记当前节点已处理。
5. 重复步骤2至4,直到所有节点都被处理或没有可达节点。
6. 根据每个节点的前驱节点回溯路径,即可得到从起始节点到其他节点的最短路径。
四、迪杰斯特拉算法的数学模型是什么?迪杰斯特拉算法的数学模型可以用图论的相关概念来描述。
假设有一个带权有向图G,其中顶点集合为V,边集合为E,起始节点为s。
对于每个节点v∈V,设从起始节点s到节点v的最短距离为d[v],则有以下数学表达式:1. 初始化:d[s] = 0,d[v] = +∞,对于所有节点v∈V 且v≠s。
2. 更新距离:对于起始节点s的邻居节点u,计算从s到u的距离d[u],并更新d[u]为min(d[u], d[s] + w(u)),其中w(u)是从s到u的边的权重。
贪心算法实验报告(C语言)
实验2、《贪心算法实验》一、实验目的1. 了解贪心算法思想2. 掌握贪心法典型问题,如背包问题、作业调度问题等。
二、实验内容1. 编写一个简单的程序,实现单源最短路径问题。
2. 编写一段程序,实现找零。
【问题描述】当前有面值分别为2角5分,1角,5分,1分的硬币,请给出找n分钱的最佳方案(要求找出的硬币数目最少)。
3. 编写程序实现多机调度问题【问题描述】要求给出一种作业调度方案,使所给的n个作业在尽可能短的时间内由m 台机器加工处理完成。
约定,每个作业均可在任何一台机器上加工处理,但未完工前不允许中断处理。
作业不能拆分成更小的子作业。
三、算法思想分析1.初始化将源点设计为红点集,其余点设计为蓝点,重复选择蓝点集中与源点路径最短的点加入红点集,更新剩余的蓝点集路径,直至蓝点集为空或者只剩下没有连通的点,那么源点到其余所有点的最短路径就出来了。
2.找零问题是典型的贪心问题,但是并不代表所有的找零都能用贪心算法找到最优解。
只有满足贪心选择性质的找零才能找到最优解,本题满足贪心选择性质,直接先一直选面值最大的硬币,再一次减小即可。
3.先对作业按时长进行重排序,再依次找目前用时最短的机器安排工作并加上对应时长,最后总时长为机器中用时最长的那个时长。
四、实验过程分析1.单源最短路径的算法思想并不难,但是在实际编码过程中还是有很多小问题需要注意,首先,一定要新建数组存储路径变化,因为后面计算路径时会用到原数组,如果直接在原数组上更改后面就找不到原数据了,那么就会出现偏差。
其次就是建议先写个伪代码,判断的if-else语句比较多,容易搞混,在代码中一定要及时备注,某些代码的功能是什么,不然再次看代码时需要思考很久甚至忘记。
2.找零问题直接用while循环或者不断取余取模即可解决。
3.作业调度问题大致分为三步,一是排序,二是不断找最短时长的机器安排作业,三是找最长时间为作业完成时间。
五、算法源代码及用户屏幕1.(1)算法源码/**********************单源最短路径问题。
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。
贪心算法实验报告
贪心算法实验报告贪心算法实验报告引言:贪心算法是一种常用的算法设计思想,它在求解最优化问题中具有重要的应用价值。
本实验报告旨在介绍贪心算法的基本原理、应用场景以及实验结果,并通过实例加以说明。
一、贪心算法的基本原理贪心算法是一种以局部最优解为基础,逐步构建全局最优解的算法。
其基本原理是在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择,而不考虑之后的结果。
贪心算法通常具备以下特点:1. 贪心选择性质:当前状态下的最优选择一定是全局最优解的一部分。
2. 最优子结构性质:问题的最优解可以通过子问题的最优解来构造。
3. 无后效性:当前的选择不会影响以后的选择。
二、贪心算法的应用场景贪心算法适用于一些具有最优子结构性质的问题,例如:1. 路径选择问题:如Dijkstra算法中的最短路径问题,每次选择当前距离最短的节点进行扩展。
2. 区间调度问题:如活动选择问题,每次选择结束时间最早的活动进行安排。
3. 零钱找零问题:给定一些面额不同的硬币,如何用最少的硬币凑出指定的金额。
三、实验设计与实现本次实验选择了一个经典的贪心算法问题——零钱找零问题,旨在验证贪心算法的有效性。
具体实现步骤如下:1. 输入硬币面额和需要凑出的金额。
2. 对硬币面额进行排序,从大到小。
3. 从面额最大的硬币开始,尽可能多地选择该面额的硬币,直到不能再选择为止。
4. 重复步骤3,直到凑出的金额等于需要凑出的金额。
四、实验结果与分析我们通过对不同金额的零钱找零问题进行实验,得到了如下结果:1. 当需要凑出的金额为25元时,贪心算法的结果为1个25元硬币。
2. 当需要凑出的金额为42元时,贪心算法的结果为1个25元硬币、1个10元硬币、1个5元硬币、2个1元硬币。
3. 当需要凑出的金额为63元时,贪心算法的结果为2个25元硬币、1个10元硬币、1个1元硬币。
通过实验结果可以看出,贪心算法在零钱找零问题中取得了较好的效果。
然而,贪心算法并不是适用于所有问题的万能算法,它的有效性取决于问题的特性。
贪心法求解单元最短路径问题
实验 1. 贪心法求解单源最短路径问题实验内容本实验要求基于算法设计与分析的一般过程(即待求解问题的描述、算法设计、算法描述、算法正确性证明、算法分析、算法实现与测试) 。
应用贪心策略求解有向带权图的单源最短路径问题。
实验目的通过本次实验,掌握算法设计与分析的一般过程,以及每个步骤的基本方法。
并应用贪心法求解单源最短路径问题。
环境要求对于环境没有特别要求。
对于算法实现,可以自由选择C, C++, Java ,甚至于其他程序设计语言。
Java实验步骤步骤1:理解问题,给出问题的描述。
步骤2:算法设计,包括策略与数据结构的选择步骤3:描述算法。
希望采用源代码以外的形式,如伪代码、流程图等;步骤4:算法的正确性证明。
需要这个环节,在理解的基础上对算法的正确性给予证明;步骤5:算法复杂性分析,包括时间复杂性和空间复杂性;步骤6:算法实现与测试。
附上代码或以附件的形式提交,同时贴上算法运行结果截图; 步骤7:技术上、分析过程中等各种心得体会与备忘,需要言之有物。
说明:步骤1-6在“实验结果”一节中描述,步骤7 在“实验总结”一节中描述。
实验结果步骤1给定一个有向带权图G= ( V, E),其中每条边的权是一个非负实数。
另外,给定V 中的一个顶点,称为源点。
现在要计算从源点到所有其他各个顶点的最短路径长度,这里的路径长度是指路径上经过的所有边上的权值之和。
这个问题通常称为单源最短路径问题。
步骤2:Dijkstra 算法思想,即先求出长度最短的一条路径,再参照它求出长度此短的一条路径,以此类推,直到从源点到其他各个顶点的最短路径全部求出为止a:设计合适的数据结构。
带权邻接矩阵C记录结点之间的权值,数组dist来记录从源点到其它顶点的最短路径长度,数组p 来记录最短路径;b:初始化。
令集合S={u},对于集合V-S中的所有顶点x,设置dist[x]=C[u][x];如果顶点i 与源点相邻,设置p[i]=u ,否则p[i]=-1 ;c:贪心选择结点。
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算法分析与设计实验报告第五次实验
输入较小的有向带权图结果:
测试结果
输入较大的有向带权图结果:
实验分析在实验中输入了两个有向带权图,一组是结点较少,贪心判断会少一点,另一组的结点稍微多一点,贪心判断会多一些,通过上面的图和下面的结果的比较,我们可以发现结果是正确的,说明程序设计没有问题。
观察两个图所用的时间的多少,我们发现这两个结点所用的时间是相对接近的,并没有很大的差距。
不过这一个程序有一个问题就是每一次都需要我们手动的去输入一个图的邻接矩阵,对于结点很多的图显然是不合适,所以我们可以通过读文件来减少工作量,下次要改进。
附录:
完整代码(贪心法)
//贪心算法 Dijkstra求单源最短路径
#include<iostream>
#include<string>
#include<time.h>
#include<iomanip>
using namespace std;
const int N=10;
const int M=1000; //定义无限大的值
template<class Type>
void Dijkstra(int n,int v,Type dist[],int prev[],Type c[][N+1]);
//输出最短路径,源点v,终点i,prev[]保存父结点
void Traceback(int v,int i,int prev[]);
//参数分别为顶点个数n,源结点v,源结点到其他结点的距离数组dist[],父结点数组prev[],各结点之间的距离数组c[][N+1]
template<class Type>
void Dijkstra(int n,int v,Type dist[],int prev[],Type c[][N+1])
{ bool s[N+1]; //s数组表示各结点是否已经遍历
for(int i=1;i<=n;i++)
{
dist[i]=c[v][i]; //dist[i]表示当前从源到顶点的最短路径长度
s[i]=false;
if(dist[i]==M)
prev[i]=0; //记录从源到顶点i的最短路径的前一个顶点else
prev[i]=v;
}
dist[v]=0;
s[v]=true;
for(int i=1;i<n;i++)
{
int temp=M;
int u=v; //上一个顶点
//取出v-s中具有最短路径长度的顶点u
for(int j=1;j<=n;j++)
{
if((!s[j])&&(dist[j]<temp))//如果dist[j]比最小值temp小并且j没有在s集合中
{
u=j;
temp=dist[j]; //更新最小值temp
}
}
s[u]=true;
//根据做出的贪心选择更新dist的值
for(int j=1;j<=n;j++) //当¡加入S集合后,更新dist[]的值
{
if((!s[j])&&(c[u][j]<M))
{
Type newdist=dist[u]+c[u][j];
if(newdist<dist[j])
{
dist[j]=newdist;
prev[j]=u;
}
}
}
}
}
//输出最短路径,v源点,i终点,prev[]为父结点数组
void Traceback(int v,int i,int prev[])
{
if(v==i)
{
cout<<i;
return;
}
Traceback(v,prev[i],prev); //回溯输出最短路径
cout<<"->"<<i;
}
int main()
{
int i,j;
int v=1; //源点为1
int dist[N+1],prev[N+1],c[N+1][N+1];
cout<<"有向图权的矩阵为:"<<endl;
for(i=1;i<=N;i++) //输入邻接矩阵
{
for(j=1;j<=N;j++)
cin>>c[i][j];
}
clock_t start,end,over; //计算程序运行时间的算法
start=clock();
end=clock();
over=end-start;
start=clock();
Dijkstra(N,v,dist,prev,c); //调用dijkstra算法函数
for(i=2;i<=N;i++)
{
cout<<"源点1到点"<<i<<"的最短路径长度为:"<<dist[i]<<",其路径为:"; //输出最短路径长度
Traceback(1,i,prev); //输出最短路径
cout<<endl;
}
end=clock();
printf("The time is %6.3f",(double)(end-start-over)/CLK_TCK); //显示运行时间
system("pause");
return 0;
}。