分支限界法实现单源最短路径问题
单元最短路径问题 分支限界法
单元最短路径问题分支限界法【序】单元最短路径问题:分支限界法解析【引】在计算机科学中,图论问题一直是研究的热点之一。
而图的最短路径问题更是其中一个经典的困难问题。
在图中,单元最短路径问题就是要找到两个顶点之间的最短路径。
而在解决这个问题的过程中,我们可以借助分支限界法,来帮助我们找到最优的解。
本文将深度分析单元最短路径问题及分支限界法,以帮助读者全面理解并掌握这一问题解决方法。
【1】什么是单元最短路径问题?单元最短路径问题是图论中常见的一个问题,它要求在一个加权有向图或无向图中,找到两个给定顶点之间的最短路径。
该问题的解决方法包括了广度优先搜索、迪杰斯特拉算法等多种方法,其中分支限界法是一种常用的解决方法之一。
【2】分支限界法的基本思想分支限界法是一种通过搜索解空间来找到最优解的方法。
它通过将问题空间划分为一系列子问题,并不断搜索当前最优解的子空间,从而逐渐缩小问题空间,最终找到最优解。
【3】分支限界法在单元最短路径问题中的应用在解决单元最短路径问题时,分支限界法可以通过以下步骤来实施:1. 确定初始解和问题空间:选择一个顶点作为起始点,并设置一个初始解,例如将起始点的路径长度设置为0,其他顶点的路径长度设置为无穷大。
2. 扩展节点:从初始解开始,按照一定的扩展策略选择下一个节点进行扩展。
在单元最短路径问题中,我们可以选择将当前节点的邻接节点添加到解空间中。
3. 更新当前解:根据当前解空间中的节点,更新各节点的路径长度。
4. 剪枝:根据一定的条件,判断是否要剪去一些节点,从而缩小问题空间。
5. 重复上述步骤:不断迭代地重复上述步骤,直到找到最优解或者问题空间为空。
【4】为什么分支限界法适用于单元最短路径问题?分支限界法适用于单元最短路径问题的原因有以下几点:1. 分支限界法能够保证找到最优解。
通过不断地缩小问题空间,分支限界法能够找到最小的路径长度。
2. 分支限界法具有较高的搜索效率。
在每一步中,分支限界法都能够通过剪枝操作,排除一部分不可能达到最优解的节点,从而减少了搜索空间。
贪心算法和分支限界法解决单源最短路径
单源最短路径计科1班朱润华2012040732方法1:贪心算法一、贪心算法解决单源最短路径问题描述:单源最短路径描述:给定带权有向图G=(V,E),其中每条边的权是非负实数。
另外,还给定V中的一个顶点,称之为源(origin)。
现在要计算从源到其他各顶点的最短路径的长度。
这里的路径长度指的是到达路径各边权值之和。
Dijkstra算法是解决单源最短路径问题的贪心算法。
Dijkstra算法的基本思想是:设置顶点集合S并不断地做贪心选择来扩充集合。
一个顶点属于集合S当且仅当从源点到该顶点的最短路径长度已知。
贪心扩充就是不断在集合S中添加新的元素(顶点)。
初始时,集合S中仅含有源(origin)一个元素。
设curr是G的某个顶点,把从源到curr 且中间只经过集合S中顶点的路称之为从源到顶点curr的特殊路径,并且使用数组distance记录当前每个顶点所对应的最短路径的长度。
Dijkstra算法每次从图G中的(V-S)的集合中选取具有最短路径的顶点curr,并将curr加入到集合S中,同时对数组distance 进行必要的修改。
一旦S包含了所有的V中元素,distance数组就记录了从源(origin)到其他顶点的最短路径长度。
二、贪心算法思想步骤:Dijkstra算法可描述如下,其中输入带权有向图是G=(V,E),V={1,2,…,n},顶点v是源。
c是一个二维数组,c[i][j]表示边(i,j)的权。
当(i,j)不属于E时,c[i][j]是一个大数。
dist[i]表示当前从源到顶点i的最短特殊路径长度。
在Dijkstra算法中做贪心选择时,实际上是考虑当S添加u之后,可能出现一条到顶点的新的特殊路,如果这条新特殊路是先经过老的S到达顶点u,然后从u经过一条边直接到达顶点i,则这种路的最短长度是dist[u]+c[u][i]。
如果dist[u]+c[u][i]<dist[i],则需要更新dist[i]的值。
分支限界法实验(单源最短路径)
分⽀限界法实验(单源最短路径)算法分析与设计实验报告第七次实验基本思想:附录:完整代码(分⽀限界法)Shorest_path.cpp//单源最短路径问题分⽀限界法求解#include#include#include#include"MinHeap2.h"using namespace std;templateclass Graph //定义图类{friend int main();public:void shortest_path(int); private:int n, //图的顶点数*prev; //前驱顶点数组Type **c, //图的邻接矩阵*dist; //最短距离数组};templateclass MinHeapNode //最⼩堆中的元素类型为MinHeapNode{friend Graph;public:operator int() const{return length;}private:int i; //顶点编号Type length; //当前路长};//单源最短路径问题的优先队列式分⽀限界法templatevoid Graph::shortest_path(int v){MinHeap> H(1000);//定义最⼩堆的容量为1000//定义源为初始扩展结点MinHeapNode E;//初始化源结点E.i=v;E.length=0;dist[v]=0;while(true)//搜索问题的解空间{for(int j=1;j<=n;j++)if((c[E.i][j]!=0)&&(E.length+c[E.i][j]{//顶点i到顶点j可达,且满⾜控制约束//顶点i和j之间有边,且此路径⼩于原先从源点i到j的路径长度dist[j]=E.length+c[E.i][j];//更新dist数组prev[j]=E.i;//加⼊活结点优先队列MinHeapNode N;N.i=j;N.length=dist[j];H.Insert(N);//插⼊到最⼩堆中}try{H.DeleteMin(E); // 取下⼀扩展结点}catch (int){break;}if(H.currentsize==0)//优先队列空{break;}}}int main(){int n=11;int prev[12]={0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0};//初始化前驱顶点数组intdist[12]={1000,1000,1000,1000,1000,1000,1000,1000,1000,1000,1000,1000};//初始化最短距离数组cout<<"单源图的邻接矩阵如下:"<int **c=new int*[n+1];for(int i=1;i<=n;i++) //输⼊图的邻接矩阵{c[i]=new int[n+1];for(int j=1;j<=n;j++){cin>>c[i][j];}}int v=1; //源结点为1Graph G;G.n=n;G.c=c;G.dist=dist;G.prev=prev;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();G.shortest_path(v);//调⽤图的最短路径查找算法//输出从源结点到⽬的结点的最短路径cout<<"从S到T的最短路长是:"<for(int i=2;i<=n;i++)//输出每个结点的前驱结点{cout<<"prev("<}for(int i=2;i<=n;i++) //输出从源结点到其他结点的最短路径长度{cout<<"从1到"<}for(int i=1;i<=n;i++) //删除动态分配时的内存{delete[] c[i];}delete[] c;c=0;end=clock();printf("The time is %6.3f",(double)(end-start-over)/CLK_TCK); //显⽰运⾏时间cout< system("pause");return 0;}MinHeap.h#includetemplateclass Graph;templateclass MinHeap //最⼩堆类{templatefriend class Graph;public:MinHeap(int maxheapsize=10); //构造函数,堆的⼤⼩是10~MinHeap(){delete[] heap;} //最⼩堆的析构函数int Size() const{return currentsize;} //Size()返回最⼩堆的个数T Max(){if(currentsize) return heap[1];} //第⼀个元素出堆MinHeap& Insert(const T& x); //最⼩堆的插⼊函数MinHeap& DeleteMin(T& x); //最⼩堆的删除函数void Initialize(T x[],int size,int ArraySize); //堆的初始化void Deactivate();void output(T a[],int n);private:int currentsize,maxsize;T *heap;};templatevoid MinHeap::output(T a[],int n) //输出函数,输出a[]数组的元素{for(int i=1;i<=n;i++)cout<cout<}templateMinHeap::MinHeap(int maxheapsize){maxsize=maxheapsize;heap=new T[maxsize+1]; //创建堆currentsize=0;}templateMinHeap& MinHeap::Insert(const T& x){if(currentsize==maxsize) //如果堆中的元素已经等于堆的最⼤⼤⼩return *this; //那么不能在加⼊元素进⼊堆中int i= ++currentsize;while(i!=1 && x{heap[i]=heap[i/2];i/=2;}heap[i]=x;return *this;}templateMinHeap& MinHeap::DeleteMin(T& x) //删除堆顶元素{if(currentsize==0){cout<<"Empty heap!"<return *this;}x=heap[1];T y=heap[currentsize--];int i=1,ci=2;while(ci<=currentsize){if(ciheap[ci+1])ci++;if(y<=heap[ci])break;heap[i]=heap[ci];i=ci;ci*=2;}heap[i]=y;return *this;}templatevoid MinHeap::Initialize(T x[],int size,int ArraySize) //堆的初始化{ delete[] heap;heap=x;currentsize=size;maxsize=ArraySize;for(int i=currentsize/2;i>=1;i--){T y=heap[i];int c=2*i;while(c<=currentsize){if(cheap[c+1])c++;if(y<=heap[c])break;heap[c/2]=heap[c];c*=2;}heap[c/2]=y;}}templatevoid MinHeap::Deactivate() {heap=0;}。
用分支限界法求解单源最短路径问题
•
从队列中取出距离起始节点最近的节点作为当前节点。
•
对当前节点进行扩展操作,生成其可达的所有邻居节点。
•
对于每个邻居节点,计算通过当前节点到达该节点的距离,并更新
其距离值。
•
如果更新后的距离小于该节点当前的最短距离,则更新节点的最短
距离,并将其添加到队列中。
当队列为空时,所有节点的最短路径已经确定。 根据计算得到的最短距离,可以重构最短路径。从目标节点开始,按照每个 节点的最短路径前驱逐步回溯,直到回溯到起始节点,即可得到最短路径。
分支限界法 优化搜索过程。它通过限制搜索空间,避免了对所有可能路径进行穷举搜索,从 而提高了算法的效率。
需要注意的是,分支限界法的实现可能涉及具体的数据结构和算法细节,包 括如何表示图、选择优先队列的实现方式等。具体的实现方法可以根据实际情况 进行调整和优化。
分支限界法(Branch and Bound)是一种常用的算法策略,可用于解决单 源最短路径问题。下面是使用分支限界法求解单源最短路径问题的基本步骤:
初始化:将起始节点设置为当前节点,并将其到起始节点的距离设为 0。将
其他节点到起始节点的距离设为无穷大。 创建一个优先队列(通常使用最小堆)用于存储待扩展的节点。将起始节点
贪新算法和分支限界法解单源最短路径
单源最短路径问题一、问题描述与分析1.分支限界法解单源最短路径:分支限界法类似于回溯法,是在问题的解空间树上搜索问题解的算法。
一般情况下,分支限界法与回溯法的求解目标不同。
回溯法的求解目标是找出解空间树中满足约束条件的所有解,而分支限界法的求解目标则是找出满足约束条件的一个解,或是在满足约束条件的解中找出在某种意义下的最优解。
分支限界法常以广度优先或以最小耗费(最大效益)优先的方式搜索问题的解空间树。
在分支限界法中,每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。
活结点一旦成为扩展结点,就一次性产生其所有儿子结点。
在这些儿子结点中,导致不可行解或导致非最优解的儿子结点被舍弃,其余儿子结点被加入活结点表中。
此后,从活结点表中取下一结点成为当前扩展结点,并重复上述结点扩展过程。
这个过程一直持续到找到所需的解或活结点表为空时为止。
常见的两种分支限界法:1)队列式(FIFO)分支限界法按照队列先进先出(FIFO)原则选取下一个节点为扩展节点。
2)优先队列式分支限界法按照优先队列中规定的优先级选取优先级最高的节点成为当前扩展节点。
单源最短路径问题适合于用分支限界法求解。
解单源最短路径问题的优先队列式分支限界法用一极小堆来存储活结点表。
其优先级是结点所对应的当前路长。
2.贪新算法解单源最短路径:Dijkstra算法是解单源最短路径问题的贪心算法。
其基本思想是,设置顶点集合S并不断地作贪心选择来扩充这个集合。
一个顶点属于集合S当且仅当从源到该顶点的最短路径长度已知。
二、算法设计1.分支限界法:Public class BBShortest{Static class HeapNode implements Comparable{Int I;Float length;HeapNode(int ii, float ll){I=ii;Length=ll;}Public int comparator(Object x){Float xl=((HeapNode)x).length;If(length<xl)return-1;I if (length==xl) return0;Return 1;}}Static float[][]a;Public static void shortest(int v,float []dist,int []p){Int n=p.length-1;MinHeap heap=new MinHeap();//定义源为初始扩展节点HeapNode enode=new HeapNode(v,0);for(int j=1;j<=n;j++)dist[j]=Float.MAX_VALUE;dist[v]=0;while (true) { // 搜索问题的解空间for (int j=1;j<=n;j++)if(a[enode.i][j] < Float.MAX_VALUE && enode.length+a[enode.i][j] < dist[j]){// 顶点i到顶点j可达,且满足控制约束dist[j]=enode.length+a[enode.i][j];p[j]=enode.i;HeapNode node = new HeapNode(j,dist[j]);heap.put(node); // 加入活结点优先队列}if (heap.isEmpty()) break;else enode = (HeapNode) heap.removeMin();}}}2.贪新算法:public static void dijkstra(int v){int n=dist.length-1;if(v<1||v>n) return;boolean[]s=new boolean[n+1];for(int i=1;i<=n;i++){dist[i]=a[v][i];s[i]=false;if(dist[i]<0) prev[i]=0;else prev[i]=v;}dist[v]=0;s[v]=true;for(int i=1;i<n;i++){int temp=Integer.MAX_VALUE;int u=v;for(int j=1;j<=n;j++)if((!s[j])&&(dist[j]<temp)&&(dist[j]>0)) {u=j;temp=dist[j];}s[u]=true;for(int j=1;j<=n;j++){if((!s[j])&&(a[u][j]>0)){int newdist=dist[u]+a[u][j];if(newdist<dist[j]||dist[j]==-1){dist[j]=newdist;prev[j]=u;}}}}}三、算法实现1. 分支限界法解单源最短路径:#include <iostream>using namespace std;#define MAX 1000class Graph{public:void ShorestPaths(int);void ShowDist();Graph();private:int n;int *prev;int **c;int *dist;};class MinHeapNode{friend Graph;public:int getI() {return i;}void setI(int ii){i = ii;}int getLength(){return length;}void setLength(int len){length = len;}private:int i;int length;};class MinHeap{friend Graph;public:MinHeap();MinHeap(int);void DeleteMin(MinHeapNode &);void Insert(MinHeapNode);bool OutOfBounds();private:int length;MinHeapNode *node;};Graph::Graph(){int wi = 0;int yi = 0;cout<<"请输入图的节点个数:";cin>>n;cout<<"请输入图的邻接矩阵:" << endl;c = new int*[n+1];dist = new int[n+1];prev = new int[n+1];for (wi = 0; wi <= n; wi++){c[wi] = new int[n+1];if (wi == 0){for (yi = 0; yi <= n; yi++){c[wi][yi] = 0;}}else{for (yi = 0; yi <= n; yi++){if (yi == 0){c[wi][yi] = 0;}else{cin >> c[wi][yi];}}}}for (wi = 0; wi <= n; wi++){dist[wi] = MAX;prev[wi] = 0;}}void Graph::ShowDist(){cout << "从源点到该节点的最短路径:" << endl;int i = 0;int temp = 0;for (i = 1; i <= n; i++){cout << "dist[" << i << "] = " << dist[i] << endl;}cout << "从源点到终点的最短路径长度为:" << dist[n] << endl;cout << "其路径为:";temp = n;while(temp != 0){if (prev[temp] == 0){cout << (temp);}else{cout << (temp) << " <- ";}temp = prev[temp];}cout << endl;}void Graph::ShorestPaths(int v){MinHeap H(n);MinHeapNode E;E.i = v;E.length = 0;dist[v] = 0;while (true){int j = 0;for (j = 1; j <= n; j++){if ((c[E.i][j] != MAX) && (c[E.i][j] != 0)){if (E.length + c[E.i][j] < dist[j]){dist[j] = E.length + c[E.i][j];prev[j] = E.i;if (j != n){MinHeapNode N;N.i = j;N.length = dist[j];H.Insert(N);}}else{H.DeleteMin(E);}}}if (H.OutOfBounds()){break;}}}MinHeap::MinHeap(){length = 10;node = new MinHeapNode[length+1];for (int i = 0; i <= length; i++){node[i].setI(0);node[i].setLength(0);}}MinHeap::MinHeap(int n){length = n;node = new MinHeapNode[length+1];for (int i = 0; i <= length; i++){node[i].setI(0);node[i].setLength(0);}}void MinHeap::DeleteMin(MinHeapNode &E) {int i = 0;int j = 0;j = E.getI();node[j].setI(0);node[j].setLength(0);int temp = MAX;for (i = 1; i <= length; i++){if ((node[i].getLength() < temp) && (node[i].getLength() != 0)){E.setI(i);E.setLength(node[i].getLength());temp = node[i].getLength();}}}void MinHeap::Insert(MinHeapNode N){node[N.getI()].setI(N.getI());node[N.getI()].setLength(N.getLength());}bool MinHeap::OutOfBounds(){int i = 0;bool flag = true;for (i = 1; i <= length; i++){if (node[i].getI() != 0){flag = false;}}return flag;}int main(){Graph graph;graph.ShorestPaths(1);graph.ShowDist();return 0;}2. 贪新算法解单源最短路径:#include <iostream>#include<stdlib.h>using namespace std;#define MAX 999void getdata(int **c,int n){int i,j;int begin,end,weight;for (i=1;i<=n;i++){for (j=1;j<=n;j++){if(i==j)c[i][j]=0;elsec[i][j]=MAX;}}for(i=1;i<=n;i++){cout<<"请输入起点-终点-权值:";cin>>begin;cin>>end>>weight;c[begin][end]=weight;}}void Dijkstra(int n,int v ,int *dist,int *prev,int **c) {bool s[MAX];int i,j;for (i=1;i<=n;i++){dist[i]=c[v][i];s[i]=false;if(dist[i]==MAX) prev[i]=0;else prev[i]=v;}dist[v]=0;s[v]=true;for (i=1;i<=n;i++){int temp=MAX;int u=v;for(j=1;j<=n;j++)if((!s[j])&&(dist[j]<temp)) {u=j;temp=dist[j];} s[u]=true;for (j=1;j<=n;j++){if((!s[j])&&(c[u][j]<MAX)){int newdist=dist[u]+c[u][j];if(newdist<dist[j]){dist[j]=newdist;prev[j]=u;} }}}}void PrintPath(int *prev,int n,int begin,int end){int *path=new int [n+1];int i,m=n;bool k=true;path[end]=end;for(i=end-1;i>1;i--){path[i]=prev[path[i+1]];m--;}for (i=m;i<=end;i++) {cout<<path[i]<<"->";}cout<<"\b\b"<<" "<<endl;}void main(){int n,i;int v=1;cout<<"请输入顶点个数:";cin>>n;int *dist=new int [n+1];int *prev=new int [n+1];int **c;c=new int *[n+1];for (i=0;i<=n;i++){c[i]=new int [n+1];}getdata(c,n);int begin=1,end;cout<<"请输入所求单源路径的起点-终点:";cin>>begin>>end;v=begin;Dijkstra(n,v,dist,prev,c);PrintPath(prev,n,begin,end);}四、算法分析与改进分支限界法解单源最短路径运行结果:贪新算法解单源最短路径运行结果:对当前优先搜索方向的判断标准为,有可能的最优解而最优解可以用一个评估函数来做,即已经有的耗散度加上以后有可能的耗度分支限界法算法就是把两个耗散度加在一起,作为当前状态的搜索搜索方向;但是对以后的耗散度的评估是麻烦的,dijakstra算法就是把当前有的路的最短的作为,以后耗散度的评估.分支限界算法就是只以以前的耗散度为评估函数。
分支限界法实现单源最短路径
算法分析与设计实验报告分支限界法实现单源最短路径班级:11计算机1学号:110104200109姓名:金李扬日期: 5.221.问题描述以分支限界法实现单源最短路径1.以分支限界实现优先队列2.再以分支限界法的优先队列实现单元最短路径以该图为算法测试数据,获得链接矩阵如下:以-1代表无法到达的点-1 2 3 4 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1-1 -1 3 -1 7 2 -1 -1 -1 -1 -1-1 -1 -1 -1 -1 9 2 -1 -1 -1 -1-1 -1 -1 -1 -1 -1 2 -1 -1 -1 -1-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 3 3 -1 -1-1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 3 -1 -1-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 5 1 -1-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 3-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 3-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 2-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -12.算法思想分支限界法基本思想:分支限界法常以广度优先或以最小耗费(最大效益)优先的方式搜索问题的解空间树。
在分支限界法中,每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。
活结点一旦成为扩展结点,就一次性产生其所有儿子结点。
在这些儿子结点中,导致不可行解或导致非最优解的儿子结点被舍弃,其余儿子结点被加入活结点表中。
此后,从活结点表中取下一结点成为当前扩展结点,并重复上述结点扩展过程。
这个过程一直持续到找到所需的解或活结点表为空时为止。
算法步骤1.用一极小堆来存储活结点表,其优先级是结点所对应的当前路长。
2.算法从图G的源顶点s和空优先队列开始。
结点s被扩展后,它的儿子结点被依次插入堆中。
此后,算法从堆中取出具有最小当前路长的结点作为当前扩展结点,并依次检查与当前扩展结点相邻的所有顶点。
分支限界法求解单源最短路径
一道难题:如何用分支限界法求解单源最短路径单源最短路径问题是图论中的经典问题之一,不仅在实际生活中有广泛应用,而且对于算法设计和分析也有重要价值。
分支限界法是一种解决最短路径问题的强有力工具。
在这篇文章中,我们将详细介绍如何用分支限界法求解单源最短路径问题。
首先,我们需要了解单源最短路径问题的定义。
给定一个有向图和一个起点s,对于图中的每一个顶点v,找到从s到v的最短路径。
这里的最短路径是指从s到v经过的边权之和最小的路径。
接下来,我们可以按照以下步骤实现用分支限界法求解单源最短路径问题:1. 初始化距离数组dist[],将s到其他所有点的距离设置为无穷大,将s到自己的距离设置为0。
2. 将起点s加入优先队列,队列中的元素按照距离dist[]从小到大排序。
3. 从优先队列中取出距离最小的顶点u,并遍历u的邻居节点v。
如果从s到v的距离可以通过从s到u再到v的路径更优,则更新dist[]数组和优先队列中的元素。
4. 重复步骤3,直到队列为空或者找到终点。
如果找到终点,则最优解就是dist[]数组中终点的值。
上述步骤中,第3步的优化是通过分支限界法实现的。
我们利用了贪心策略,并将目标函数设为从s到u的最短路径距离加上从u到v 的边权。
对于每一个节点u,我们只扩展目标函数值最小的那条边。
这样可以大幅度减少搜索空间,提高算法效率。
在实际应用中,分支限界法不仅可以求解单源最短路径问题,还可以应用于其他的组合优化问题中。
希望读者能够在掌握了基本理论和算法之后,加深对于分支限界法的理解,从而更好地解决实际问题。
分支限界法最短路径
分支限界法最短路径
分支限界法是一种常用于求解优化问题的算法,在寻找最短路径问题中也可以使用分支限界法进行求解。
最短路径问题是指在给定的有向图中,从起点出发到达终点的最短路径。
分支限界法通过建立搜索树,每个节点表示当前搜索的状态,通过扩展节点并计算估价函数来选择下一个搜索节点,最终找到最优解。
在最短路径问题中,我们可以将搜索树的每个节点表示为当前所在节点和到达该节点的路径长度。
每次扩展节点时,我们计算该节点到终点的估价函数,选择估价函数最小的节点进行扩展。
当找到终点时,即为最短路径。
需要注意的是,估价函数的选择会影响算法的效率和正确性。
对于最短路径问题,常用的估价函数包括欧几里得距离、曼哈顿距离等。
总之,分支限界法是一种求解最短路径问题的有效算法,可以在较短的时间内找到最优解。
在实际应用中,可以根据具体情况选择不同的估价函数来提高算法的效率。
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分支限界法实验(单源最短路径)
算法分析与设计实验报告第七次实验姓名学号班级时间12.26上午地点工训楼309实验名称分支限界法实验(单源最短路径)实验目的1.掌握并运用分支限界法的基本思想2.运用分支限界法实现单源最短路径问题实验原理问题描述:在下图所给的有向图G中,每一边都有一个非负边权。
要求图G的从源顶点s 到目标顶点t之间的最短路径。
基本思想:下图是用优先队列式分支限界法解有向图G的单源最短路径问题产生的解空间树。
其中,每一个结点旁边的数字表示该结点所对应的当前路长。
为了加速搜索的进程,应采用有效地方式选择活结点进行扩展。
按照优先队列中规定的优先级选取优先级最高的结点成为当前扩展结点。
catch (int){break;}if(H.currentsize==0) //优先队列空{break;}}}上述有向图的结果:测试结果附录:完整代码(分支限界法)Shorest_path.cpp//单源最短路径问题分支限界法求解#include<iostream>#include<time.h>#include<iomanip>#include"MinHeap2.h"using namespace std;template<class Type>class Graph //定义图类{friend int main();public:void shortest_path(int); private:int n, //图的顶点数*prev; //前驱顶点数组Type **c, //图的邻接矩阵*dist; //最短距离数组};template<class Type>class MinHeapNode //最小堆中的元素类型为MinHeapNode{friend Graph<Type>;public:operator int() const{return length;}private:int i; //顶点编号Type length; //当前路长};//单源最短路径问题的优先队列式分支限界法template<class Type>void Graph<Type>::shortest_path(int v){MinHeap<MinHeapNode<Type>> H(1000);//定义最小堆的容量为1000//定义源为初始扩展结点MinHeapNode<Type> E;//初始化源结点E.i=v;E.length=0;dist[v]=0;while(true)//搜索问题的解空间{for(int j=1;j<=n;j++)if((c[E.i][j]!=0)&&(E.length+c[E.i][j]<dist[j])){//顶点i到顶点j可达,且满足控制约束//顶点i和j之间有边,且此路径小于原先从源点i到j的路径长度dist[j]=E.length+c[E.i][j];//更新dist数组prev[j]=E.i;//加入活结点优先队列MinHeapNode<Type> N;N.i=j;N.length=dist[j];H.Insert(N);//插入到最小堆中}try{H.DeleteMin(E); // 取下一扩展结点}catch (int){break;}if(H.currentsize==0)//优先队列空{break;}}}int main(){int n=11;int prev[12]={0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0};//初始化前驱顶点数组intdist[12]={1000,1000,1000,1000,1000,1000,1000,1000,1000,1000,1000,1000 };//初始化最短距离数组cout<<"单源图的邻接矩阵如下:"<<endl;int **c=new int*[n+1];for(int i=1;i<=n;i++) //输入图的邻接矩阵{c[i]=new int[n+1];for(int j=1;j<=n;j++){cin>>c[i][j];}}int v=1; //源结点为1Graph<int> G;G.n=n;G.c=c;G.dist=dist;G.prev=prev;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();G.shortest_path(v);//调用图的最短路径查找算法//输出从源结点到目的结点的最短路径cout<<"从S到T的最短路长是:"<<dist[11]<<endl;for(int i=2;i<=n;i++)//输出每个结点的前驱结点{cout<<"prev("<<i<<")="<<prev[i]<<" "<<endl;}for(int i=2;i<=n;i++) //输出从源结点到其他结点的最短路径长度{cout<<"从1到"<<i<<"的最短路长是:"<<dist[i]<<endl;}for(int i=1;i<=n;i++) //删除动态分配时的内存{delete[] c[i];}delete[] c;c=0;end=clock();printf("The time is %6.3f",(double)(end-start-over)/CLK_TCK); //显示运行时间cout<<endl;system("pause");return 0;}MinHeap.h#include<iostream>template<class Type>class Graph;template<class T>class MinHeap //最小堆类{template<class Type>friend class Graph;public:MinHeap(int maxheapsize=10); //构造函数,堆的大小是10~MinHeap(){delete[] heap;} //最小堆的析构函数int Size() const{return currentsize;} //Size()返回最小堆的个数T Max(){if(currentsize) return heap[1];} //第一个元素出堆MinHeap<T>& Insert(const T& x); //最小堆的插入函数MinHeap<T>& DeleteMin(T& x); //最小堆的删除函数void Initialize(T x[],int size,int ArraySize); //堆的初始化void Deactivate();void output(T a[],int n);private:int currentsize,maxsize;T *heap;};template<class T>void MinHeap<T>::output(T a[],int n) //输出函数,输出a[]数组的元素{for(int i=1;i<=n;i++)cout<<a[i]<<" ";cout<<endl;}template<class T>MinHeap<T>::MinHeap(int maxheapsize){maxsize=maxheapsize;heap=new T[maxsize+1]; //创建堆currentsize=0;}template<class T>MinHeap<T>& MinHeap<T>::Insert(const T& x){if(currentsize==maxsize) //如果堆中的元素已经等于堆的最大大小return *this; //那么不能在加入元素进入堆中int i= ++currentsize;while(i!=1 && x<heap[i/2]){heap[i]=heap[i/2];i/=2;}heap[i]=x;return *this;}template<class T>MinHeap<T>& MinHeap<T>::DeleteMin(T& x) //删除堆顶元素{if(currentsize==0){cout<<"Empty heap!"<<endl;return *this;}x=heap[1];T y=heap[currentsize--];int i=1,ci=2;while(ci<=currentsize){if(ci<currentsize && heap[ci]>heap[ci+1])ci++;if(y<=heap[ci])break;heap[i]=heap[ci];i=ci;ci*=2;}heap[i]=y;return *this;}template<class T>void MinHeap<T>::Initialize(T x[],int size,int ArraySize) //堆的初始化{delete[] heap;heap=x;currentsize=size;maxsize=ArraySize;for(int i=currentsize/2;i>=1;i--){T y=heap[i];int c=2*i;while(c<=currentsize){if(c<currentsize && heap[c]>heap[c+1])c++;if(y<=heap[c])break;heap[c/2]=heap[c];c*=2;}heap[c/2]=y;}}template<class T>void MinHeap<T>::Deactivate(){heap=0; }。
算法单源最短路径问题PPT课件
2021/3/9
授课:XXX
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6.2 单源最短路径问题
while (true) {
for (int j = 1; j <= n; j++)
if ((c[E.i][j]<inf)&&(E.length+c[E.i][j]<dist[j])) {
// 顶点i到顶点j可达,且满足控制约束
dist[j]=E.length+c[E.i][j];
6.2 单源最短路径问题
1. 问题描述
下面以一个例子来说明单源最短路径问题:在下图所给的有 向图G中,每一边都有一个非负边权。要求图G的从源顶点s到目 标顶点t之间的最短路径。
2021/3/9
授课:XXX
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6.2 单源最短路径问题
1. 问题描述
下图是用优先队列式分支限界法解有向图G的单源最短路径问题 产生的解空间树。其中,每一个结点旁边的数字表示该结点所对应 的当前路长。
顶点I和j间有边,且此路
prev[j]=E.i;
径长小于原先从原点到j
// 加入活结点优先队列
的路径长
MinHeapNode<Type> N;
N.i=j;
N.length=dist[j];
H.Insert(N);}
try {H.DeleteMin(E);}
// 取下一扩展结点
catch (OutOfBounds) {break;} // 优先队列空
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授课:XXX
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6.2 单源最短路径问题
3. 剪枝策略
在算法扩展结点的过程中,一旦发现一个结点的下界不小 于当前找到的最短路长,则算法剪去以该结点为根的子树。
分支界限法求单元点最短路径
一.分支界限法的基本思想分支限界法常以广度优先或以最小耗费(最大效益)优先的方式搜索问题的解空间树。
对已处理的各结点根据限界函数估算目标函数的可能取值,从中选取使目标函数取得极值(极大/极小)的结点优先进行广度优先搜索 不断调整搜索方向,尽快找到解。
特点:限界函数常基于问题的目标函数,适用于求解最优化问题。
在分支限界法中,每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。
活结点一旦成为扩展结点,就一次性产生其所有儿子结点。
在这些儿子结点中,导致不可行解或导致非最优解的儿子结点被舍弃,其余儿子结点被加入活结点表中。
此后,从活结点表中取下一结点成为当前扩展结点,并重复上述结点扩展过程。
这个过程一直持续到找到所需的解或活结点表为空时为止。
二.单源最短路径问题1.问题描述下面以一个例子来说明单源最短路径问题:在下图所给的有向图G 中,每一边都有一个非负边权。
要求图G的从源顶点s到目标顶点t 之间的最短路径。
下图是用优先队列式分支限界法解有向图G的单源最短路径问题产生的解空间树。
其中,每一个结点旁边的数字表示该结点所对应的当前路长。
2. 算法思想解单源最短路径问题的优先队列式分支限界法用一极小堆来存储活结点表。
其优先级是结点所对应的当前路长。
算法从图G的源顶点s和空优先队列开始。
结点s被扩展后,它的儿子结点被依次插入堆中。
此后,算法从堆中取出具有最小当前路长的结点作为当前扩展结点,并依次检查与当前扩展结点相邻的所有顶点。
如果从当前扩展结点i到顶点j有边可达,且从源出发,途经顶点i再到顶点j的所相应的路径的长度小于当前最优路径长度,则将该顶点作为活结点插入到活结点优先队列中。
这个结点的扩展过程一直继续到活结点优先队列为空时为止。
3. 剪枝策略在算法扩展结点的过程中,一旦发现一个结点的下界不小于当前找到的最短路长,则算法剪去以该结点为根的子树。
在算法中,利用结点间的控制关系进行剪枝。
从源顶点s出发,2条不同路径到达图G的同一顶点。
分支限界法求单源最短路径
分支限界法求单源最短路径分支限界法是一种求解最优化问题的算法,在图论中,可以用来求解单源最短路径。
本文将介绍分支限界法的基本原理和步骤,并通过一个具体的示例来说明其应用。
一、分支限界法简介分支限界法是一种穷举搜索算法,通过不断地将问题空间划分成更小的子问题,以寻找最优解。
它与传统的深度优先搜索算法相似,但在搜索过程中,通过引入上界(界限)来限制搜索范围,从而有效地剪枝和加速搜索过程。
分支限界法求解单源最短路径问题的基本思想是,首先将源点标记为已访问,然后以源点为根节点构建一棵搜索树,树中的每个节点表示当前访问的顶点,并记录到达该顶点的路径和权值。
通过遍历搜索树,逐步更新最短路径以及当前最优权值,从而找到最短路径。
二、分支限界法的步骤1. 创建搜索树:- 将源点标记为已访问,并将其作为根节点。
- 根据源点与其他顶点之间的边权值构建搜索树的第一层。
- 初始化当前最优路径和权值。
2. 遍历搜索树:- 从当前层中选择一个未访问的顶点作为扩展节点。
- 计算到达该扩展节点的路径和权值,并更新当前最优路径和权值。
- 根据已有的路径和权值,计算该扩展节点的上界,并与当前最优权值进行比较。
若上界小于当前最优权值,则进行剪枝操作,否则继续搜索。
- 将该扩展节点的子节点添加到搜索树中。
3. 更新最短路径:- 当搜索树的所有叶子节点都已遍历时,找到最短路径以及相应的权值。
三、示例分析为了更好地理解分支限界法的运行过程,我们将通过一个具体的示例来进行分析。
假设有一个有向带权图,其中包含5个顶点和6条边。
首先,我们需要构建初始搜索树,将源点A作为根节点。
根据源点与其他顶点之间的边权值,我们可以得到搜索树的第一层B(2)、C(3)、D(4)、E(5)。
接下来,我们从第一层选择一个未访问的顶点作为扩展节点。
假设选择节点B进行扩展。
此时,我们计算到达节点B的路径和权值,并更新当前最优路径和权值。
对于节点B,到达它的路径为AB,权值为2。
分支定界算法解决最短路径问题
分支定界算法解决最短路径问题分支定界算法是一种常用的解决最短路径问题的方法。
该算法通过不断分支和界定,逐步缩小搜索空间,最终找到最短路径。
本文将介绍分支定界算法的原理、应用以及一些优化技巧。
一、算法原理分支定界算法通过将问题分解为一系列子问题,并对每个子问题进行搜索和剪枝操作,来减小问题的规模。
其基本步骤如下:1. 确定问题的模型:将最短路径问题转化为图论问题,即从起点到终点寻找一条路径,使得路径上的总权重最小。
2. 初始化条件:设定起点和终点,初始化最短路径长度为无穷大。
3. 构建搜索树:从起点开始,依次向下搜索,每次扩展一个节点,并计算当前路径的总权重。
4. 剪枝操作:根据问题的性质,在搜索过程中,剪去不可能产生最优解的路径,减少搜索的时间和空间开销。
5. 更新最短路径:在搜索过程中,记录当前最短路径的长度,并更新最优解。
6. 终止条件:当搜索到达终点或者搜索树为空时,终止搜索,并输出最短路径长度。
二、算法应用分支定界算法在实际问题中有着广泛的应用,其中最短路径问题是其中一个重要的领域。
例如,在交通规划中,分支定界算法可以用于寻找最短路径,以帮助司机选择最优的行驶路线。
在物流配送中,也可以使用分支定界算法来规划货物的最短路径,以减少成本和时间。
此外,在电路布线、网络路由等领域,分支定界算法也有着应用。
三、算法优化为了提高分支定界算法的效率和精确度,可以采取一些优化技巧:1. 启发式搜索:引入启发式函数来指导搜索的方向,选择有可能导致更短路径的节点进行扩展,在一定程度上减少搜索空间。
2. 剪枝策略:根据问题的特点,设计合适的剪枝策略,避免无效搜索和重复计算。
3. 并行计算:利用多线程或分布式计算的方法,同时搜索多个子问题,加速算法的执行速度。
4. 动态规划:在一些具有重叠子问题性质的问题中,可以使用动态规划技术,避免重复计算,减少时间和空间开销。
四、总结分支定界算法是解决最短路径问题的一种有效方法,通过不断分支和界定,可以高效地找到最短路径。
分支限界法-单源最短路径
学号:姓名:上机06 分支限界法一、问题21、问题描述二、单源最短路径问题给定一个带权图G=(V,E),其中每条边的权势非负数实数。
另外,还给定V中的一个顶点,成为源。
现在要计算从源到其他所有顶点的最短路径长度(路径长度是指路径上各边的权重之和)。
请使用优先队列式分支限界法,求解该问题。
2、算法设计思想分支限界法算法从图G的源顶点s和空优先队列开始。
结点s被扩展后,它的儿子结点被依次插入堆中。
此后,算法从堆中取出具有最小当前路长的结点作为当前扩展结点,并依次检查与当前扩展结点相邻的所有顶点。
如果从当前扩展结点i到顶点j有边可达,且从源出发,途经顶点i再到顶点j的所相应的路径的长度小于当前最优路径长度,则将该顶点作为活结点插入到活结点优先队列中。
这个结点的扩展过程一直继续到活结点优先队列为空时为止。
解向量:X[x1,x2…xn] x1=[1,2…n]表示顶点到第1个…第n个的距离解空间:剪去没有通路的节点后的排列树剪枝函数:在拓展节点的过程中,如果发现加入这个节点产生的距离的下界大于当前找到的最短路径,则减去以这个节点为根节点的子树3、算法过程描述以课本的图为例从根节点出发,将2,3,4放入队列,并按照路长排序,因此2作为第一个拓展节点,将5,4,9排序并放入队列,按照队列的先进先出,把第二行的3作为拓展节点,以此类推,并剪去不符合剪枝函数的子树,队列为空时就得到了问题的解4、算法实现及运行结果package demoo;import java.util.Collections;import java.util.LinkedList;import java.util.Scanner;public class BBShortest {public static class Heapnode implements Comparable{int id;//顶点编号float length;//当前路长public Heapnode(int ii,float ll){id=ii;length=ll;}@Overridepublic int compareTo(Object x) {float xl=((Heapnode)x).length;if(length<xl) return -1;if(length==xl) return 0;return 1;}}public static void shortest(float[][] a,int v,float[] dist,int[] p){//dist[j]保存从源到顶点j的距离;p[j]记录从源到顶点j的路径上的上一顶点int n=p.length-1;LinkedList<Heapnode> nodes=new LinkedList<Heapnode>();//用LinkedList存储最小堆Heapnode enode=new Heapnode(v,0);for(int j=1;j<=n;j++){dist[j]=Float.MAX_VALUE;}while(true){//搜索问题解空间for(int j=1;j<=n;j++){if(a[enode.id][j]!=-1&&enode.length+a[enode.id][j]<dist[j]){//顶点i到j可达,同时长度小于dist[j]dist[j]=enode.length+a[enode.id][j];p[j]=enode.id;Heapnode e=new Heapnode(j,dist[j]);nodes.add(e);Collections.sort(nodes);}}//取下一个扩展结点if(nodes.isEmpty())break;else{enode=(Heapnode) nodes.poll();}}for(int i=2;i<=n;i++){System.out.println(i+"节点的最短距离是:"+dist[i]+";上一个点是:"+p[i]);}}public static void main(String[] args) {System.out.println("请输入图顶点的个数:");Scanner sc = new Scanner(System.in);String line = sc.nextLine();int n = Integer.parseInt(line);System.out.println("请输入图的路径长度:");float[][] a = new float[n+1][n+1];//下标从1开始,以下都是float[] dist = new float[n+1];int[] prev = new int[n+1];for(int i=0;i<n;i++){line = sc.nextLine();String[] ds = line.split(",");for(int j = 0;j<ds.length;j++){a[i+1][j+1]=Float.parseFloat(ds[j]);}}int v =1;//顶点从1开始shortest(a,v,dist,prev);}}5、算法复杂度分析及算法改进时间复杂度:排列树O(n!),剪枝函数都为常数阶,因此时间复杂度为O(n!)二、本次实验的收获与建议总结本次实验的收获与建议。
分支限界法,运动员最佳配对,实验总结
分支限界法,运动员最佳配对,实验总结精品文档分支限界法,运动员最佳配对,实验总结课程名称: _算法设计与分析项目名称:_分支限界法实现_姓名:_xxxxx专业:xxxxxxx班级:__xxxxxxx_学号:__xxxxxxxxxxxxxxxxx__ 同组成员____无_______一、课题名称用分枝限界法求解单源最短路径问题二、课题内容和要求设计要求:学习算法设计中分枝限界法的思想,设计算法解决数据结构中求解单源最短路径问题,编程实现:给出指定源点的单源最短路径;说明算法的时间复杂度。
三、需求分析1.实现极小堆的创建,用来存储活结点表。
2.实现循环队列的创建、初始化、入队、出队等操作。
3.实现分支限界法来实现求解单元最短路径的算法。
4.实现最短路径的正确输出。
四、概要设计建立工程MinPath.dsw,加入源文件main.cpp,头文件CirQueue.h,init.h,Minpath.h和output.h. CirQueue.h中实现极小堆的创建,循环队列的创建、初始化、入队、出1 / 23精品文档队等操作,Minpath.h中实现分支限界法来实现求解单元最短路径的算法。
output.h中实现最短路径的正确输出。
如下图所示:实验用例如下,通过邻接矩阵的方式写在init.h中:五、详细设计main函数:#include#include"init.h"#include"CirQueue.h"#include"MinPath.h"#include"output.h"void main{int k; int q; cout cin>>k; cout>q; while{ cout } cin>>k;MinPath;}init.h output;const int size =00;const int inf = 1000; //两点距离上界置为1000const int n = 12; //图顶点个数加12 / 23精品文档int prev[n]; //图的前驱顶点int dist[] ={0,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf}; //最短距离数组int c[n][n] = {{0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0},{0,0,2,3,4,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf},{0,inf,0,3,inf,7,2,inf,inf,inf,inf,inf},{0,inf,inf,0,inf,inf,9,2,inf,inf,inf,inf},{0,inf,inf,inf,0,inf,inf,2,inf,inf,inf,inf},{0,inf,inf,inf,inf,0,inf,inf,3,3,inf,inf},{0,inf,inf,inf,inf,inf,0,1,inf,3,inf,inf},{0,inf,inf,inf,inf,inf,inf,0,inf,5,1,inf},{0,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,0,inf,inf,3},{0,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,0,inf,2},{0,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,2,inf,2},{0,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,0},};//矩阵CirQueue.hclass MinHeapNode//创建极小堆用来存储活结点表{public :int i; //顶点编号3 / 23精品文档int length; //当前路长};class CirQueue//循环队列{private: 图的邻接int front,rear;//头指针和尾指针MinHeapNode data[size];public:CirQueue//初始化建空队列{front = rear = 0;}void queryIn//元素入队操作 {if%size != front)//队列未满 { rear = %size; //插入新的队尾元素 data[rear] = e; //在队尾插入元素 } }void queryOut//元素出队操作{if{front = %size; //删除队头元素 }4 / 23精品文档}MinHeapNode getQuery//读取队头元素,但不出队 {if{return data[%size];}return data[1];运动员最佳配对问题羽毛球队有男女运动员各n人.给定两个n×n得矩阵P和Q.P[i][j]是男运动员i和女运动员j配对组成混合双打的运动员竞赛优势.Q[i][j]是女运动员i和男运动员j配合的女运动员竞赛优势.由于技术配合和心理状态等各种因素影响,P[i][j]不一定等于Q[i][j].男运动员i女运动员j配合组成混合双打的男女双方竞赛优势为P[i][j]×Q[j][i].设计一个算法,计算男女运动员最佳配对法,使各组男女双方竞赛优势的总和达到最大.此题目的解空间显然是一棵排列树,可以套用搜索排列树的回溯法框架:5 / 23精品文档void backtrack{ifcompute;elsefor{swap;backtrack;swap;}}void compute{int temp=0;fortemp+=p[i][r[i]]*q[r[i]][i];if{best=temp;forbestr[i]=r[i];}6 / 23精品文档}无和集问题设S是正整数集合。
分支限界算法之0-1背包问题和单源最短路径问题java源程序
实验报告13课程数据结构与算法实验名称分支限界法第页班级11计本学号105032011130 姓名风律澈实验日期:2013年6月3日报告退发(订正、重做)一、实验目的掌握分支限界法的原理和应用。
二、实验环境1、微型计算机一台2、WINDOWS操作系统,Java SDK,Eclipse开发环境三、实验内容必做题:1、编写程序,采用分支限界法求解单元最短路径问题。
2、编写程序,采用分支限界发法实现0-1背包问题。
四、实验步骤和结果(附上代码和程序运行结果截图)1,单源最短路径import java.util.PriorityQueue;public class BBShortest {/*** @param args*/static class HeapNode implements Comparable{int i;//顶点编号int length;HeapNode(int ii,int ll){//构造函数,类种类i=ii;length=ll;}@Overridepublic int compareTo(Object o) {//为优先队列设置优先级判定方法// TODO Auto-generated method stubint x=((HeapNode)o).length;if(length<x) return -1;if(length==x) return 0;return 1;}}static int [][]a;//图的邻接矩阵public static void shortest(int v,int []dist,int []p){int n=p.length-1;PriorityQueue<HeapNode> heap=new PriorityQueue<HeapNode>();//生成一个优先队列存放活节点HeapNode enode=new HeapNode(v,0);for(int j=1;j<=n;j++)dist[j]=Integer.MAX_VALUE;//默认每个顶点初始都是最长距离dist[v]=0;while(true){for(int j=1;j<=n;j++)if(a[enode.i][j]<Integer.MAX_VALUE&&enode.length+a[enode.i][j]<dist[ j]){//约束条件,有连通&&可能存在更有解dist[j]=enode.length+a[enode.i][j];//更改点j的最优路径p[j]=enode.i;//把这个成为解的编号写入存放结果的数组p中HeapNode node=new HeapNode(j,dist[j]);heap.add(node);//加入活结点优先队列}if(heap.isEmpty())break;elseenode=heap.poll();}}public static void main(String[] args) {// TODO Auto-generated method stubint M=Integer.MAX_VALUE;a=new int[][]{{M,M,M,M,M,M},{M,0,10,M,30,100},{M,M,0,50,M,M},{M,M,M,0,M,10},{M,M,M,20,0,60},{M,M,M,M,M,0}};int v = 1;int dist[]=new int[a.length];int p[]=new int[a.length];shortest(v,dist,p);for(int i=1;i<dist.length;i++){System.out.print(dist[i]+" ");}}}--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 2,0-1背包问题package bag01b;import java.util.ArrayList;public class bag01do {/*** @param args*/public static void main(String[] args) {// TODO Auto-generated method stubArrayList<object> objects=new ArrayList<>();objects.add(new object(3,9));objects.add(new object(5,10));objects.add(new object(2,7));objects.add(new object(1,4));bag b=new bag(7,objects);b.findmaxvalue();b.show();}}----------------------------------------------------------------------- package bag01b;import java.util.ArrayList;import java.util.Collections;import java.util.PriorityQueue;public class bag {private int bagv;private ArrayList<object> objects;private int maxvalue;private ArrayList<object> result_objects;public bag(int v,ArrayList<object> o){super();this.bagv=v;this.objects=o;this.maxvalue=0;this.result_objects=null;Collections.sort(objects);}public void show(){System.out.println("maxvalue :"+ this.maxvalue);System.out.println("the object when maxvalue:"+this.result_objects);}public void findmaxvalue(){PriorityQueue<Node> enode=new PriorityQueue<>();Node node=new Node(0,null,bagv,this.objects);enode.offer(node);while(true){if(enode.isEmpty())break;node=enode.poll();if(node.isend()){this.maxvalue=node.get_bag_value();this.result_objects=newArrayList<>(node.get_in_bag_object());return;}int i=node.get_node_in();object iobject=this.objects.get(i);if(node.get_bag_weight()+iobject.getweight()<=this.bagv){ ArrayList<object> newnodeinbag=newArrayList<object>(node.get_in_bag_object());newnodeinbag.add(iobject);int newnodebagv=node.get_bag_leftv()-iobject.getweight();Node newnode=new Node(i+1,newnodeinbag,newnodebagv,this.objects);enode.add(newnode);if(newnode.get_bag_value()>this.maxvalue){this.maxvalue=newnode.get_bag_value();this.result_objects=newArrayList<>(newnode.get_in_bag_object());}}Node newnode=new Node(i+1,node.get_in_bag_object(),node.get_bag_leftv(),this.objects);if(newnode.get_bag_prio()>this.maxvalue)enode.add(newnode);}}}----------------------------------------------------------------------- package bag01b;import java.util.ArrayList;public class Node implements Comparable<Node>{private int node_in;private ArrayList<object> inbag_object;private ArrayList<object> outbag_object;private int leftv;private int prio;public Node(int i,ArrayList<object> in,int l,ArrayList<object> out){ super();this.node_in=i;if(in==null)in=new ArrayList<>();this.inbag_object=in;this.leftv=l;this.outbag_object=out;this.prio=this.find_prio();}private int find_prio() {// TODO Auto-generated method stubint bag_left=this.leftv;int p=this.get_bag_value();int i=this.node_in;object iobject=null;while(true){if(i>=this.inbag_object.size())break;iobject=this.inbag_object.get(i);if(iobject.getweight()>bag_left)break;bag_left-=iobject.getweight();p+=iobject.getvalue();i++;}if(i<=this.inbag_object.size()-1)p+=iobject.getvw()*bag_left;return p;}public int get_bag_weight(){int w=0;for(object o:this.inbag_object){w+=o.getweight();}return w;}public int get_bag_value(){int w=0;for(object o:this.inbag_object){w+=o.getvalue();}return w;}@Overridepublic int compareTo(Node o) {// TODO Auto-generated method stubif(this.prio>o.prio) return -1;if(this.prio<o.prio) return 1;return 0;}public boolean isend(){if(this.node_in==this.outbag_object.size()) return true;elsereturn false;}public ArrayList<object> get_in_bag_object(){return this.inbag_object;}public int get_node_in(){return this.node_in;}public int get_bag_leftv(){return this.leftv;}public int get_bag_prio(){return this.prio;}public String toString(){return"node in"+this.node_in+"node prio"+this.prio;}}----------------------------------------------------------------------- package bag01b;public class object implements Comparable<object>{private static int ids=1;private int id;private int weihgt;private int value;public object(int w,int v){super();this.weihgt=w;this.value=v;this.id=ids++;}public int getid(){return this.id;}public int getweight(){return this.weihgt;}public int getvalue(){return this.value;}public float getvw(){return (float)this.value/this.weihgt;}@Overridepublic int compareTo(object o) {// TODO Auto-generated method stubif(this.getvw()>o.getvw()) return -1;if(this.getvw()<o.getvw()) return 1;return 0;}public String toString(){return"object "+this.id+" ";}}-----------------------------------------------------------------------五、实验总结(本次实验完成的情况,心得体会)。
0033算法笔记 分支限界法分支限界法与单源最短路径问题
0033算法笔记分支限界法分支限界法与单源最短路径问题 0033算法笔记-分支限界法分支限界法与单源最短路径问题1、分支限界法(1)叙述:使用广度优先产生状态空间一棵的结点,并采用剪枝函数的方法称作分枝限界法。
所谓“分支”是采用广度优先的策略,依次生成扩展结点的所有分支(即为:儿子结点)。
所谓“限界”是在结点扩展过程中,计算结点的上界(或下界),边搜索边减去搜寻一棵的某些分支,从而提升搜寻效率。
(2)原理:按照广度优先的原则,一个活结点一旦成为扩展结点(e-结点)r后,算法将依次生成它的全部孩子结点,将那些导致不可行解或导致非最优解的儿子舍弃,其余儿子加入活结点表中。
然后,从活结点表中取出一个结点作为当前扩展结点。
重复上述结点扩展过程,直至找到问题的解或判定无解为止。
(3)分支限界法与回溯法1)解目标:追溯法的解目标就是找到求解空间树中满足用户约束条件的所有求解,而分支限界法的解目标则就是找到满足用户约束条件的一个求解,或是在八十足约束条件的解中找出在某种意义下的最优解。
2)搜寻方式的相同:追溯法以深度优先的方式搜寻求解空间一棵,而分支限界法则以广度优先或以最小耗费优先的方式搜索解空间树。
(4)常见的分支限界法1)fifo分支限界法(队列式分支限界法)基本思想:按照队列先进先出(fifo)原则选取下一个活结点为扩展结点。
搜寻策略:一已经开始,根结点就是唯一的活结点,根结点入队。
从活结点队中抽出根结点后,做为当前拓展结点。
对当前拓展结点,先从左到右地产生它的所有儿子,用约束条件检查,把所有满足用户约束函数的儿子重新加入活结点队列中。
再从活结点表抽出队首结点(队中最先进去的结点)为当前拓展结点,……,直至找出一个求解或活结点队列入空年才。
2)lc(leastcost)分支限界法(优先队列式分支限界法)基本思想:为了加速搜索的进程,应采用有效地方式选择活结点进行扩展。
按照优先队列中规定的优先级选取优先级最高的结点成为当前扩展结点。
第6章分支限界法
堆的定义: 若n个元素的序列{a1 a2 … an} 满足 ai ≤ a2i ai ≤ a2i+1 或 ai ≥ a2i ai ≥ a2i+1
则分别称该序列{a1 a2 … an}为小根堆 和大根堆。 从堆的定义可以看出,堆实质是满足如下性质的完 全二叉树: 二叉树中任一非叶子结点均小于(大于)它的孩子结点
问题定义:在n×n的国际象棋棋盘上摆下n个皇后,使所有 的皇后都不能攻击到对方,找出所有符合要求的情况。 分析: n后问题的解空间树是一棵排列树,解与解之间不存在优 劣的分别。直到搜索到叶结点时才能确定出一组解。 采用回溯法可以系统地搜索问题的全部解。
分支限界法的基本思想
既可以采用回溯法也可以采用分支限界法解决
4
B G H I H I E J C D
(0,0)
0
D
0
E
0
(5,15)
F
0
1
G M
(0,0)
1
1
1
0
H
10 0
I
J
15 10 5
K
0
L
N
15 0
O
15 10 20 5
B C D E F G I K L M N O
20 0 35 20 15 0 35 20 40 15 25 0 当前最优解 当前最优解
举例:0-1背包问题
n=3时0-1背包问题的一个实例:w=[16, 15, 15],p=[45, 25, 25],
的问题 — 0-1背包问题
问题定义:给定若干物品的重量和价值,以及 一个背包的容量上限。求出一种方案使得背包 中存放物品的价值最高。
分析:0-1背包问题的解空间树是一棵子集树, 所要求的解具有最优性质。
分支限界法经典案例算法分析
6.4 布线问题
(0,0) 起点 x (col)
XXXXX XXXXX XXXXX XXXXX 终点 XXXXX
Y (row)
6.4 布线问题
1. 算法思想
解此问题的队列式分支限界法从起始位置 a 开 始将它作为第一个扩展结点。与该扩展结点相邻 并且可达的方格成为可行结点被加入到活结点队 列中,并且将这些方格标记为 1 ,即从起始方格 a 到这些方格的距离为1。 接着,算法从活结点队列中取出队首结点作为 下一个扩展结点,并将与当前扩展结点相邻且未 标记过的方格标记为2,并存入活结点队列。这个 过程一直继续到算法搜索到目标方格 b或活结点队 列为空时为止。即加入剪枝的广度优先搜索。
while (true) { // 检查左儿子结点 if (Ew + w[i] <= c) // x[i] = 1 EnQueue(Q, Ew + w[i], bestw, i, n); // 右儿子结点总是可行的 EnQueue(Q, Ew, bestw, i, n); // x[i] = 0 Q.Delete(Ew); // 取下一扩展结点 if (Ew == -1) { // 同层结点尾部 if (Q.IsEmpty()) return bestw; Q.Add(-1); // 同层结点尾部标志 Q.Delete(Ew); // 取下一扩展结点 i++; // 进入下一层 } }
6.4 布线问题
for (int i = 0; i < 4; i++) { //一共有4种走的方向
nbr.row = here.row + offset[i].row; nbr.col = here.col + offset[i].col; if (grid[nbr.row][nbr.col] == 0) { // 该方格未标记
算法之分支限界法实现
实验5 分支限界法实现一、实验目标:1. 熟悉分支限界法应用场景及实现的基本方法步骤;2. 学会分支限界法的实现方法和分析方法:二、实验内容1. n后问题:编程计算当n=1到8时解的个数,分别利用回溯法和分支限界法实现,比较并分析你的算法效率。
回溯法:代码:#include<iostream>#include<cmath>using namespace std;//法一:迭代回溯class Queen{friend int nQueen(int);private:bool Place(int k);void Backtrack(int t);int n;//皇后个数int *x;//当前解int sum;//当前已找到的可行方案数};bool Queen::Place(int k){for (int j = 1; j < k; j++){if ((abs(k - j) == abs(x[j] - x[k])) || (x[j] == x[k]))return false;}return true;}void Queen::Backtrack(int t){if (t > n)sum++;elsefor (int i = 1; i <= n; i++){x[t] = i;if (Place(t))Backtrack(t + 1);}}int nQueen(int n){Queen X;//初始化XX.n = n;X.sum = 0;int *p = new int[n + 1];for (int i = 0; i <= n; i++)p[i] = 0;X.x = p;X.Backtrack(1);delete[]p;return X.sum;}int main(){cout << "共有" << nQueen(8) << "种" << endl;system("pause");return 0;}截图:分支限界法:代码:#include<iostream>#include<cmath>using namespace std;class Queen{friend int nQueen(int);private:bool Place(int k);void redu(int t);int n;//皇后个数int *x;//当前解int sum;//当前已找到的可行方案数};//剪枝函数//判断当前状态是否合理,即皇后会不会互相攻击bool Queen::Place(int k){for (int j = 1; j < k; j++){if ((abs(k - j) == abs(x[j] - x[k])) || (x[j] == x[k]))return false;}//所有皇后都不会互相攻击return true;}int nQueen(int n){Queen X;//初始化XX.n = n;X.sum = 0;int *p = new int[n + 1];for (int i = 0; i <= n; i++)p[i] = 0;X.x = p;X.redu(1);delete[]p;return X.sum;}void swap(int &a, int &b){int t = a;a = b;b = t;}void Queen::redu(int t){if (t > n)sum++;elsefor (int i = 1; i <= n; i++){x[t] = i;if (Place(t))redu(t + 1);}}int main(){cout << "共有" << nQueen(8) << "种" << endl;system("pause");return 0;}截图:2. 单源最短路径问题:如图求出从源顶点0到其它顶点的最短路径长度,比较贪心算法和分支限界法。
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实验五分支限界法实现单源最短路径
一实验题目:分支限界法实现单源最短路径问题
二实验要求:区分分支限界算法与回溯算法的区别,加深对分支限界法的理解。
三实验内容:解单源最短路径问题的优先队列式分支限界法用一极小堆来存储活结点表。
其优先级是结点所对应的当前路长。
算法从图G的源顶点s和空优先队列开始。
结点s被扩展后,它的儿子结点被依次插入堆中。
此后,算法从堆中取出具有最小当前路长的结点作为当前扩展结点,并依次检查与当前扩展结点相邻的所有顶点。
如果从当前扩展结点i到顶点j有边可达,且从源出发,途经顶点i再到顶点j的所相应的路径的长度小于当前最优路径长度,则将该顶点作为活结点插入到活结点优先队列中。
这个结点的扩展过程一直继续到活结点优先队列为空时为止。
四实验代码
#include<iostream>
using namespace std;
const int size = 100;
const int inf = 5000; //两点距离上界
const int n = 6; //图顶点个数加1
int prev[n]; //图的前驱顶点
int dist[] = {0,0,5000,5000,5000,5000}; //最短距离数组
int c[n][n] = {{0,0,0,0,0,0},{0,0,2,3,5000,5000}, //图的邻接矩阵 {0,5000,0,1,2,5000},{0,5000,5000,0,9,2},
{0,5000,5000,5000,0,2},{0,5000,5000,5000,5000,0}};
const int n = 5; //图顶点个数加1
int prev[n]; //图的前驱顶点
int dist[] = {0,0,5000,5000,5000};
int c[][n] = {{0,0,0,0,0},{0,0,2,3,5000},{0,5000,0,1,2},{0,5000,5000,0,9},
{0,5000,5000,5000,0}};
class MinHeapNode
{
public :
int i; //顶点编号
int length; //当前路长
};//循环队列
class CirQueue{
private:
int front,rear;
MinHeapNode data[size];
public:
CirQueue(){
front = rear = 0;
}//元素入队操作
void queryIn(MinHeapNode e){
if((rear +1)%size != front){
rear = (rear+1)%size; //队尾指针在循环意义下加1 data[rear] = e; //在队尾插入元素
}
}//元素出队操作
MinHeapNode queryOut(){
if(rear != front){
front = (front+1)%size; //队列在循环意义下加1 return data[front];
}
} //读取队头元素,但不出队
MinHeapNode getQuery(){
if(rear != front)
{
return data[(front+1)%size];
}
} //判断队列是否为空
bool empty()
{
return front == rear;
} //判断队列是否为满
bool full()
{
return (rear +1)%size == front;
}
};//CirQueue结束
class Graph{
public:
/**
* 单源最短路径问题的优先队列式分支限界法
*/
void shortestPath(int v)
{
CirQueue qq;//定义源为初始扩展结点
MinHeapNode e;
e.i = v;
e.length = 0;
dist[v] = 0;
qq.queryIn(e); //搜索问题的解空间
while(true){
for(int j = 1;j<n;j++)
{
if(j>=n)
{
break;
}
MinHeapNode m = qq.getQuery();
if((c[m.i][j]<inf)&&(m.length + c[m.i][j] < dist[j])) {
//顶点i到顶点j可达,且满足控制约束
dist[j] = m.length + c[m.i][j];
prev[j] = m.i;
//加入活结点优先队列
MinHeapNode mi;
mi.i = j;
mi.length = dist[j];
if(qq.full()){
break;
}
qq.queryIn(mi); //元素入队
}
}//for循环结束
if(qq.empty())
{
break;
}
qq.queryOut(); //当该结点的孩子结点全部入队后,删除该结点 }//while循环结束
}//方法结束
};//类结束
int main(){
Graph g;
g.shortestPath(1);
cout<<"最短路径长为 "<<dist[n-1]<<endl; cout<<"中间路径为: ";
for(int i =3;i<n;i++){
cout<<prev[i]<<" ";
}
cout<<endl<<"欢迎使用本系统"<<endl;
return 0;
}
五实验心得:
通过实验,了解了分支限界法的基本思想。
知道了分支限界算法与回溯算法的区别。