数据结构最短路径
数据结构实验报告图的遍历讲解
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数据结构实验报告图的遍历讲解一、引言在数据结构实验中,图的遍历是一个重要的主题。
图是由顶点集合和边集合组成的一种数据结构,常用于描述网络、社交关系等复杂关系。
图的遍历是指按照一定的规则,挨次访问图中的所有顶点,以及与之相关联的边的过程。
本文将详细讲解图的遍历算法及其应用。
二、图的遍历算法1. 深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种常用的图遍历算法,其基本思想是从一个顶点出发,沿着一条路径向来向下访问,直到无法继续为止,然后回溯到前一个顶点,再选择此外一条路径继续访问。
具体步骤如下:(1)选择一个起始顶点v,将其标记为已访问。
(2)从v出发,选择一个未被访问的邻接顶点w,将w标记为已访问,并将w入栈。
(3)如果不存在未被访问的邻接顶点,则出栈一个顶点,继续访问其它未被访问的邻接顶点。
(4)重复步骤(2)和(3),直到栈为空。
2. 广度优先搜索(BFS)广度优先搜索是另一种常用的图遍历算法,其基本思想是从一个顶点出发,挨次访问其所有邻接顶点,然后再挨次访问邻接顶点的邻接顶点,以此类推,直到访问完所有顶点。
具体步骤如下:(1)选择一个起始顶点v,将其标记为已访问,并将v入队。
(2)从队首取出一个顶点w,访问w的所有未被访问的邻接顶点,并将这些顶点标记为已访问,并将它们入队。
(3)重复步骤(2),直到队列为空。
三、图的遍历应用图的遍历算法在实际应用中有广泛的应用,下面介绍两个典型的应用场景。
1. 连通分量连通分量是指图中的一个子图,其中的任意两个顶点都是连通的,即存在一条路径可以从一个顶点到达另一个顶点。
图的遍历算法可以用来求解连通分量的个数及其具体的顶点集合。
具体步骤如下:(1)对图中的每一个顶点进行遍历,如果该顶点未被访问,则从该顶点开始进行深度优先搜索或者广度优先搜索,将访问到的顶点标记为已访问。
(2)重复步骤(1),直到所有顶点都被访问。
2. 最短路径最短路径是指图中两个顶点之间的最短路径,可以用图的遍历算法来求解。
数据结构第19讲_关键路径与最短路径_C
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数据结构第19讲_关键路径与最短路径_C 在数据结构的学习过程中,我们经常会遇到需要寻找最短路径的问题。
最短路径问题是指在图中寻找连接两个顶点之间最短路线的问题。
在实际生活中,最短路径问题广泛应用于交通、通信等领域。
在本篇文章中,我们将介绍关键路径和最短路径的概念,以及它们在实际问题中的应用。
首先,让我们来介绍关键路径。
关键路径是指在项目管理中,连接起始点和终止点的最长路径,也是项目完成所需要的最短时间。
关键路径可以通过计算活动的最早开始时间(EST)和最晚开始时间(LST)来确定。
活动的EST是指在没有任何限制条件下,活动可以最早开始的时间;而LST则是指在不影响项目完成时间的前提下,活动可以最晚开始的时间。
关键路径的长度等于项目的最早完成时间和最晚完成时间相等的活动的持续时间之和。
通过确定关键路径,我们可以优化项目进度,提高项目的整体效率。
接下来,让我们来介绍最短路径。
最短路径是指在图中寻找连接两个顶点之间最短路线的问题。
最短路径可以通过使用一些经典的算法来解决,例如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,通过计算出从起点到其他顶点的最短路径,然后逐步扩展路径长度来逐步求解最短路径问题。
弗洛伊德算法是一种动态规划算法,通过构建一个关于各个顶点之间最短路径长度的矩阵来求解最短路径问题。
最短路径问题在实际生活中具有广泛应用,例如在地图导航中,我们需要找到从起点到目的地的最短路线;在网络通信中,我们需要找到网络中两个节点之间传输数据的最短路径。
在本篇文章中,我们介绍了关键路径和最短路径的概念,以及它们在实际问题中的应用。
关键路径用于确定项目完成所需的最短时间,而最短路径用于寻找连接两个顶点之间最短路线的问题。
这些概念都是数据结构中的重要内容,对于我们理解和解决实际问题具有重要意义。
第20讲-关键路径与最短路径
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数据结构第20次课(续表)思考.题作业题试对下图所示的AOE网络,解答下列问题。
(1) 这个工程最早可能在什么时间结束。
(2) 求每个事件的最早开始时间Ve[i]和最迟开始时间Vl[I]。
(3) 求每个活动的最早开始时间e( )和最迟开始时间l( )。
(4) 确定哪些活动是关键活动。
画出由所有关键活动构成的图,指出哪些活动加速可使整个工程提前完成。
*参考资料《数据结构辅导与提高》,徐孝凯编著,清华大学出版社《数据结构习题解答与考试指导》,梁作娟等编著,清华大学出版社授课内容关键路径对整个工程和系统,人们关心的是两个方面的问题:一)工程能否顺利进行(对AOV网进行拓扑排序)二)估算整个工程的完成所必须的最短时间(对AOE网求关键路径)1. AOE-网}与AOV-网相对应的是AOE-网(Activity On Edge),即边表示活动的网。
AOE-网是一个带权的有向无环图,其中,顶点表示事件(Event),弧表示活动,权表示活动持续的时间。
通常,AOE-网可用来估算工程的完成时间。
例:下图是一个假想的有11项活动的AOE-网。
其中有9个事件v1,v2,…,v9,每个事件表示在它之前的活动已经完成,在它之后的活动可以开始。
如v1表示整个工程开始,v9表示整个工程结束,v5表示a4和a5已经完成,a7和a8可以开始。
与每个活动相联系的数是执行该活动所需的时间。
比如,活动a1需要6天,a2需要4天等。
和AOV-网不同,对AOE-网有待研究的问题是:(1)完成整项工程至少需要多少时间(2)哪些活动是影响工程进度的关键2. 关键路径由于在AOE-网中有些活动可以并行地进行,所以完成工程的最短时间是从开始点到完成点的最长路径的长度(这里所说的路径长度是指路径上各活动持续时间之和,不是路径上弧的数目)。
路径长度最长的路径叫做关备注:回顾键路径(Critical Path)。
假设开始点是v1,从v1到v i的最长路径长度叫做事件v i的最早发生时间。
校园最短路径数据结构课程项目
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校园最短路径数据结构课程项目一、概述在现代社会中,信息技术的发展已经渗透到了各行各业,成为了社会发展的推动力之一。
在这个信息时代中,交通信息的快速获取和准确传递已成为了各个城市及校园管理者面临的重要问题之一。
为了更好地解决城市和校园交通管理中的实际问题,数据结构课程的学生们在老师的指导下,进行了校园最短路径数据结构课程项目。
二、项目背景作为一所具有悠久历史和深厚文化底蕴的知名大学,我们校园占地面积广阔,各个教学楼、宿舍楼、图书馆和食堂等地点错综复杂,交通线路纵横交错。
传统的交通管理方式已经无法满足校园管理的需要,如何更好地设计一套校园最短路径系统成为了摆在我们面前的迫切问题。
三、技术原理在本次校园最短路径数据结构课程项目中,我们选择了图论中的Dijkstra算法作为基本技术原理。
Dijkstra算法采用贪心的策略,以节点为中心逐步逼近目标,具有较高的计算效率和准确性。
四、项目目标本次校园最短路径数据结构课程项目的主要目标是设计并实现一套高效的校园最短路径系统,使得师生、游客等使用者可以快速、准确地获取到校园内各个地点之间的最短路径信息,从而提高校园交通管理的效率和便利性。
五、项目实施1. 数据采集:我们需要对校园内各个地点的位置信息进行采集和整理,包括经纬度坐标、地点名称等信息。
2. 数据存储:采用合适的数据结构来存储和管理校园地点之间的交通信息,以便于后续路径查询的高效进行。
3. 算法实现:在以上基础上,我们需要实现Dijkstra算法,并对其进行优化,以适应大规模的校园最短路径查询。
4. 系统集成:将以上技术和功能进行集成,设计一套用户友好、界面美观的校园最短路径系统,并进行系统的测试和调试。
六、项目成果经过团队的不懈努力,我们最终成功地完成了校园最短路径数据结构课程项目,取得了一系列的成果:1. 实现了校园最短路径系统的基本功能,包括路径查询、地点显示等。
2. 对系统进行了大规模的测试,并优化了算法的性能和稳定性。
数据结构中最短路径算法的实现
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最短路径问题是 图论研究中的一个重要课题 , 它广泛应用
a= ∞, i j 无 相 I { 若v 之间 边 连 j 和v
【 若i i 0, =
于交通、 网络寻优 等领 域。 最短路径问 题要解决的 就是求加权图 G 《 ,, 》 两给定顶点之间的最短路径。求解图的最短路 = VEw 中 径在许多应用领域里有实际意义。例如: 对于图 1 表示的交通
∞ 1 0 ∞ ∞ 5 / ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ 0 ∞ ∞ 4 0 ∞
i s n tn; n =e i[] t wn
i i i l 。 nmn s , t d ,j
( : ;< ;++ , 0 , n, )
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维普资讯
8 2
第 6期
N . O6
宜宾学院学报
Ju a o ii n esy orl f bnU i ri n Y v t
数据结构 中最短路径算法 的实现
曹 f 日 l r 口 I - !
( 陕西理工学 院 计算机系 , 陕西 汉 中 7 3 0 ) 2 00
关键词 : 最短路 径 ;i s a算法; i a C++程序语言 Dj t kr Vsl u 中图分类号 :P I. 2 T  ̄ 11 文献标识码 : A 文章编号 :6 1— 3 5 20 )6— 0 2— 3 17 5 6 (0 7 0 0 8 0 ‘
0 引言
r I若 v和 v之间有边相连 ‘j i j o,
1 编程思路
11 相关概念 .
定义 1 给定简单加权图 G=<V E W >, v , , ,, 设 0v …v
( , v 。v是 e的结点, v, ” v E其中 i 、 一 i 序列 。v , 称为连接 v到 。 v 的路, v, 一 v。路中边的数 目 记为 。v , 称为该路的秩。( o o
数据结构第19讲关键路径与最短路径
![数据结构第19讲关键路径与最短路径](https://img.taocdn.com/s3/m/af5f3e95c0c708a1284ac850ad02de80d4d8062a.png)
数据结构第19讲关键路径与最短路径关键路径与最短路径是数据结构中非常重要的概念和算法。
它们在许多领域中都有广泛的应用,包括项目管理、网络通信、物流运输等等。
本文将介绍关键路径和最短路径的概念、算法以及它们的应用。
一、关键路径关键路径是指在一个项目中,所有活动中最长的路径,也即完成整个项目所需的最长时间。
关键路径的长度决定了项目的最短完成时间,因此对于项目管理非常重要。
关键路径的计算通常使用网络图来表示项目的各个活动以及它们的前后关系。
在网络图中,每个活动用一个节点表示,活动之间的关系用边来表示。
活动之间的关系可以分为两种:顺序关系和并行关系。
1.顺序关系:活动A必须在活动B之前完成,这种关系用有向边表示。
2.并行关系:活动A和活动B可以同时进行,这种关系用无向边表示。
关键路径算法通过在网络图上进行正向遍历和逆向遍历来计算关键路径。
具体步骤如下:1.正向遍历:从起始节点出发,计算每个节点的最早开始时间。
最早开始时间是指在没有任何延迟的情况下,从起始节点到达该节点所需的最短时间。
2.逆向遍历:从终点节点出发,计算每个节点的最晚开始时间。
最晚开始时间是指在不延误整个项目完成时间的情况下,从终点节点回到该节点所需的最短时间。
3.计算关键路径:根据每个节点的最早开始时间和最晚开始时间,找出那些最早开始时间和最晚开始时间相等的节点,这些节点就是关键路径上的节点。
关键路径的计算可以有效地帮助项目管理者确定项目的最短完成时间,并将各个活动按照优先级进行排序和调度,从而提高项目的管理效率。
二、最短路径最短路径是指在一个加权图中,从起点到终点所经过的边的权值之和最小的路径。
最短路径算法有很多种,下面介绍两种常用的最短路径算法:迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。
1.迪杰斯特拉算法:迪杰斯特拉算法是一种贪心算法,用于解决单源最短路径问题。
具体步骤如下:-创建两个集合S和V-S,分别用于存放已确定最短路径的节点和待确定最短路径的节点。
数据结构最短路径课程设计
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数据结构最短路径课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解图的基本概念,掌握图的表示方法及其特性;2. 掌握最短路径的两种经典算法:Dijkstra算法和Floyd算法;3. 能够运用所学算法解决实际生活中的最短路径问题。
技能目标:1. 能够运用数据结构中的图,进行实际问题的建模;2. 能够编写并实现Dijkstra算法和Floyd算法,解决最短路径问题;3. 能够通过分析、比较两种算法,选择合适的算法解决特定问题。
情感态度价值观目标:1. 培养学生面对复杂数据结构问题时,保持积极探究、解决问题的态度;2. 培养学生的团队协作能力,学会在团队中分享、交流、互助;3. 通过解决实际生活中的问题,培养学生将所学知识应用于实践的意识。
课程性质分析:本课程为数据结构中的图部分,以最短路径为具体实例,帮助学生理解图的概念及其在实际中的应用。
学生特点分析:学生已具备一定的编程能力和数据结构基础知识,但对图的相关概念和算法掌握不足,需要通过具体案例和实际操作,提高理解和应用能力。
教学要求:1. 以实际问题引入,激发学生的学习兴趣;2. 采用任务驱动法,引导学生自主探究、实践;3. 结合课堂讲解和实际操作,使学生在实践中掌握知识;4. 注重团队合作,培养学生的沟通与协作能力。
二、教学内容1. 图的基本概念:图的定义、图的表示方法(邻接矩阵、邻接表)、图的遍历(深度优先搜索、广度优先搜索)。
2. 最短路径问题:最短路径的定义、最短路径算法的应用场景。
3. Dijkstra算法:算法原理、算法步骤、实例分析、编程实现。
4. Floyd算法:算法原理、算法步骤、实例分析、编程实现。
5. 算法比较与分析:Dijkstra算法与Floyd算法的优缺点比较、适用场景分析。
6. 实践项目:设计一个实际场景的最短路径问题,要求学生运用所学算法进行解决。
教学内容安排与进度:第一课时:图的基本概念、图的表示方法、图的遍历。
第二课时:最短路径问题、Dijkstra算法原理与实例分析。
数据结构课程设计故宫导游(最短路径)【范本模板】
![数据结构课程设计故宫导游(最短路径)【范本模板】](https://img.taocdn.com/s3/m/b4cf75ba77232f60dccca197.png)
数学与计算机学院课程设计说明书课程名称: 数据结构与算法课程设计课程代码: 6014389 题目:故宫导游咨询年级/专业/班: 学生姓名: 学号: 开始时间: 2011 年 12 月 9 日完成时间: 2011 年 12 月 23 日课程设计成绩:学习态度及平时成绩(30)技术水平与实际能力(20)创新(5)说明书(计算书、图纸、分析报告)撰写质量(45)总分(100)指导教师签名:年月日目录引言................................................................ - 4 - 1、需求分析........................................................... - 4 -1。
1任务与分析.................................................... - 4 - 2 概要设计............................................................ - 5 -2。
1 ADT描述...................................................... - 5 - 2。
2程序模块结构.................................................. - 6 - 2。
3 各功能模块.................................................. - 6 - 3 详细设计........................................................... - 7 -3。
1结构体定义.................................................... - 7 - 3。
数据结构课程设计报告-最短路径算法-二叉树的三种遍历
![数据结构课程设计报告-最短路径算法-二叉树的三种遍历](https://img.taocdn.com/s3/m/aee727c526fff705cc170adc.png)
数据结构课程设计报告班级:计算机科学与技术132班姓名:赖恒财指导教师:董跃华成绩:32信息工程学院2015 年7月8日目录图的最短路径算法实现1. 需求分析 (1)1.1 程序设计内容 (1)1.2 设计要求 (1)2.概要设计 (2)3.详细设计 (2)3.1 数据类型的定义 (2)3.2 功能模块的设计 (2)3.3 主程序流程 (9)4.调试分析 (10)4.1 问题回顾和分析 (10)4.2.经验和体会 (11)5.测试结果 (12)二叉树的遍历1.设计目的 (13)2.需求分析 (14)2.1课程设计的内容和要求 (14)2.2选题的意义及背景 (14)3.概要设计 (14)3.1设计思想 (14)3.2程序数据类型 (16)3.3程序模块分析 (16)3.3.1置空栈 (16)3.3.2入栈 (17)3.3.3出栈 (17)3.3.4取栈顶操作 (17)3.3.5判空栈 (17)3.4函数关系: (18)4.详细设计 (18)4.1二叉树算法程序截图和结果 (18)5.程序测试结果及问题分析 (19)6.总结 (20)参考文献 (21)附录1 (22)附录2 (26)图的最短路径算法实现----基于floyd最短路径算法1.需求分析设计校园平面图,所含景点不少于8个。
以图中顶点表示学校内各景点,存放景点的名称、景点介绍信息等;以边表示路径,存放路径长度信息。
要求将这些信息保存在文件graph.txt中,系统执行时所处理的数据要对此文件分别进行读写操作。
1.1程序设计内容1.从文件graph.txt中读取相应数据, 创建一个图,使用邻接矩阵表示图;2.景点信息查询:为来访客人提供校园任意景点相关信息的介绍;3.问路查询:为来访客人提供校园任意两个景点之间的一条最短路径。
1.2 设计要求(1) 程序要具在一定的健壮性,即当输入数据非法时,程序也能适当地做出反应。
(2) 程序要添加适当的注释,程序的书写要采用缩进格式。
《数据结构》说课稿
![《数据结构》说课稿](https://img.taocdn.com/s3/m/a6bc61f0a6c30c2258019e94.png)
《数据结构》说课稿《数据结构》“最短路径”问题说课稿一、教材分析1、特点与地位:重点中的重点。
本课是教材《数据结构》第六章第五节的内容。
图是一种典型的非线性数据结构,应用十分广泛。
求两结点之间的最短路径问题是图最常见的应用的之一,在交通运输、通讯*络等方面具有一定的实用意义。
2、重点与难点:根据高职数据结构教育要求,理论“必需,够用”,侧重于某项技术的理论依据,重点放在技能培养上。
结合学生现有抽象思维能力水平,已掌握基本概念等学情,以及求解最短路径问题的自身特点,确立本课的重点和难点如下:(1)重点:如何将现实问题抽象成求解最短路径问题,以及该问题的解决方案。
(2)难点:求解最短路径算法的程序实现。
3、教学安排:最短路径问题包含两种情况:一种是求从某个源点到其他各结点的最短路径,另一种是求每一对结点之间的最短路径。
根据教学大纲安排,重点讲解第一种情况问题的解决。
安排一个课时讲授。
教材直接分析算法,考虑实际应用需要,补充旅游景点线路选择的实例,实例中问题解决与算法分析相结合,逐步推动教学过程。
二、教学目标分析1、知识目标:掌握最短路径概念、能够求解最短路径。
2、能力目标:(1)通过将旅游景点线路选择问题抽象成求最短路径问题,培养学生的数据抽象能力。
(2)通过旅游景点线路选择问题的解决,培养学生的独立思考、分析问题、解决问题的能力。
(3)通过算法的程序实现,提高学生的编程能力。
3、素质目标:培养学生讲究工作方法、与他人合作,提高工作效率的职业素质。
三、教法分析课前充分准备,研读教材,查阅相关资料,制作多媒体课件。
教学过程中除了使用传统的“讲授法”以外,主要采用“案例教学法”,同时辅以多媒体课件,以启发的方式展开教学。
由于本节课的内容属于图这一章的难点,考虑学生的接受能力,注意与学生沟通,根据学生的反应控制好教学进度是本节课成功的关键。
四、学法指导1、课前上次课结课时给学生布置任务,使其有针对性的预习。
盖洛普路径
![盖洛普路径](https://img.taocdn.com/s3/m/cb5feed0dbef5ef7ba0d4a7302768e9951e76ebe.png)
盖洛普路径简介盖洛普路径(Galloping Path)是一种著名的计算机科学中用于搜索算法优化的数据结构。
该路径是从一个结点到另一个结点的最短路径,可以在常数时间内进行搜索。
盖洛普路径最初由计算机科学家H.P.Galloping在1979年提出,并被广泛应用于各种搜索算法中。
数据结构盖洛普路径是一种有向无环图(Directed Acyclic Graph, DAG)数据结构。
它由一组顶点和一组有向边组成。
每个顶点代表一个状态或一个位置,而有向边表示从一个状态到另一个状态的转换。
算法原理盖洛普路径的核心思想是利用动态规划的思想来解决问题。
算法根据最优子结构性质,将问题划分为多个子问题,并通过记录中间结果来避免重复计算。
下面是盖洛普路径的主要步骤:1.初始化一个数组dp,用于存储每个顶点到起点的最短路径长度。
起点到起点的最短路径长度为0,而起点到其他顶点的最短路径长度为无穷大。
2.对于每个顶点,依次计算其到起点的最短路径长度。
具体的计算方法为,在该顶点的所有入边中选择最短路径长度最小的边,并将路径长度加上该边的权值。
3.重复步骤2,直到所有顶点都计算完毕。
4.返回起点到目标结点的最短路径长度。
算法实现下面是盖洛普路径算法的Python实现:def galloping_path(graph, start, end):# 初始化dp数组dp = [float('inf')] * len(graph)dp[start] =0# 依次计算每个顶点的最短路径长度for node in range(start, end +1):for neighbor, weight in graph[node]:dp[neighbor] = min(dp[neighbor], dp[n ode] + weight)# 返回起点到目标结点的最短路径长度return dp[end]应用场景盖洛普路径算法广泛应用于各种搜索问题中,特别是在图算法中的最短路径问题中。
最短路径12种类型例题
![最短路径12种类型例题](https://img.taocdn.com/s3/m/4b238122854769eae009581b6bd97f192379bf4e.png)
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。
最短路径算法——Dijkstra算法
![最短路径算法——Dijkstra算法](https://img.taocdn.com/s3/m/929e7c1d443610661ed9ad51f01dc281e53a56be.png)
最短路径算法——Dijkstra算法摘要:数据结构作为计算机科学的核心,已经成为人们必须掌握的一切信息知识。
作为经典的最短路径算法,Dijkstra算法数据结构被在生活中的各方面都有所体现。
本文从数据结构和最短路径算法的定义入手,介绍了Dijkstra算法的算法优缺点和算法实例,最后阐述了最短路径算法在现实生活中的作用,说明该算法的重要意义。
关键词:最短路径;Dijkstra算法;应用一、数据结构与算法1.1 数据结构数据结构是解释数据之间关系的科学。
典型的数据结构包括数组、链表、树和图[1]。
如何准确地使用各种数据结构至关重要。
这种数据结构就是图表,它是“树型”数据结构的扩展。
节点是一个节点(单独的节点),不能连接或连接到另一个节点。
结果,图中节点之间的关系变得更加复杂,并且通过计算机从一个节点到另一个节点的路径变得更加困难。
数据结构彼此具有一个或多个某种联系的元素数据汇总。
一般情况下,经过筛选的数据结构可以让用户感受到良好的体验或使用效率。
数据逻辑结构、数据存储结构和数据操作三部分是数据结构研究的主要内容。
线性结构和非线性结构一起组成了数据结构中的逻辑结构。
对线性结构的解释是:简单的一个表就是一种线性结构,这个表中所有的节点都符合线性关系。
除此之外,线性表是一种典型的线性结构,栈、队列、字符串都是线性结构。
对非线性结构的解释是:在一个简单表中的节点之间存在若干个对应关系是非线性结构。
在现实应用中,非线性结构主要包括了数组、树结构、图结构等数据结构。
1.2最短路径算法最短路径在图论中定义为在有向图中两结点间找一条权值最小的路径。
最短路径算法是对图状结构进行分析,找到需要的、合适的结点及路径,在交通、路径规划、城市建设、灾难逃生等领域广泛应用[2]。
最短路径法是一种机器学习技术,用于搜索连通图中结点之间的最短路径,是计算复杂系统中发现最优路径的有效方法。
最短路径法可以应用于许多不同类型的问题,包括路由算法、资源分配问题、最优布线、交通规划等,还可以被用于搜索引擎中搜索优化的相关工作。
数据结构课程设计最短路径
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数据结构课程设计最短路径一、课程目标知识目标:1. 理解图的基本概念,掌握图的表示方法,如图的邻接矩阵和邻接表;2. 掌握最短路径问题的定义,了解其应用场景;3. 学会运用Dijkstra算法和Floyd算法解决最短路径问题;4. 了解最短路径算法的时间复杂度,并能够分析其优缺点。
技能目标:1. 能够运用所学知识,编写程序实现最短路径算法;2. 能够分析实际问题,选择合适的数据结构和算法解决最短路径问题;3. 学会使用调试工具,调试并优化最短路径算法程序。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对数据结构课程的兴趣,激发学习热情;2. 培养学生的团队合作精神,学会在团队中分工合作,共同解决问题;3. 培养学生面对问题时的耐心和毅力,勇于克服困难,寻求解决方案;4. 通过解决实际问题,增强学生的应用意识和创新意识。
课程性质:本课程为计算机科学专业选修课程,旨在帮助学生掌握图论中的最短路径问题及其算法实现。
学生特点:学生已经具备一定的编程基础,熟悉C/C++等编程语言,了解基本的数据结构,如数组、链表、栈和队列等。
教学要求:结合学生特点和课程性质,注重理论与实践相结合,通过实例分析、算法实现和调试优化,使学生掌握最短路径问题的解决方法,并培养其分析问题和解决问题的能力。
在教学过程中,关注学生的情感态度价值观的培养,提高学生的综合素质。
二、教学内容1. 图的基本概念:图的定义、图的分类、图的表示方法(邻接矩阵、邻接表)。
2. 最短路径问题:最短路径的定义、应用场景、最短路径算法的分类。
3. Dijkstra算法:算法原理、算法步骤、实例分析、编程实现。
4. Floyd算法:算法原理、算法步骤、实例分析、编程实现。
5. 最短路径算法时间复杂度分析:比较Dijkstra算法和Floyd算法的时间复杂度,分析其适用场景。
6. 实践环节:设计实际案例,让学生动手编写程序实现最短路径算法,并进行调试优化。
7. 算法优化:探讨最短路径算法的优化方法,如优先队列、动态规划等。
数据结构 耿国华 西北大学 7-9最短路径问题-迪杰斯特拉算法
![数据结构 耿国华 西北大学 7-9最短路径问题-迪杰斯特拉算法](https://img.taocdn.com/s3/m/9a4b93cfe518964bce847c29.png)
例:
5
99
0
30
顶点0到各点的最短路径
60
终
4点
第二次
1
10
10
20
1
2
5 2 50 3
3
∞ 10(0-2) 60(0∞-2-3)
带权有向图
4
已求出最短路径的终点的集合
S={ 1 2 3 4 5 }
5
30(0-4) 99(0-5)
例:
5
99
0
30
顶点0到各点的最短路径
60
终
4点
第三次
1
10
10
20
它或者是直接从源点到该点(只含一条弧); 或者 5 是从源点经过已求得最短路径的顶点,再到达该顶点。
例:
5
99
0
30
顶点0到各点的最短路径
60
终
4点
第一次
1
10
10
20
1
2
5 2 50 3
3
∞ 10(0-2)
∞
带权有向图
4
已求出最短路径的终点的集合
S={ 1 2 3 4 5 }
5
30(0-4) 99(0-5)
第7章 图
7.9最短路径问题—迪杰斯特拉算法
求某一顶点到其余各顶点的最短路径
迪杰斯特拉算法的实现 1) 存储结构
(1) 带权邻接矩阵数组g.arcs :
用g.arcs [i][j]表示弧<vi, vj>上的权。
(2) 顶点分为两组: S,V-S
S中存放已求得最短路径的终点的集合。
(3) 辅助一维数组dist:
若vi∈S ,dist[i] 表示源点到vi的最短路径长度
《数据结构课程设计》最短路径问题实验报告
![《数据结构课程设计》最短路径问题实验报告](https://img.taocdn.com/s3/m/1e4b6881d5bbfd0a795673d5.png)
目录一、概述 0二、系统分析 0三、概要设计 (1)四、详细设计 (2)4.1建立图的存储结构 (2)4.2单源最短路径 (3)4.3任意一对顶点之间的最短路径 (4)五、运行与测试 (5)参考文献 (6)附录 (7)交通咨询系统设计(最短路径问题)一、概述在交通网络日益发达的今天,针对人们关心的各种问题,利用计算机建立一个交通咨询系统。
在系统中采用图来构造各个城市之间的联系,图中顶点表示城市,边表示各个城市之间的交通关系,所带权值为两个城市间的耗费。
这个交通咨询系统可以回答旅客提出的各种问题,例如:如何选择一条路径使得从A城到B城途中中转次数最少;如何选择一条路径使得从A城到B城里程最短;如何选择一条路径使得从A城到B城花费最低等等的一系列问题。
二、系统分析设计一个交通咨询系统,能咨询从任何一个城市顶点到另一城市顶点之间的最短路径(里程)、最低花费或是最少时间等问题。
对于不同的咨询要求,可输入城市间的路程、所需时间或是所需费用等信息。
针对最短路径问题,在本系统中采用图的相关知识,以解决在实际情况中的最短路径问题,本系统中包括了建立图的存储结构、单源最短问题、对任意一对顶点间最短路径问题三个问题,这对以上几个问题采用了迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。
并未本系统设置一人性化的系统提示菜单,方便使用者的使用。
可以将该系统大致分为三个部分:①建立交通网络图的存储结构;②解决单源最短路径问题;③实现两个城市顶点之间的最短路径问题。
迪杰斯特拉算法流图:弗洛伊德算法流图:费洛依德算法(任意建立图的存储迪杰斯特拉算4.1建立图的存储结构定义交通图的存储结构。
邻接矩阵是表示图形中顶点之间相邻关系的矩阵。
设G=(V,E)是具有n个顶点的图,则G的邻接矩阵是具有如下定义的n阶方阵。
注:一个图的邻接矩阵表示是唯一的!其表示需要用一个二维数组存储顶点之间相邻关系的邻接矩阵并且还需要用一个具有n个元素的一维数组来存储顶点信息(下标为i的元素存储顶点V的信息)。
如何计算图的最短路径
![如何计算图的最短路径](https://img.taocdn.com/s3/m/70a21499d0f34693daef5ef7ba0d4a7302766c2e.png)
如何计算图的最短路径图是计算机科学中非常重要的一种数据结构,其具有广泛的应用场景。
在很多情况下,我们需要计算图中的最短路径,以解决一些重要的问题。
比如在制定物流配送路线、计算互联网中两个节点之间的传输时延、网络攻击渗透等问题中,最短路径算法都起到了至关重要的作用。
本文将从最短路径的概念、最短路径算法的分类与分析、最短路径算法的实现等几个方面进行探讨。
一、最短路径的概念最短路径是在图中寻找一条路径,使得路径上的所有边的权值之和最小。
边的权值可以表示不同的含义,例如距离、时间、成本等。
最短路径算法是图论中的经典问题,其计算结果被广泛应用于电信网络、运输网络、社交网络、金融市场等多个领域。
二、最短路径算法的分类与分析根据最短路径算法的处理对象和计算方式,可以将其分为两大类:单源最短路径算法和全源最短路径算法。
单源最短路径算法是指在一个图中给定一个起点,计算到其他所有点的最短路径;而全源最短路径算法则是计算图中所有点之间的最短路径。
(一)单源最短路径算法1. Dijkstra算法Dijkstra算法是最短路径算法中最著名的算法之一,它是一种贪心算法,用于解决带有非负权边的图的单源最短路径问题。
该算法采用了类似广度优先搜索的方式进行计算,每次选择当前起点到其他点最短路径上的一个点来计算,实现较为简单,时间复杂度为O(n^2)。
2. Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法是解决最短路径问题的另一种重要算法。
它可以处理带有负权边的图,但是需要在执行前检查图中是否存在负环。
该算法采用动态规划的思想,在每一轮迭代中,处理所有边,利用之前已计算出的结果来更新每个节点的最短路径。
时间复杂度为O(n*m)。
3. SPFA算法SPFA算法全称是Shortest Path Faster Algorithm,是最短路径算法中的一种优化的Bellman-Ford算法。
与Bellman-Ford算法每次处理所有的边不同,SPFA算法在每一次计算中仅处理当前节点连接的边,可以更快地得到结果。
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图的最短路径
一、实验目的
1.使学生熟悉最短路径的算法实现
二、掌握带权图的存储结构和处理方法
1.硬件:每个学生需配备计算机一台。
操作系统:DOS或Windows
2.软件:DOS或Windows操作系统+Turbo C;
三、实验要求
1.能够独立完成带权图的存储和最短路径的生成
四、实验内容
1.现在假设我国铁路交通图如下(权值表示距离),请用合适的存储结构将下图存储到计算机中方便进行处理。
2.现在我想以最小的代价从徐州出发到达其他目的地,请用Dijkstra算法实现我的要求的路径。
#include"stdio.h"
#include"malloc.h"
typedef struct
{int*vexs;
int**arcs;
int vexnum;
}graph_hc;
typedef struct
{int adjvex;
int lowcost;
}markedg_hc;
graph_hc*initgraph_hc()
{int i,j;graph_hc*g;
g=(graph_hc*)malloc(sizeof(graph_hc));
g->vexnum=25;
g->vexs=(int*)malloc(g->vexnum*sizeof(int));
g->arcs=(int**)malloc(g->vexnum*sizeof(int*));
for(i=0;i<g->vexnum;i++)
g->arcs[i]=(int*)malloc(g->vexnum*sizeof(int));
for(i=0;i<g->vexnum;i++)
for(j=0;j<g->vexnum;j++)
{g->arcs[i][j]=0;}
return g;}
void creategraph_hc(graph_hc *g)
{int i,j;
for(i=0;i<g->vexnum;i++)g->vexs[i]=i;
g->arcs[0][9]=1892; g->arcs[1][3]=242;
g->arcs[2][4]=668; g->arcs[2][9]=1145;
g->arcs[3][5]=305; g->arcs[4][6]=137;
g->arcs[4][11]=695; g->arcs[5][6]=704;
g->arcs[5][7]=397; g->arcs[6][12]=674;
g->arcs[8][9]=216; g->arcs[9][10]=676;
g->arcs[10][11]=511;g->arcs[10][13]=842;
g->arcs[11][12]=349;g->arcs[11][14]=534;
g->arcs[12][15]=651;g->arcs[13][16]=110;
g->arcs[13][17]=967;g->arcs[14][18]=409;
g->arcs[15][19]=825;g->arcs[16][17]=639;
g->arcs[17][18]=902;g->arcs[17][21]=607;
g->arcs[18][19]=367;g->arcs[18][21]=672;
g->arcs[18][23]=675;g->arcs[19][20]=622;
g->arcs[21][22]=255;g->arcs[23][24]=140;
for(i=0;i<g->vexnum;i++)
for(j=i;j<g->vexnum;j++)
if(g->arcs[i][j])
g->arcs[j][i]=g->arcs[i][j];}
void printgraph_hc(graph_hc*g)
{int x,y;
printf("\n城市间连通图为:\n");
for(x=0;x<g->vexnum;x++)
for(y=x;y<g->vexnum;y++)
if(g->arcs[x][y])printf("(%d,%d)距离:%d\t",x,y,g->arcs[x][y]);}
int selectnearvex_hc(markedg_hc*mark,int*flag,int num)
{int j;
int nearestv;
int lowcost=32767;
for(j=0;j<num;j++)
{if(flag[j]!=1&&mark[j].lowcost<lowcost)
{nearestv=j;
lowcost=mark[j].lowcost;}}
flag[nearestv]=1;
return nearestv;}
void markothervex_hc(graph_hc*g,markedg_hc*mark,int nearestv,int num,int*flag) {int j;
for(j=0;j<num;j++)
{if(g->arcs[nearestv][j]>0)
{if(flag[j]!=1)
{if(mark[j].lowcost>(mark[nearestv].lowcost+g->arcs[nearestv][j]))
{mark[j].lowcost= mark[nearestv].lowcost+g->arcs[nearestv][j];
mark[j].adjvex=nearestv;}}}}}
void shortestpath_hc(graph_hc*g,markedg_hc*mark,int start)
{int i,num;
int*flag;
int nearestv;
num=g->vexnum;
flag=(int*)malloc((num)*sizeof(int));
flag[start]=1;
for(i=0;i<g->vexnum;i++)
{mark[i].adjvex=start;
if( g->arcs[start][i]>0)
{mark[i].lowcost=g->arcs[start][i];}
else
{mark[i].lowcost=32767;}}
for(i=1;i<g->vexnum;i++)
{nearestv=selectnearvex_hc(mark,flag,num);
markothervex_hc(g,mark,nearestv,num,flag);}}
void printshortpath_hc(graph_hc*g,markedg_hc*mark,int start)
{int i,j,k,path[25];
for(i=0;i<g->vexnum;i++)
{if(i!=start)
{printf("从%d到%d最短路径为:%d; ",start,i,mark[i].lowcost);
printf("途经:");
k=0;path[k]=i;
j=mark[i].adjvex;
while(j!=start)
{path[++k]=j;
j=mark[j].adjvex;}
printf("%d",start);
for(j=k;j>=0;j--)printf(",%d",path[j]);
printf(".\n");}}}
main()
{int city;
graph_hc*g;markedg_hc*mark;
g=initgraph_hc();
creategraph_hc(g);
printf("城市名称/代号:");
printf("乌鲁木齐/0, 哈尔滨/1, 呼和浩特/2, 长春/3, 北京/4, ");
printf("沈阳/5, 天津/6, 大连/7, 西宁/8, 兰州/9, 西安/10, 郑州/11, ");
printf("徐州/12, 成都/13, 武汉/14, 上海/15, 昆明/16, 贵阳/17, 株州/18,"); printf("南昌/19, 福州/20, 柳州/21, 南宁/22, 广州/23, 深圳/24.\n");
printgraph_hc(g);
mark=(markedg_hc*)malloc(g->vexnum*sizeof(markedg_hc)); printf("\n输入起始城市:");scanf("%d",&city);
shortestpath_hc(g,mark,city);
printshortpath_hc(g,mark,city);
printf("\n作者:黄晨");}。