动态规划算法实现多段图的最短路径问题算法设计与分析实验报告

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动态规划求最短路径的两种方法

动态规划求最短路径的两种方法

动态规划1.最短路线问题解(1):将上图该画成下图:记a (1,2)=4,a(1,3)=5,依次类推,表示每个点和值的关系。

逆序递推方程:⎪⎩⎪⎨⎧==+++=0)6(61,2,3,4,5)}1(1),({min )(s f k k s k f k u k s k d k uk s k fAB 1B 2C 1 C 2C 3 C 4D 1D 2 D 3E 1 E 2F4523 6 8 7 75845348435 6 2 314 31234 5 6 789 101112134523 6 8 7 7584534 8435 6 2 314 3如图各状态:逆序递推,找出上一个状态到下一阶段的最小路径值。

例如,当K=4时,状态 它们到F 点需经过中途 点E ,需一一分析从E 到 F 的最短路:先说从D1到F 的最短路 有两种选择:经过 E1, E2, 比较最短。

这说明由 D1 到F 的最短距离为7,其路径为AB 1B 2C 1 C 2C 3 C 4D 1 D 2 D 3E 1 E 2F4523 6 87 75845348435 62 31 4 3第1阶段 第2阶段 第3阶段 第4阶段 第5阶段状态 1状态 2状态3状态 4状态 5状态 6)}(),(),(),(m in{)(252141511414E f E D d E f E D d D f ++=.7}35,43min{=++=.11F E D →→},,{3214D D D S =a=[0,4,5,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf 4,0,inf,2,3,6,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf 5,inf,0,inf,8,7,7,inf,inf,inf,inf,inf,inf inf,2,inf,0,inf,inf,inf,5,8,inf,inf,inf,inf inf,3,8,inf,0,inf,inf,4,5,inf,inf,inf,inf inf,6,7,inf,inf,0,inf,inf,3,4,inf,inf,inf inf,inf,7,inf,inf,inf,0,inf,8,4,inf,inf,inf inf,inf,5,4,inf,inf,inf,0,inf,inf,3,5,inf inf,inf,inf,8,5,3,8,inf,0,inf,6,2,inf inf,inf,inf,inf,inf,4,4,inf,inf,0,1,3,inf inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,3,6,1,0,inf,4 inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,5,2,3,inf,0,3 inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,inf,4,3,0]; s8=min(a(8,11)+a(11,13),a(8,12)+a(12,13)); s9=min(a(9,11)+a(11,13),a(9,12)+a(12,13)); s10=min(a(10,11)+a(11,13),a(10,12)+a(12,13)); s4=min(a(4,8)+s8,a(4,9)+s9); s5=min(a(5,8)+s8,a(5,9)+s9); s6=min(a(6,9)+s9,a(6,10)+s10); s7=min(a(7,9)+s9,a(7,10)+s10); s2=[a(2,4)+s4,a(2,5)+s5,a(2,6)+s6]; s2=min(s2);s3=[a(3,5)+s5,a(3,6)+s6,a(3,7)+s7]; s3=min(s3);s1=min(a(1,2)+s2,a(1,3)+s3)运行结果为:s8 = 7 s9 = 5 s10 = 5 s4 = 12 s5 = 10 s6 = 8 s7 = 9 s2 =13s3 = 15 s1 = 17结果分析:s 表示每个点到终点的最短距离,那么最短路程为17。

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。

算法设计与分析实验报告三篇

算法设计与分析实验报告三篇

算法设计与分析实验报告一实验名称统计数字问题评分实验日期2014 年11 月15 日指导教师姓名专业班级学号一.实验要求1、掌握算法的计算复杂性概念。

2、掌握算法渐近复杂性的数学表述。

3、掌握用C++语言描述算法的方法。

4.实现具体的编程与上机实验,验证算法的时间复杂性函数。

二.实验内容统计数字问题1、问题描述一本书的页码从自然数1 开始顺序编码直到自然数n。

书的页码按照通常的习惯编排,每个页码都不含多余的前导数字0。

例如,第6 页用数字6 表示,而不是06 或006 等。

数字计数问题要求对给定书的总页码n,计算出书的全部页码中分别用到多少次数字0,1,2, (9)2、编程任务给定表示书的总页码的10 进制整数n (1≤n≤109) 。

编程计算书的全部页码中分别用到多少次数字0,1,2, (9)三.程序算法将页码数除以10,得到一个整数商和余数,商就代表页码数减余数外有多少个1—9作为个位数,余数代表有1—余数本身这么多个数作为剩余的个位数,此外,商还代表1—商本身这些数出现了10次,余数还代表剩余的没有计算的商的大小的数的个数。

把这些结果统计起来即可。

四.程序代码#include<iostream.h>int s[10]; //记录0~9出现的次数int a[10]; //a[i]记录n位数的规律void sum(int n,int l,int m){ if(m==1){int zero=1;for(int i=0;i<=l;i++) //去除前缀0{ s[0]-=zero;zero*=10;} }if(n<10){for(int i=0;i<=n;i++){ s[i]+=1; }return;}//位数为1位时,出现次数加1//位数大于1时的出现次数for(int t=1;t<=l;t++)//计算规律f(n)=n*10^(n-1){m=1;int i;for(i=1;i<t;i++)m=m*10;a[t]=t*m;}int zero=1;for(int i=0;i<l;i++){ zero*= 10;} //求出输入数为10的n次方int yushu=n%zero; //求出最高位以后的数int zuigao=n/zero; //求出最高位zuigaofor(i=0;i<zuigao;i++){ s[i]+=zero;} //求出0~zuigao-1位的数的出现次数for(i=0;i<10;i++){ s[i]+=zuigao*a[l];} //求出与余数位数相同的0~zuigao-1位中0~9出现的次数//如果余数是0,则程序可结束,不为0则补上所缺的0数,和最高位对应所缺的数if(yushu==0) //补上所缺的0数,并且最高位加1{ s[zuigao]++;s[0]+=l; }else{ i=0;while((zero/=10)>yushu){ i++; }s[0]+=i*(yushu+1);//补回因作模操作丢失的0s[zuigao]+=(yushu+1);//补回最高位丢失的数目sum(yushu,l-i-1,m+1);//处理余位数}}void main(){ int i,m,n,N,l;cout<<"输入数字要查询的数字:";cin>>N;cout<<'\n';n = N;for(i=0;n>=10;i++){ n/=10; } //求出N的位数n-1l=i;sum(N,l,1);for(i=0; i<10;i++){ cout<< "数字"<<i<<"出现了:"<<s[i]<<"次"<<'\n'; }}五.程序调试中的问题调试过程,页码出现报错。

多段图算法实验报告

多段图算法实验报告

算法分析与设计实验报告课题: 多段图******班级:计算机1101学号:**********目录一、实验目的二、实验内容三、实验要求四、概要设计五、详细设计六、实验心得一、实验目的加深理解动态规划策略,求出多段图中源点到各点的最短路径。

二、实验内容设G=(V,E)是一个赋权有向图,其顶点集V被划分成k>2个不相交的子集Vi: 1≤i≤k,其中,V1和Vk分别只有一个顶点s(称为源)和一个顶点t(称为汇),图中所有的边(u,v)的始点和终点都在相邻的两个子集Vi和Vi+1中:u∈Vi,v∈Vi+1。

找一条从s到t的最短路线。

三、实验要求在上机前写出全部源程序;能在机器上正确运行程序;四、概要设计图采用邻接矩阵表示设P(i,j)是一条从Vi中的结点j到汇点t的最小成本路径,COST(i,j)是这条路的成本。

则从Vi中节点j到t的最小代价为:cost((i,j)=min{cost(i+1,l)+c (j,l) }, l∈Vi+1 , j∈Vicost(i+1,l)是从Vi+1中节点l 到t的最小代价。

算法概要设计如下:多段图的向前处理算法procedure FGRAPH(G,k,n,P){//G有n个结点的k段图。

E是边集,c[i,j]是边<i,j>的成本。

P[1:k]是最小成本路径。

//COST[n], D[n一1],P[k],r,j,k,nCOST[n]← 0for j←n-1to 1 by -1 do //计算COST[j]//{设r是一个这样的结点,(j,r) E且使c[j,r]+COST[r]取最小值COST[j]←c[j,r]+COST[r]D[j]←r} //向前对j-1进行决策//P[1]←1P[k]←nfor j←2 to k-1 do //找路径上的第j个节点//P[j]←D [ P[j-1] ]五、详细设计:#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define N 12#define K 5#define MAX 23767int cost[N][N];int path[K];typedef struct node{int v;int w;struct node *next;}node;node L[N];void init(node *L[]){int i, j;node *p, *q;for (i = 0; i < N; i++)for (j = 0; j < N; j++)cost[i][j] = MAX;cost[0][1] = 9;cost[0][2] = 7;cost[0][3] = 3;cost[0][4] = 2;cost[1][5] = 4;cost[1][6] = 2;cost[1][7] = 1;cost[2][5] = 2;cost[2][6] = 7;cost[3][7] = 11;cost[4][6] = 11;cost[4][7] = 8;cost[5][8] = 6;cost[5][9] = 5;cost[6][8] = 4;cost[6][9] = 3;cost[7][9] = 5;cost[7][10] = 6;cost[8][11] = 4;cost[9][11] = 2;cost[10][11] = 5;/*生成邻接表*/for (i = 0; i < N; i++)L[i] = (node *)malloc(sizeof(node));for (i = 0; i < N; i++){q = L[i];for (j = 0; j < N; j++)if (cost[i][j] > 0 && cost[i][j] < MAX){p = (node *)malloc(sizeof(node));p->v = j;p->w = cost[i][j];q->next = p;q = p;}q->next = NULL;}}void Method1() /*使用邻接矩阵存储*/{int i, j, maxlen, temp, v[N], d[N];for (i = 0; i < N; i++)v[i] = 0;for (i = N - 2; i >= 0; i--){for (maxlen = MAX, j = i + 1; j <= N - 1; j++)if (cost[i][j] > 0 && cost[i][j] + v[j] < maxlen){maxlen = cost[i][j] + v[j];temp = j;}v[i] = maxlen;d[i] = temp;}path[0] = 0;path[K-1] = N - 1;for (i = 1; i <= K - 2; i++)path[i] = d[path[i-1]];}void Method2(node *L[]) /*使用邻接表存储*/ {int i, j, maxlen, temp, v[N], d[N];node *p;for (i = 0; i < N; i++)v[i] = 0;for (i = N - 2; i >= 0; i--){p = L[i]->next;maxlen = MAX;while (p){if (p->w + v[p->v] < maxlen){maxlen = p->w + v[p->v];temp = p->v;}p = p->next;}v[i] = maxlen;d[i] = temp;}path[0] = 0;path[K-1] = N - 1;for (i = 1; i <= K - 2; i++)path[i] = d[path[i-1]];}void print(){int i;for (i = 0; i < K; i++)printf("%d ", path[i] + 1);printf("\n");}int main(){init(&L);printf("最短路径:\n ");Method1();print();printf("最短路径:\n");Method2(&L);print();system("pause");return 0;}六.实验心得通过本次试验,掌握了动态规划的思想,即如果一个问题的最优解可以分解为找子问题的最优解,那么即可使用动态规划。

最短路径规划实验报告

最短路径规划实验报告

1.实验题目:单源最短路径的dijkstra解法两点间最短路径的动态规划解法Dijkstra算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。

主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。

Dijkstra算法是很有代表性的最短路径算法,在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍,如数据结构,图论,运筹学等等。

注意该算法要求图中不存在负权边。

问题描述:在无向图G=(V,E) 中,假设每条边E[i] 的长度为w[i],找到由顶点V0 到其余各点的最短路径。

(单源最短路径)2.算法描述:1)算法思想:设G=(V,E)是一个带权有向图,把图中顶点集合V分成两组,第一组为已求出最短路径的顶点集合(用S表示,初始时S中只有一个源点,以后每求得一条最短路径, 就将加入到集合S中,直到全部顶点都加入到S中,算法就结束了),第二组为其余未确定最短路径的顶点集合(用U表示),按最短路径长度的递增次序依次把第二组的顶点加入S中。

在加入的过程中,总保持从源点v到S中各顶点的最短路径长度不大于从源点v 到U中任何顶点的最短路径长度。

此外,每个顶点对应一个距离,S中的顶点的距离就是从v到此顶点的最短路径长度,U中的顶点的距离,是从v到此顶点只包括S中的顶点为中间顶点的当前最短路径长度。

2)算法步骤:a.初始时,S只包含源点,即S={v},v的距离为0。

U包含除v外的其他顶点,即:U={其余顶点},若v与U中顶点u有边,则<u,v>正常有权值,若u不是v的出边邻接点,则<u,v>权值为∞。

b.从U中选取一个距离v最小的顶点k,把k,加入S中(该选定的距离就是v到k的最短路径长度)。

c.以k为新考虑的中间点,修改U中各顶点的距离;若从源点v到顶点u的距离(经过顶点k)比原来距离(不经过顶点k)短,则修改顶点u的距离值,修改后的距离值的顶点k的距离加上边上的权。

d.重复步骤b和c直到所有顶点都包含在S中。

例:动态规划解最短路径问题:

例:动态规划解最短路径问题:

● 例:动态规划解最短路径问题:步骤(1)、(2)已实现。

最优子结构:从起点到终点的最短路径包含了该路径上各点到终点的最短路径。

递归公式:设v 为图中一个顶点,v 1, v 2,…, v m 为v 的直接后继,cost(v)表示v 到终点的最短路径长度,c[u, w]表示边<u,w>上的权,t 为终点,则cost 满足如下递归公式:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≠∞=≠+=≤≤无后继且有后继且v t v , tv , 0v t v , )}cost(v ] v {c[v,min cost(v)i i m i 1步骤(3) 计算最优值(求最短路径长度):设有向网G含n个顶点,用邻接矩阵c[1..n, 1..n]表示,起点为s,终点为t 。

有关信息的保存:数组cost[1..n]: 存储子问题的解。

(cost[i]表示从顶点i到终点t的最短路径长度。

)数组succ[1..n]: 存储最短路径的有关信息。

(succ[i]表示顶点i到终点t的最短路径上顶点i的直接后继。

)原问题的最优值为cost[s]。

(1) 自底向上的迭代算法关键:根据递归公式确定迭代顺序(即子问题的求解顺序)。

原则:计算cost[i]时,顶点i的所有后继的cost值应先计算。

计算顺序:按图G的逆拓扑排序顺序。

算法SHORTEST_ROUTE_LEN1输入:有向网G的顶点数n, 邻接矩阵c[1..n, 1..n], 起点s和终点t , 1<=s, t<=n。

输出:G的从起点s到终点t的最短路径长度cost[s]和最短路径有关信息的数组succ[1..n]。

//对图G拓扑排序,结果存于数组a[1..n]中。

toposort(c, n, a)j=nwhile a[j]< >t j=j-1 //找出j使得a[j]=t 。

for i=j+1 to n cost[a[j]]=∞//排除无关的顶点。

cost[t]=0 //从终点开始迭代。

动态规划实现最短路径问题

动态规划实现最短路径问题

动态规划实现最短路径问题⼀、设计最短路径的动态规划算法 <算法导论>中⼀般将设计动态规划算法归纳为下⾯⼏个步骤: 1)分析最优解的结构 2)递归定义最优解的值 3)⾃底向上计算最优解的值 4)从计算的最优解的值上⾯构建出最优解⼆、最短路径的结构 从最优解的结构开始分析(我们假设没有权值为负的路径),对于图G<V,E>的所有结点对最短路径的问题,我们能知道⼀条最短路径的⼦路径都是最短路径。

假设⽤邻接矩阵W=w(ij)来表⽰输⼊带权图,考虑从结点i到结点j的⼀条最短路径p,如果p最多有m(m为有限值)条边。

若i=j,则p的权值为0⽽且不包含其他边。

若i ≠ j,可以将i到j的路径转换为i -> k、k->j。

三、⼀个给定的图 1)给定⼀个有向图 2)我们可以给出这个有向图的邻接矩阵四、C++实现1 #include <iostream>2 #include<fstream>3 #include<sstream>4 #include<vector>5 #include<string>6using namespace std;7const int Max_Num = 100;89 typedef struct Point {10int n; //点的个数11double p[Max_Num];12double q[Max_Num];13int root[Max_Num][Max_Num];14double w[Max_Num][Max_Num];15double e[Max_Num][Max_Num];16 }Point;1718 vector<Point> points;19 vector<string> res;20 vector<int> num;2122void file_read();23void createPoint();24void optimalBST();25void printRoot(Point P);26void printOptimalBST(int i, int j, int r, Point P, ofstream &fileWrite);27 template <class Type>28 Type stringToNum(const string& str) {29 istringstream iss(str);30 Type num;31 iss >> num;32 iss.str("");33return num;34 }3536void file_read() {37string str2, str1 = "", result;38 ifstream fileRead("in.dat");39if (fileRead.is_open()) {40while (getline(fileRead, str2, '\n')) {41if (str2.find("") != -1) {42 str1.append(str2 + "");43 }44else {45 num.push_back(stringToNum<int>(str2));46if (str1 != "") {47 res.push_back(str1);48 }49 str1 = "";50 }51 }52 res.push_back(str1);53 fileRead.close();54 }55 }5657void createPoint() {58string temp;59 Point P;60for (int i = 0; i < res.size(); i++) {61 vector<string> temp_str; //存放按照空格分开后的数字62int n = num[i];63 stringstream input(res[i]);64while (input >> temp) {65 temp_str.push_back(temp);66 }67 P.n = n;68for(int k = 0; k<=n; k++) P.p[k] = stringToNum<double>(temp_str[k]);69for(int k = n + 1; k<temp_str.size(); k++) P.q[k-(n+1)] = stringToNum<double>(temp_str[k]);70 points.push_back(P);71 }72 }7374//根据书上的伪代码:接收概率列表p1....pn和q0.....qn以及规模n作为输⼊计算出e和root75void optimalBST(){76 Point P;77for(int i = 0; i<res.size(); i++) {78 vector<string> temp_str; //存放按照空格分开后的数字79int n = num[i];80string temp;81 stringstream input(res[i]);82while (input >> temp) {83 temp_str.push_back(temp);84 }85 P.n = n;8687for(int k = 0; k<=n; k++) P.p[k] = stringToNum<double>(temp_str[k]);88for(int k = n + 1; k<temp_str.size(); k++) P.q[k-(n+1)] = stringToNum<double>(temp_str[k]); 8990//初始化只包括虚拟键的⼦树91for (int i = 1;i <= P.n + 1;++i){92 P.w[i][i-1] = P.q[i-1];93 P.e[i][i-1] = P.q[i-1];94 }95//由下到上,由左到右逐步计算96for (int len = 1;len <= P.n;++len){97for (int i = 1;i <= P.n - len + 1;++i){98int j = i + len - 1;99 P.e[i][j] = Max_Num;100 P.w[i][j] = P.w[i][j-1] + P.p[j] + P.q[j];101//求取最⼩代价的⼦树的根102for (int r = i;r <= j;++r)103 {104double temp = P.e[i][r-1] + P.e[r+1][j] + P.w[i][j];105if (temp < P.e[i][j])106 {107 P.e[i][j] = temp;108 P.root[i][j] = r;109 }110 }111 }112 }113 points.push_back(P);114 }115 }116117void printOptimalBST(int i, int j, int r, Point P, ofstream &fileWrite){118int root_node = P.root[i][j];//⼦树根节点119if (root_node == P.root[1][P.n]){120//输出整棵树的根121 fileWrite << "k" << root_node << "是根" << endl;122 printOptimalBST(i, root_node - 1, root_node, P, fileWrite);123 printOptimalBST(root_node +1 , j, root_node, P, fileWrite);124return;125 }126127if (j < i - 1){128return;129 }else if (j == i - 1){//遇到虚拟键130if (j < r)131 fileWrite << "d" << j << "是" << "k" << r << "的左孩⼦" << endl;132else133 fileWrite << "d" << j << "是" << "k" << r << "的右孩⼦" << endl;134return;135 }136else{//遇到内部结点137if (root_node < r)138 fileWrite << "k" << root_node << "是" << "k" << r << "的左孩⼦" << endl; 139else140 fileWrite << "k" << root_node << "是" << "k" << r << "的右孩⼦" << endl; 141 }142 printOptimalBST(i, root_node - 1, root_node, P, fileWrite);143 printOptimalBST(root_node + 1, j, root_node, P, fileWrite);144 }145146//输出最优⼆叉查找树所有⼦树的根147void printRoot(Point P){148 cout << "各⼦树的根:" << endl;149for (int i = 1;i <= P.n;++i){150for (int j = 1;j <= P.n;++j){151 cout << P.root[i][j] << "";152 }153 cout << endl;154 }155 cout << endl;156 }157158int main(){159 file_read();160 optimalBST();161 ofstream fileWrite("out.dat");162 Point P ;163for(int i = 0; i<points.size(); i++) {164 P = points[i];165 printRoot(P);166 printOptimalBST(1,P.n,-1, P, fileWrite);167 }168 fileWrite.clear();169return0;170 } 上述代码是将给定的邻接矩阵从⽂件中读取 然后根据输⼊的邻接矩阵求出最短路径。

最短路径实验报告

最短路径实验报告

最短路径实验报告最短路径实验报告引言:最短路径算法是计算机科学中的一个经典问题,它在许多领域中都有广泛的应用,如交通规划、电路设计、网络通信等。

本实验旨在通过实践探索最短路径算法的实际应用,并对其性能进行评估。

一、问题描述:我们将研究一个城市的交通网络,其中包含多个节点和连接这些节点的道路。

每条道路都有一个权重,表示通过该道路所需的时间或距离。

我们的目标是找到两个节点之间的最短路径,即使得路径上各个道路权重之和最小的路径。

二、算法选择:为了解决这个问题,我们选择了Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法作为比较对象。

Dijkstra算法是一种单源最短路径算法,它通过不断选择当前最短路径的节点来逐步扩展最短路径树。

Floyd-Warshall算法则是一种多源最短路径算法,它通过动态规划的方式计算任意两个节点之间的最短路径。

三、实验设计:我们首先构建了一个包含10个节点和15条道路的交通网络,每条道路的权重随机生成。

然后,我们分别使用Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法计算两个节点之间的最短路径,并记录计算时间。

四、实验结果:经过实验,我们发现Dijkstra算法在计算单源最短路径时表现出色,但是在计算多源最短路径时效率较低。

而Floyd-Warshall算法在计算多源最短路径时表现出色,但是对于大型网络的单源最短路径计算则需要较长的时间。

五、性能评估:为了评估算法的性能,我们对不同规模的交通网络进行了测试,并记录了算法的计算时间。

实验结果显示,随着交通网络规模的增大,Dijkstra算法的计算时间呈指数级增长,而Floyd-Warshall算法的计算时间则呈多项式级增长。

因此,在处理大型网络时,Floyd-Warshall算法具有一定的优势。

六、实际应用:最短路径算法在实际应用中有着广泛的用途。

例如,在交通规划中,最短路径算法可以帮助我们找到最优的行车路线,减少交通拥堵。

动态规划在最短路径问题中的应用

动态规划在最短路径问题中的应用

动态规划在最短路径问题中的应用动态规划是一种解决复杂问题的方法,它将问题分解成更小的子问题,并通过保存子问题的解来避免重复计算,从而提高解决问题的效率。

最短路径问题是在图或者网络中找到从起点到终点的最短路径的问题,可以使用动态规划算法来解决。

本文将介绍动态规划在最短路径问题中的应用及其算法实现。

一、最短路径问题在最短路径问题中,我们需要在图或网络中找到从一个节点到另一个节点的最短路径。

最短路径可以通过边的权重来衡量,权重可以表示距离、时间、代价等。

最短路径问题有多种变体,其中最常见的是单源最短路径和全源最短路径。

单源最短路径问题是在给定一个起点的情况下,找到该起点到其他所有节点的最短路径。

最常用的算法是Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。

二、动态规划原理动态规划通过保存子问题的解来避免重复计算,从而提高算法的效率。

它将问题分解成更小的子问题,并使用递推关系来计算子问题的解。

在最短路径问题中,我们可以使用动态规划来计算从起点到每个节点的最短路径。

首先,我们定义一个一维数组dist[]来保存从起点到每个节点的最短路径长度。

初始化时,dist[]的值为无穷大,表示路径长度未知。

然后,我们从起点开始逐步计算每个节点的最短路径长度。

具体的动态规划算法如下:1. 初始化dist[]为无穷大,起点的dist[]为0。

2. 对于每个节点v,按照拓扑顺序进行如下操作:2.1. 对于节点v的所有邻接节点u,如果dist[v] + weight(v, u) < dist[u],则更新dist[u]。

2.2. 拓扑顺序可以根据节点的拓扑顺序进行计算或者使用深度优先搜索(DFS)算法。

三、算法实现下面是使用动态规划算法解决最短路径问题的示例代码:```// 定义图的邻接矩阵和节点个数int graph[MAX][MAX];int numNodes;// 定义dist[]数组来保存最短路径长度int dist[MAX];// 定义拓扑排序和DFS算法需要的变量bool visited[MAX];stack<int> s;// 动态规划算法求解最短路径void shortestPath(int startNode) {// 初始化dist[]数组为无穷大for (int i = 0; i < numNodes; i++) {dist[i] = INT_MAX;}dist[startNode] = 0;// 拓扑排序或DFS计算每个节点的最短路径长度 for (int i = 0; i < numNodes; i++) {if (!visited[i]) {DFS(i);}}// 输出最短路径长度for (int i = 0; i < numNodes; i++) {cout << "Node " << i << ": " << dist[i] << endl; }}// 深度优先搜索void DFS(int node) {visited[node] = true;for (int i = 0; i < numNodes; i++) {if (graph[node][i] != 0 && !visited[i]) {DFS(i);}}s.push(node);}```以上示例代码演示了使用动态规划算法求解最短路径问题的基本原理和步骤。

最短路径问题的动态规划算法

最短路径问题的动态规划算法

最短路径问题的动态规划算法动态规划是一种解决复杂问题的有效算法。

最短路径问题是指在给定的图中找到从起点到终点路径中距离最短的路径。

本文将介绍动态规划算法在解决最短路径问题中的应用。

1. 最短路径问题简介最短路径问题是图论中的经典问题之一,旨在找到从图中一点到另一点的最短路径。

通常使用距离或权重来衡量路径的长度。

最短路径问题有多种算法可以解决,其中动态规划算法是一种常用且高效的方法。

2. 动态规划算法原理动态规划算法的核心思想是将原问题分解为更小的子问题,并存储已解决子问题的结果,以供后续使用。

通过逐步解决子问题,最终得到原问题的解。

在最短路径问题中,动态规划算法将路径分解为多个子路径,并计算每个子路径的最短距离。

3. 动态规划算法步骤(1)定义状态:将问题转化为一个状态集合,每个状态表示一个子问题。

(2)确定状态转移方程:通过递推或计算得到子问题之间的关系,得到状态转移方程。

(3)确定初始状态:设置与最小子问题相关的初始状态。

(4)递推求解:根据状态转移方程,逐步计算中间状态,直到得到最终解。

(5)回溯路径:根据存储的中间状态,找到最短路径。

4. 动态规划算法示例以经典的Dijkstra算法为例,演示动态规划算法在解决最短路径问题中的应用。

假设有带权重的有向图G,其中节点数为n,边数为m。

算法步骤如下:(1)定义状态:对于图G中的每个节点v,定义状态d[v]代表从起点到节点v的最短距离。

(2)确定状态转移方程:d[v] = min(d[u]+w[u,v]),其中u为节点v 的直接前驱节点,w[u,v]为边(u,v)的权重。

(3)确定初始状态:设置起点s的最短距离d[s]为0,其他节点的最短距离d[v]为无穷大。

(4)递推求解:根据状态转移方程逐步计算中间状态d[v],更新最短距离。

(5)回溯路径:根据存储的前驱节点,从终点t开始回溯,得到最短路径。

5. 动态规划算法的优缺点优点:(1)求解速度快,适用于大规模问题。

用动态规划法实现有向图的最短路径问题。

用动态规划法实现有向图的最短路径问题。

动态规划法实现有向图的最短路径实验实验题目:设计一个求解有向图,单源最短路径的算法实验目的:1)了解,并掌握分支限界算法思想2)会编写常见算法。

实验要求:1.编写实验代码2.分析算法时间和空间复杂度实验主要步骤:1 算法代码package suanfa;publicclass ShortPath{privatestatic Integer M = Integer.MAX_VALUE;publicstaticvoid main(String[]args){int[][]c={{M,4,2,3,M,M,M,M,M,M},{M,M,M,M,9,8,M,M,M,M},{M,M,M,M,6,7,8,M,M,M},{M,M,M,M,M,4,7,M,M,M},{M,M,M,M,M,M,M,5,6,M},{M,M,M,M,M,M,M,8,6,M},{M,M,M,M,M,M,M,6,5,M},{M,M,M,M,M,M,M,M,M,7},{M,M,M,M,M,M,M,M,M,3},{M,M,M,M,M,M,M,M,M,M}};shortPath(10,c);}publicstaticvoid shortPath(int n,int[][]c){int[] cost=newint[n];//cost[i]存储i到n-1的子问题的最短路径值int[] path=newint[n];//path[i]存储状态,使cij+cost[i]最小的j值//对数组cost[n]和path[n]进行初始化for(int i=0;i<n-1;i++){cost[i]=M;path[i]=-1;}cost[9]=0;for(int i=n-2;i>=0;i--){for(int j=n-1;j>=i;j--){//得到i的邻接点if(c[i][j]<M&&cost[i]>(c[i][j]+cost[j])){cost[i]=c[i][j]+cost[j];path[i]=j;}}}System.out.println("最短路径长度为:"+cost[0]);System.out.print("最短路径为:");int i=0;System.out.print("0");while(i!=n-1){System.out.print("-->"+path[i]);i=path[i];}}}2 程序运行结果4 算法复杂度分析设节点个数为n个算法的循环的次数为n*n次,算法的时间复杂度为O(n^2)算法需要保存一个矩阵,故算法的空间复杂度为O(n^2)。

动态规划算法实现多段图的最短路径问题算法设计与分析实验报告

动态规划算法实现多段图的最短路径问题算法设计与分析实验报告

动态规划算法实现多段图的最短路径问题算法设计与分析实验报告算法设计与分析实验报告实验名称 动态规划算法实现多段图的最短路径问题 评分 实验日期 年 月 日 指导教师 姓名 专业班级 学号一.实验要求1. 理解最优子结构的问题。

有一类问题的活动过程可以分成若干个阶段,而且在任一阶段后的行为依赖于该阶段的状态,与该阶段之前的过程如何达到这种状态的方式无关。

这类问题的解决是多阶段的决策过程。

在50年代,贝尔曼(Richard Bellman )等人提出了解决这类问题的“最优化原理”,从而创建了最优化问题的一种新的算法设计方法-动态规划。

对于一个多阶段过程问题,是否可以分段实现最优决策,依赖于该问题是否有最优子结构性质,能否采用动态规划的方法,还要看该问题的子问题是否具有重叠性质。

最优子结构性质:原问题的最优解包含了其子问题的最优解。

子问题重叠性质:每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题被反复计算多次。

问题的最优子结构性质和子问题重叠性质是采用动态规划算法的两个基本要素。

2.理解分段决策Bellman 方程。

每一点最优都是上一点最优加上这段长度。

即当前最优只与上一步有关。

U s 初始值,u j 第j 段的最优值。

⎪⎩⎪⎨⎧+==≠}.{min ,0ijiji js w u u u3.一般方法1)找出最优解的性质,并刻画其结构特征;2)递归地定义最优值(写出动态规划方程);3)以自底向上的方式计算出最优值;4)根据计算最优值时得到的信息,构造一个最优解。

步骤1-3是动态规划算法的基本步骤。

在只需要求出最优值的情形,步骤4可以省略,步骤3中记录的信息也较少;若需要求出问题的一个最优解,则必须执行步骤4,步骤3中记录的信息必须足够多以便构造最优解。

二.实验内容1.编程实现多段图的最短路径问题的动态规划算法。

2.图的数据结构采用邻接表。

3.要求用文件装入5个多段图数据,编写从文件到邻接表的函数。

4.验证算法的时间复杂性。

基于动态规划的最短路径算法设计与优化

基于动态规划的最短路径算法设计与优化

基于动态规划的最短路径算法设计与优化一、绪论最短路径问题是一个经典的计算机科学问题,在众多领域中都有着广泛的应用,如网络路由、物流配送、地图导航等。

本文将讨论如何运用动态规划方法来求解最短路径问题,并从算法设计和算法优化两个方面入手,提高算法的效率和性能。

二、最短路径问题的动态规划解法1. 最短路径的定义在一张有向带权图中,从起点s到终点t的一条路径,如果它的边权之和最小,那么我们称这条路径是最短路径。

2. 最短路径问题的动态规划解法基本原理我们可以将最短路径问题转化为子问题,定义d[v]表示从起点s到顶点v的最短距离,那么d[t]就是问题的解。

记G=(V,E)为一张有向带权图,我们要求的就是d[t]。

在进行最短路径的动态规划时,我们主要运用的是最优子结构和重复计算问题。

最优子结构的原理如下:一条最短路径可以被拆分为多个“次优解”,每个“次优解”都可以用更小的“次优解”组合而成,直到组合到最短路径为止。

重复计算问题的原理如下:在计算d[v]时,需要先计算出所有以v为终点的边的起点u的最短路径,这些最短路径构成了一个集合P。

如果直接使用暴力算法,则有可能会重复计算P中的某些路径。

运用动态规划,我们可以将已经计算出的最短路径结果保存起来,每次需要计算时可以直接调用,避免了重复计算的问题。

3. 最短路径问题的动态规划解法步骤定义数组d[V],其中d[s]=0,d[v]=+ɛ(v≠s)。

按拓扑排序的顺序遍历有向带权图,对于每个顶点v,更新所有以v为终点的边的起点u的最短路径,即:d[v]=min(d[u]+w[u,v]),其中w[u,v]表示边(u,v)的权值。

4. 最短路径问题的动态规划算法实现算法实现的代码如下:void dp_shortest_path(Graph *G, int s, int *d) {int t, i, v, u, p;for (i = 0; i < G->vexnum; ++i) d[i] = INF;d[s] = 0;for (t = 1; t < G->vexnum; ++t) {for (v = 0; v < G->vexnum; ++v) {for (p = G->v[v].first; p != -1; p = G->arc[p].next) {u = G->arc[p].adjvex;if (d[u] + G->arc[p].weight < d[v]) {d[v] = d[u] + G->arc[p].weight;}}}}}三、最短路径算法的优化1. Dijkstra算法优化Dijkstra算法是一种贪心算法,它适用于有权图的最短路径问题,算法的基本思路是:每次找到离起点最近的尚未确定最短路径的顶点v,更新v的所有邻接点的距离,直到找到终点或路径无法更新为止。

实验九 多段图的最短路径问题的设计与实现

实验九  多段图的最短路径问题的设计与实现

实验九多段图的最短路径问题的设计与实现一、实验目的1.掌握动态规划算法的基本原理与方法2.利用动态规划方法编程解决多段图的最短路径二、实验要求1.设计算法2.写出相应程序3.保存和打印出程序的运行结果,并结合程序进行分析。

三、实验内容问题描述:设图G=(V, E)是一个带权有向连通图,如果把顶点集合V划分成k个互不相交的子集Vi(2≤k≤n, 1≤i≤k),使得E中的任何一条边(u, v),必有u∈Vi,v∈Vi+m(1≤i<k, 1<i+m≤k),则称图G为多段图,称s∈V1为源点,t∈Vk为终点。

多段图的最短路径问题是求从源点到终点的最小代价路径。

由于多段图将顶点划分为k个互不相交的子集,所以,多段图划分为k段,每一段包含顶点的一个子集。

不失一般性,将多段图的顶点按照段的顺序进行编号,同一段内顶点的相互顺序无关紧要。

假设图中的顶点个数为n,则源点s的编号为0,终点t的编号为n-1,并且,对图中的任何一条边(u, v),顶点u的编号小于顶点v的编号。

下面考虑多段图的最短路径问题的填表形式。

用一个数组cost[n]作为存储子问题解的表格,cost[i]表示从顶点i到终点n-1的最短路径,数组path[n]存储状态,path[i]表示从顶点i到终点n-1的路径上顶点i的下一个顶点。

则:+cost[j]} (i≤j≤n且顶点j是顶点i的邻接点) (式3.7)cost[i]=min{cij+cost[j]最小的j (式3.8)path[i]=使cij算法:四、程序代码#include<stdio.h> #define MAX 100void a(int p[][10]){ int cost[10]={0}; int path[10]={0}; int i,j,n;for(i=0;i<10;i++) path[i]=-1; for(i=8;i>=0;i--) {算法3.2——多段图的最短路径1.初始化:数组cost[n]初始化为最大值,数组path[n]初始化为-1; 2.for (i=n -2; i>=0; i --)2.1 对顶点i 的每一个邻接点j ,根据式3.7计算cost[i]; 2.2 根据式3.8计算path[i]; 3.输出最短路径长度cost[0];4. 输出最短路径经过的顶点: 4.1 i=04.2 循环直到path[i]=n -14.2.1 输出path[i]; 4.2.2 i=path[i];path0 1 23 4 5 678int t=MAX;for(j=9,n=0;j>=i&&p[i][j]!=0;j--){if(p[i][j]!=MAX){cost[i]=cost[j]+p[i][j];if(t<=cost[i]){n++;cost[i]=t;path[i]=j+n;}elsepath[i]=j;t=cost[i];// printf("%d %d\n",i,path[i]);}}}printf("0\t");for(int i=0;path[i]!=9;i=path[i])printf("%d\t",path[i]);printf("9\n");printf("\n最短路径为:%d",cost[0]);}int main(){int p[10][10]={0,3,2,3,MAX,MAX,MAX,MAX,MAX,MAX,3,0,MAX,MAX,8,6,MAX,MAX,MAX,MAX,2,MAX,0,MAX,6,7,8,MAX,MAX,MAX,3,MAX,MAX,0,MAX,4,7,MAX,MAX,MAX,MAX,8,6,MAX,0,MAX,MAX,5,6,MAX,MAX,6,7,4,MAX,0,MAX,8,6,MAX,MAX,MAX,8,7,MAX,MAX,0,6,5,MAX,MAX,MAX,MAX,MAX,5,8,6,0,MAX,7,MAX,MAX,MAX,MAX,6,6,5,MAX,0,3,MAX,MAX,MAX,MAX,MAX,MAX,MAX,7,3,0};a(p);}五、结果及分析。

实验11 最短路径问题实验报告

实验11 最短路径问题实验报告
问题具体的形式包括:
确定起点的最短路径问题,即已知起始结点,求最短路径的问题。适合使用Dijkstra算法。
确定终点的最短路径问题,与确定起点的问题相反,该问题是已知终结结点,求最短路径的问题。在无向图中该问题与确定起点的问题完全等同,在有向图中该问题等同于把所有路径方向反转的确定起点的问题。
确定起点终点的最短路径问题,即已知起点和终点,求两结点之间的最短路径。
return i;
return i;
}
int next(Docu*D , int v , int w)
{
int i;
for(i=w+1 ; i<D->n ; i++)
(D->edge[v][i])!=-1)
return i;
return i;
}
int weight(Docu*D,int v,int w)
for(j=0 ; j<D->n ; j++)
fin>>D->edge[i][j]; //从文件中读取边权值
int start , end;
cout<<"起点:"<<endl;
cin>>start;
cout<<"终点:"<<endl;
cin>>end;
int *B;
B=(int *)malloc(D->n*sizeof(int));
v=i;
return v;
}
void Dijkstra(Docu*D , int *B , int s)
{
int i,v,w;

多段图的最短路劲问题,动态规划法 分析最优性原理

多段图的最短路劲问题,动态规划法 分析最优性原理

多段图的最短路劲问题,动态规划法分析最优性原理我们都知道,无论是初中还是高中,数理化的学习过程中都是非常重要的。

其中,最短路劲问题,是数学考试当中常考的题型之一。

它的难度在初中数学中是比较大的。

很多同学在学习该题的时候也十分头疼,因为该问题通常采用动态规划法求解即可。

所谓动态规划法,其实就是由求解方程组而得到结论最优的方法。

那么今天我们就来学习一下如何进行简单易操作并将其运用于实际之中吧!一、解题思路通过观察题目,我们可以得到题目中由图 a,图 b组成的最短路劲问题的求解法:求 a={a, b, c},其中 a、 b、 c表示两段图之间的相交点。

求 a最短路劲,我们可以根据不同的情况选择不同的方法来求解。

当我们在做题过程中遇到困难时,可以通过求解最短路劲问题来了解分析它所需要处理的基本数学原理,从而达到解决此题的目的。

根据题目中提供的信息可知,多段图对于图 b而言,最短路劲要求它具有不同的解题思路。

二、求最优解的基本方法最优解的求解方法有两种:一者为连续变量的最大值问题,二者为连续不变量。

这种问题的解决方法一般为:以图中 A点的起始位置(也就是 A与 B)作为计算基点,依次以 A点、 B 点进行一次求解方程组,再将方程组进行解析,得到最优解;或者以相同的方法求出各点的余数,得出最优解。

求解过程中需要注意两个问题:第一个问题是求方程组时不一定要选择整数、整列代入、整阶运算;第二个问题只要找到方程中关键的最优解即可。

所以在求最优解时需要掌握正确的方法,同时也要注意以下几个方面:三、动态规划法分析分析:将图中已知状态矩阵代入所求题中,可得到:设图中状态矩阵 B和状态矩阵 A是多段图中唯一正确状态的解,因此 B和 C是正确的解;设状态矩阵 A是已知状态矩阵-状态式解,则 AC和 AC是正确的解;由于状态矩阵 B和状态矩阵 A是正确方程组式外部分与状态矩阵 a、b、 c、 d四等分函数相关,因此 AC和 AC就是正确方程组。

贪心、分支限界、动态规划解决最短路径问题

贪心、分支限界、动态规划解决最短路径问题

贪心、分支限界、动态规划解决最短路径问题算法综合实验报告学号: 100407姓名:黄琼莹一、实验内容:分别用动态规划、贪心及分支限界法实现对TSP问题(无向图)的求解,并至少用两个测试用例对所完成的代码进行正确性及效率关系上的验证。

二、程序设计的基本思想、原理和算法描述:(包括程序的数据结构、函数组成、输入/输出设计、符号名说明等)动态规划法(1)数据结构:利用二进制来表示集合,则集合S可由一个十进制数相对应,此所对应的二进制数为y,如果y的第k位为1,则表示k存在集合S中。

例如:集合S={0,1}(其子集合为{}{0}{1}{01}),我们用二进制数11(所对应十进制数为3)表示S,11中右手边第1个数为1表示0在集合S中,右手边第二个数为1表示1在集合S中,其他位为0表示其它数字不在集合S中;同理, 集合S={0,2}(其子集合为{}{0}{2}{02}可用二进制数(所对应十进制数为5)表示(右手边第1个数为1表示0在集合S中,右手边第二个数为0表示1不在集合S中,右手边第3个数为1表示2在集合S中,则说明0,2在集合中,1不在集合中。

函数组成getmin:获得该数组的最小值;getJ:根据2进制j和j中1的个数找下一个jgetj:返回下一个j的十进制数输入/输出设计本题通过键盘进行输入,通过屏幕进行输出由于题目的输入要求是:第一行输入一个整数n(2 #include#include#include#include#define ma 07ffffffusing namespace std;int N;//节点数int matr[20][20];//存邻接矩阵int d[20][40000]={0};//存动态填表数据int getmin(int sum)//返回该数组中最小非零值{int i = 0;int min = -1,k;for(;i0) || (sum[i]>0 sum[i]#include#include#include#define mausing namespace std ;int a[20][20] ;int vis[20] ;int main{int n , j , i ;memset(vis , 0 , sizeof(vis)) ;scanf(“d” , n) ;for(i = 0 ; i#includeusing namespace std;#define MACITYNUMBER 10 //城市最大数目#define MACOST //两个城市之间费用的最大值int CityGraph[MACITYNUMBER][MACITYNUMBER];//表示城市间边权重的数组int CitySize; //表示实际输入的城市数目int BestCost; //最小费用int BestCostPath[MACITYNUMBER];//最小费用时的路径typedef struct Node{int lcost; //优先级int cc; //当前费用int rcost; //剩余所有结点的最小出边费用的和int s; //当前结点的深度,也就是它在解数组中的索引位置int [MACITYNUMBER]; //当前结点对应的路径struct Nodep; //指向下一个结点}Node;//---------------------定义堆和相关对操作--------------------------------typedef struct MiniHeap{NodepHead; //堆的头}MiniHeap;//初始化void InitMiniHeap(MiniHeappMiniHeap){pMiniHeap->pHead = new Node;pMiniHeap->pHead->p = NULL;}//入堆void put(MiniHeappMiniHeap,Node node){Node;Nodepre;Nodepinnode = new Node; //将传进来的结点信息copy一份保存//这样在函数外部对node的修改就不会影响到堆了pinnode->cc = ;pinnode->lcost = node.lcost;pinnode->p = node.p;pinnode->rcost = node.rcost;pinnode->s = node.s;pinnode->p = NULL;for(int k=0;k[k] = node.[k];}pre = pMiniHeap->pHead;= pMiniHeap->pHead->p;if( == NULL){pMiniHeap->pHead->p = pinnode;}else{while( != NULL){if((->lcost) > (pinnode->lcost)){ //发现一个优先级大的,则置于其前面pinnode->p = pre->p;pre->p = pinnode;break; //跳出}pre = ;= ->p;}pre->p = pinnode; //放在末尾}}//出堆NodeRemoveMiniHeap(MiniHeappMiniHeap){Nodepnode = NULL;if(pMiniHeap->pHead->p != NULL){pnode = pMiniHeap->pHead->p;pMiniHeap->pHead->p = pMiniHeap->pHead->p->p;}return pnode;}//---------------------分支限界法找最优解--------------------------------void Traveler{int i,j;int temp[MACITYNUMBER];NodepNode = NULL;int miniSum; //所有结点最小出边的费用和int miniOut[MACITYNUMBER];//保存每个结点的最小出边的索引MiniHeapheap = new MiniHeap; //分配堆InitMiniHeap(heap); //初始化堆miniSum = 0;for (i=0;i0 CityGraph[i][j]lcost = 0; //当前结点的优先权为0 也就是最优pNode->cc = 0; //当前费用为0(还没有开始旅行)pNode->rcost = miniSum; //剩余所有结点的最小出边费用和就是初始化的miniSumpNode->s = 0; //层次为0pNode->p = NULL;for(int k=0;k[k] = BestCostPath[k]; //第一个结点所保存的路径也就是初始化的路径}put(heap,pNode); //入堆while(pNode != NULL (pNode->s) [k] ; //将最优路径置换为当前结点本身所保存的}// pNode 结点保存的路径中的含有这条路径上所有结点的索引// 路径中保存的这一层结点的编号就是[CitySize-2]// 下一层结点的编号就是[CitySize-1]if ((pNode->s) == CitySize-2){ //是叶子的父亲int edge1 = CityGraph[(pNode->)[CitySize-2]][(pNode->)[CitySize-1]];int edge2 = CityGraph[(pNode->)[CitySize-1]][(pNode->)[0]];if(edge1 >= 0 edge2 >= 0 (pNode->cc+edge1+edge2) cc +edge1+edge2;pNode->cc = BestCost;pNode->lcost = BestCost; //优先权为 BestCostpNode->s++; //到达叶子层}}else{ //内部结点for (i=pNode->s;i[pNode->s]][pNode->[i]] >= 0){ //可达//pNode的层数就是它在最优路径中的位置int tempcc = pNode->cc+CityGraph[pNode->[pNode->s]][pNode->[i]];int temprcost = pNode->rcost-miniOut[pNode->[pNode->s]];//下一个结点的剩余最小出边费用和//等于当前结点的rcost减去当前这个结点的最小出边费用if (tempcc+temprcost[pNode->s+1]] = BestCostPath[i];//将当前结点的编号放入路径的深度为s+1的地方temp[i] = BestCostPath[pNode->s+1]; ////将原路//径中的深度为s+1的结点编号放入当前路径的//相当于将原路径中的的深度为i的结点与深度W为s+1的结点交换NodepNode = new Node;pNode->cc = tempcc;pNode->lcost = tempcc+temprcost;pNode->rcost = temprcost;pNode->s = pNode->s+1;pNode->p = NULL;for(int k=0;k[k] = temp[k]; }put(heap,pNode);delete pNode;}}}}pNode = RemoveMiniHeap(heap); }}int main{int i,j;scanf(“d”,CitySize);for(i=0;i<CitySize;i++){for(j=0;j<CitySize;j++){if(i!=j){scanf(“d”,CityGraph[i][j]); }CityGraph[i][i] = MACOST ;}}Traveler;printf(“d\n”,BestCost);return 0;}四、运行输出结果:(贴出程序运行完成时的屏幕截图或者输出文件的内容)1、动态规划法2、贪心法3、分支限界法五、调试和运行程序过程中产生的问题及采取的措施:1、动态规划问题:对集合的控制有错误,不能正确的表示集合。

多种方法求多段图的最短路径问题算法设计与分析课程设计

多种方法求多段图的最短路径问题算法设计与分析课程设计
学 号:
《算法设计与分析 B》 大作业
题目
学院 专业 班级 姓名 指导教师
多种方法解决多段图的最短 路径问题
计算机科学与技术学院
软件工程
2014 年 12 月 26 日
武汉理工大学《算法设计与分析》课程设计
多种方法解决多段图的最短路径问题
摘要
多段图的最短路径问题是求从源点到终点的最小代价路径。本文主要描述的是分别用 动态规划法、贪心法和分支限界法来解决多段图最短路径问题时的情况。文章首先阐述了 各个方法的原理,主要的思路是通过输入一组数据,比较三者的输出结果的准确性以及运 行时间,以之为基础来分析、讨论三者的性能区别。文章最后讲述了若这几种方法运行到 有向图中的情况,几种方法的对比和它们比较适应的使用情况的讨论,并给出了自己的建 议。
大二开设的《数据结构》课程中就包括最短路径这方面问题的讨论。当时老师介绍了 分别面向单源(Dijkstra 算法)与非单源(Floyd 算法)两种问题的算法——这是我们最早 的对最短路径方面的理解,也是我们接触的比较早的关于图的问题。
在这学期的《算法设计与分析》课程中,我们学习了很多基本的算法设计技术,蛮力 法、分治法、减治法、动态规划法、贪心法、回溯法、分支限界法等,它们把以前学习的 诸多方法都命名并归纳分类起来,其中有多种算法都可以用来解决最短路径问题,并且该 问题作为一个图的问题,对该问题的继续探讨优化的需求很大、本文将就不同算法在解决 该最短路径问题时的不同方法进行对比并给出该问题在不同基础上不同的最终解决方案。 由于时间的限制,本文将重点分析动态规划法下的情况,并会对图的情况加以简化、限制, 最后会对其它的图做一些拓展。
由于多段图将顶点划分为 k 个互不相交的子集,所以,可以将多段图划分为 k 段,每 一段包含顶点的一个子集。不失一般性,将多段图的顶点按照段的顺序进行编号,同一段 内顶点的相互顺序无关紧要。假设图中的顶点个数为 n,则源点 s 的编号为 0,终点 t 的编 号为 n-1,并且,对图中的任何一条边(u, v),顶点 u 的编号小于顶点 v 的编号。

动态规划算法分析与设计实验报告

动态规划算法分析与设计实验报告

算法分析与设计实验报告实验题目: 动态规划算法的设计与实现1、实验目的通过本实验,掌握动态规划算法的设计的基本思想,进一步提高学生的编程能力。

2、实验内容:给定n个矩阵{A1,A2,…,A n},其中A i与A i+1就是可乘的,i=1,2…,n-1。

如何确定计算矩阵连乘积的计算次序,使得依此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少。

3、源程序if (t<u) //返回t,k中较小的值,并记录断点处k{ u=t; s[i][j]=k;} }return u; }int Look(int i,int j) //备忘录计算最优值{ if (m[i][j]>0){ return m[i][j]; }if (i == j) return 0;int u=Look(i, i)+Look(i+1,j)+p[i-1]*p[i]*p[j]; s[i][j]=i;for (int k=i+1; k<j;k++){ int t=Look(i,k)+Look(k+1,j)+p[i-1]*p[k]*p[j]; //递归if (t<u){ u=t; //从k处断开,分别求得每次的数乘次数s[i][j]=k; //返回t,k中较小的值,并记录断点处k} } m[i][j]=u;return u; }void Traceback(int i,int j) { //输出矩阵结合方式,加括号输出if(i == j) //只有一个矩阵,直接输出{ cout<<"A"<<i; }else if(i+1 == j) //两个矩阵,加括号输出{ cout<<"(A"<<i<<"A"<<j<<")"; }else{ cout<<"("; Traceback(i,s[i][j]); //递归,从最得到最优解的地方s[i][j]处断开Traceback(s[i][j]+1,j);cout<<")"; } }void main(){ cout<<"输入矩阵个数:n=";cin>>n; cout<<"输入第一个矩阵行数与第一个到第n个矩阵的列数:"; for(int i=0;i<=n;i++){ cin>>p[i]; } cout<<endl; cout<<"请选择解决矩阵连乘问题的方法:"<<endl; cout<<"1、动态规划算法"<<endl; cout<<"2、直接递归算法"<<endl; cout<<"3、备忘录算法"<<endl;cout<<"0、退出、、、"<<endl;cout<<endl;cout<<"请选择算法:";cin>>q; cout<<endl;while(q!=0){ switch(q){case 1: matrixChain(); cout<<"动态规划算法解决矩阵连乘问题:"<<endl; cout<<"最优计算次序为:";Traceback(1,n); cout<<endl; cout<<"矩阵连乘的最优数乘次数为:"<<m[1][n]<<endl; //最终解值为m[1][n]break;case 2: Recur(0,n); cout<<"直接递归算法解决矩阵连乘问题:"<<endl;cout<<"最优计算次序为:";Traceback(1,n);cout<<endl; cout<<"矩阵连乘的最优数乘次数为:"<<m[1][n]<<endl; //最终解值为m[1][n]break;case 3: Look(1,n); cout<<"备忘录算法解决矩阵连乘问题:"<<endl;cout<<"最优计算次序为:";Traceback(1,n);cout<<endl; cout<<"矩阵连乘的最优数乘次数为:"<<m[1][n]<<endl; //最终解值为m[1][n]break;case 0:q=0; break; }cout<<endl; cout<<"请选择解决矩阵连乘问题的方法:"<<endl; cout<<"1、动态规划算法"<<endl; cout<<"2、直接递归算法"<<endl; cout<<"3、备忘录算法"<<endl;cout<<"0、退出、、、"<<endl;cout<<"请选择算法:";cin>>q;cout<<endl; }cout<<endl; }5、结论动态规划算法设计通常有四个步骤:1.找出最优解的性质,并刻画其结构特征。

算法最短路径

算法最短路径

华中科技大学计算机科学与技术学院《计算机算法基础》课程设计(最短路径)实验报告专业:班级:学号:姓名:指导教师:成绩:算法基础实验报告------最短路径一.实验目的运用所学算法分别使用动态规划和贪心算法解决有向图的最短路径问题,要求显示最短路径以及相应的路径长度。

二.动态规划1.算法思想最优化原理可这样阐述:一个最优化策略具有这样的性质,不论过去状态和决策如何,对前面的决策所形成的状态而言,余下的诸决策必须构成最优策略。

简而言之,一个最优化策略的子策略总是最优的。

一个问题满足最优化原理又称其具有最优子结构性质。

在本次试验中具体考察i到j的最短路径:首先确定哪个节点是该路径上具有最大编号的中间结点k,计算由i、j分别到k的最短路径,这2条路径都不可能有比k-1还大的中间节点。

求解递推;用Ak(i,j)表示从i到j且不经过比k 还大的结点的最短路径长度,由于G中不存在比n还大的结点,因此A(i,j)=An(i,j),即由i到j的最短路径上不通过比n标号还大的结点。

这条路径可能通过结点n也可能不通过节点n,如果通过结点n则A n(i,j)=A n-1(i,n)+A n-1(n,j),如果不通过结点n,则A n(i,j)=A n-1(i,j)。

组合起来得到A n(i,j)=min{A n-1(i,j),A n-1(i,n)+A n-1(n,j)}同理A k(i,j)=min{A k-1(i,j),A k-1(i,k)+A k-1(k,j)},k》1.简单的描述最短路径算法如下:I从某一点k开始,根据cost[n][n](比较A(i,j)与A(i,k)+A(k,j)的大小)修改从i到j的最短路径值,若A(i,k)+A(k,j)<A(i,j),A(i, j)= A(i,k)+A(k,j).II. 重复1直到所有点均考虑完。

2.程序流程图3.源代码见最后的附录4.运行结果实验的有向图如下1 2 3 4 51 02 2 00 002 1 0 00 4 003 2 00 0 2 84 00 3 00 0 25 00 00 00 1 0首先将有向图的矩阵输入如下程序输出的最短路径列表如下三.贪心算法1.算法思想题目要求为单源点最短路径问题,即已知n结点有向图G=(V,E)和边的权函数c(e),求G中某个结点到其他结点的最短路径(假设所有权均为正)。

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算法设计与分析实验报告
实验名称 动态规划算法实现多段图的最短路径问题 评分 实验日期 年 月 日 指导教师 姓名 专业班级 学号
一.实验要求
1. 理解最优子结构的问题。

有一类问题的活动过程可以分成若干个阶段,而且在任一阶段后的行为依赖于该阶段的状态,与该阶段之前的过程如何达到这种状态的方式无关。

这类问题的解决是多阶段的决策过程。

在50年代,贝尔曼(Richard Bellman )等人提出了解决这类问题的“最优化原理”,从而创建了最优化问题的一种新的算法设计方法-动态规划。

对于一个多阶段过程问题,是否可以分段实现最优决策,依赖于该问题是否有最优子结构性质,能否采用动态规划的方法,还要看该问题的子问题是否具有重叠性质。

最优子结构性质:原问题的最优解包含了其子问题的最优解。

子问题重叠性质:每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题被反复计算多次。

问题的最优子结构性质和子问题重叠性质是采用动态规划算法的两个基本要素。

2.理解分段决策Bellman 方程。

每一点最优都是上一点最优加上这段长度。

即当前最优只与上一步有关。

U s 初始值,u j 第j 段的最优值。

3.一般方法
1) 找出最优解的性质,并刻画其结构特征; 2) 递归地定义最优值(写出动态规划方程); 3) 以自底向上的方式计算出最优值;
4) 根据计算最优值时得到的信息,构造一个最优解。

步骤1-3是动态规划算法的基本步骤。

在只需要求出最优值的情形,步骤4可以省略,步骤3中记录的信息也较少;若需要求出问题的一个最优解,则必须执行步骤4,步骤3中记录的信息必须足够多以便构造最优解。

二.实验内容
1.编程实现多段图的最短路径问题的动态规划算法。

2.图的数据结构采用邻接表。

⎪⎩
⎪⎨⎧+==≠}.
{min ,
0ij i j
i j s w u u u
3.要求用文件装入5个多段图数据,编写从文件到邻接表的函数。

4.验证算法的时间复杂性。

三.程序算法
多段图算法:
Procedure FGRAPH(E,k,n,P)
//输入是按段的顺序给结点编号的,有n个结点的k段图。

E是边集,c(i,j)是边<i,j>的成本。

P(1:k)是最小成本路径。

//
real COST(n),integer(n-1),P(k),r,j,k,n
COST(n)<-0
for j<-n-1 to 1 by -1 do //计算COST(j)//
设r是一个这样的结点,(j,r) E且使c(j,r)+COST(r)取最小值
COST(j)<- c(j,r)+COST(r);D(j)<-r;Repeat //向前对j-1进行决策//
P(1)<-1; P(k)<-n;
for j<-2 to k-1 do // 找路径上的第j个节点//
P(j)<-D(P(j-1));repeat;
end FGRAPH
四.程序代码
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <conio.h>
#include <iostream.h>
#define MAX 100
#define n 12 /*顶点数*/
#define k 5 /*段数*/
int c[n][n];
void init(int cost[]) //初始化图
{
int i,j;
for(i=0;i<13;i++)
{
for(j=0;j<13;j++)
{
c[i][j]=MAX;
}
}
c[1][2]=9; c[1][3]=7; c[1][4]=3; c[1][5]=2; c[2][6]=4; c[2][7]=2;
c[2][8]=1;
c[3][6]=2; c[3][7]=7; c[4][8]=11; c[5][7]=11; c[5][8]=8; c[6][9]=6;
c[6][10]=5;
c[7][9]=4; c[7][10]=3; c[8][10]=5; c[8][11]=6; c[9][12]=4;
c[10][12]=2;c[11][12]=5;
}
void fgraph(int cost[],int path[],int d[]) //使用向前递推算法求多段图的最短路径{
int r,j,temp,min;
for(j=0;j<=n;j++)
cost[j]=0;
for(j=n-1;j>=1;j--)
{
temp=0;
min=c[j][temp]+cost[temp]; //初始化最小值
for(r=0;r<=n;r++)
{
if(c[j][r]!=MAX)
{
if((c[j][r]+cost[r])<min) //找到最小的r
{
min=c[j][r]+cost[r];
temp=r;
}
}
}
cost[j]=c[j][temp]+cost[temp];
d[j]=temp;
}
path[1]=1;
path[k]=n;
for(j=2;j<k;j++)
path[j]=d[path[j-1]];
}
void bgraph(int bcost[],int path1[],int d[])//使用向后递推算法求多段图的最短路径{
int r,j,temp,min;
for(j=0;j<=n;j++)
bcost[j]=0;
for(j=2;j<=n;j++)
{
temp=12;
min=c[temp][j]+bcost[temp]; //初始化最小值
for(r=0;r<=n;r++)
{
if(c[r][j]!=MAX)
{
if((c[r][j]+bcost[r])<min) //找到最小的r
{
min=c[r][j]+bcost[r];
temp=r;
}
}
}
bcost[j]=c[temp][j]+bcost[temp];
d[j]=temp;
}
path1[1]=1;
path1[k]=n;
for(int i=4;i>=2;i--)
{
path1[i]=d[path1[i+1]];
}
}
void main()
{
int cur=-1;
int cost[13],d[12],bcost[13];
int path[k];
int path1[k];
cout<<"\t\t\t动态规划解多段图问题"<<endl;
cout<<"\n\n";
init(cost);
fgraph(cost,path,d);
cout<<"输出使用向前递推算法后的最短路径:\n\n";
for(int i=1;i<=5;i++)
{
cout<<path[i]<<" ";
}
cout<<"\n";
cout<<endl<<"最短路径为长度:"<<cost[1]<<endl;
cout<<"\n";
cout<<"\n输出使用向后递推算法后的最短路径:\n\n";
bgraph(bcost,path1,d);
for(i=1;i<=5;i++)
{
cout<<path1[i]<<" ";
}
cout<<"\n";
cout<<endl<<"最短路径为长度:"<<bcost[12]<<endl;
cout<<"\n";
}
五.程序调试中的问题
在这次实验中,确实遇到了一些问题,例如最短路径的选择问题。

六.实验结果
1、数据的五段图
2、实验结果如下:
1
2
3
4
5
6
7
8
11
10
9
12
9 7
3
2
8
11
6
5
3 5
5
2 4
6
4 4
2
1
11
2 * 程序中的数据以次图为标准
7。

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