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这是我的Dijkstra数据矩阵。注意:未直接链接的两个节点i和j之间的距离已设置为NA。 node X1 X2 X3 X4 X5 X6 [1,] 1 0 3 7 4 NA NA [2,] 2 3 0 2 NA NA 9 [3,] 3 7 2 0 1 3 6 [4,] 4 4 NA 1 0 3 NA [5,] 5 N
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问题是: 我知道我们应该将图形复制到G1和G2中,并可能使用Dijstra算法。我不确定我应该如何将G1和G2联系起来,这样我才能获得此问题的正确解决方案。 推荐答案 您几乎得到了答案: 再复制两份图表,这样就有了G、G1和G2。 删除G2中的红色边,将G1中的每条红色边更改为指向G2中的对应顶点,而不是G1,并将G中的每条红色边更改为指向G1中的相应顶点。 现在,每条
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我有一个很大的osmnx(网络x)图,nx.all_pairs_dijkstra_path_length需要很长时间才能计算。 有哪些方法可以加快计算速度? 推荐答案 import osmnx as ox import networkx as nx 我们来看看这个区域 coords, dist = (51.5178, 9.9601), 9000 G = ox.graph.g
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问题很简单.如何在 SWI prolog 中构建我的 Graph 以实现 Dijkstra 算法? 我找到了 这个,但这对我的工作来说太慢了. 解决方案 这个实现还不错: ?- time(dijkstra(penzance, Ss)).% 3,778 次推理,0,003 秒内 0,003 CPU(99% CPU,1102647 唇)Ss = [s(阿伯丁, 682, [彭赞斯, 埃
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我在 R 中使用 igraph 包来做一些相当简单的事情:计算我的网络中两个节点之间的最短距离.有没有一种直接的方法来提取通过 get.shortest.paths() 计算的路径的距离? 以下是一些可重现的代码,用于说明我的问题: ## 可重现的代码:df2 = rbind(c(234,235,21.6),c(234,326,11.0),c(235,241,14.5),c(326,241
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我正在使用 Boost Graph Libraries 并且需要使用一个权重图,它不是常数,但它是参数 K 的函数(即边缘成本取决于 K).在实践中,给定以下代码: #include #include #include #include #include #include 结构边{边缘(浮动重量_):重量(重量_){}浮动重量;浮动 getWeight(int K){返回K*重
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我有一个提升图,每个边都有多个权重(想象一天中每小时有一组权重).这些权重值中的每一个都存储在一个 propretyEdge 类中: class propretyEdge {std::map重量;//索引日期} 我用这些属性创建了一个图表,然后用正确的值填充它.现在的问题是我想在图上的一组特定权重上启动 Dijkstra 算法:例如一个函数: void Dijkstra(字符串日期,参数..
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我正在尝试使用优先队列实现 dijkstra 算法,但我无法理解它是如何工作的.我在网上阅读了很多指南,但我根本无法理解这个算法. 我的问题是:每个节点的优先级是什么?我认为它是具有最小值的传入边缘的权重,但我不确定.这是真的吗? 第二个问题,当我提取队列的根时,如果这个节点不与任何一个访问过的节点相邻,它是如何工作的? 解决方案 你应该使用priority queue,其中v
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我正在寻找 Dijkstra 的算法实现,它也考虑了遍历的节点数. 我的意思是,典型的 Dijkstra 算法会考虑连接节点的边的权重,同时计算从节点 A 到节点 B 的最短路径.我想在其中插入另一个参数.我还希望算法能够对遍历的节点数赋予一些权重. 所以从A到B计算的最短路径,在一定的值下,不一定是最短路径,而是经过节点数最少的路径. 对此有什么想法吗? 干杯, 研发
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我正在尝试制作一个小型公共交通路线应用程序. 我的数据以以下结构表示: graph = {'A': {'B':3, 'C':5},'B': {'C':2, 'D':2},'C':{'D':1},'D': {'C':3},'E': {'F':8},'F':{'C':2}} 地点: graph dict key 是一个节点 subdict key 是两个节点之间的边 subdict
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我试图在 C 语言中理解 这个实现Dijkstra 算法,同时对其进行修改,以便仅找到 2 个特定节点(源和目标)之间的最短路径. 但是,我不知道到底要做什么.在我看来,没什么可做的,我似乎无法更改 d[] 或 prev[] 导致这些数组以最短的时间聚合了一些重要数据路径计算. 我唯一能想到的就是在找到路径时停止算法,即在mini = destination标记为已访问时打破循环.
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我正在寻找一种方法来实时找到巨大图中节点之间的最短路径.它有数十万个顶点和数百万条边.我知道以前有人问过这个问题,我想答案是使用广度优先搜索,但我更想知道您可以使用什么软件来实现它.例如,如果它已经存在一个用于在无向图中执行 bfs 的库(带有 python 绑定!),那将是完全完美的. 解决方案 python-graph 添加: 评论让我很好奇pygraph的性能对于OP的顺
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根据我的理解,我使用下面给出的邻接列表将 Dijkstra 算法的时间复杂度计算为大 O 表示法.它没有像预期的那样出现,这让我一步一步地理解它. 每个顶点都可以连接到 (V-1) 个顶点,因此每个顶点的相邻边的数量是 V - 1.假设 E 表示连接到每个顶点的 V-1 个边. 寻找和更新最小堆中每个相邻顶点的权重为 O(log(V)) + O(1) 或 O(log(V)). 因此从上面
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所以首先让我们定义 Dijkstra 算法: Dijkstra 算法在具有非负边权重的有向图中找到单源最短路径. 我想知道如何使用 Dijkstra 算法将最短路径形式从 s 保存到 t. 我在谷歌上搜索,但我找不到任何特别的东西;我也改变了 Dijkstra 算法,但我无法得到任何答案.如何使用 Dijkstra 保存从 s 到 t 的最短路径? 我知道我的问题是基本的和不专业的,但任何
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我正在研究 Dijkstra 算法,我真的需要找到所有可能的最短路径,而不仅仅是一条.我正在使用邻接矩阵并应用 Dijkstra 算法,我可以找到最短路径.但我需要以最小成本找到所有路径,我的意思是所有可能的解决方案,如果存在的话. 这就是我的算法的工作原理,对于单一解决方案: public void dijkstra( int graph[][] ){int d[] = new int[
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我正在阅读 Dijkstra 算法和 Floyd-Warshall 算法.我知道 Dijkstra 找到了从一个节点到所有其他节点的最佳路线,而 Floyd-Warshall 找到了所有节点配对的最佳路线. 我的问题是,如果我在每个节点上运行 Dijkstra 的算法以找到所有配对之间的最佳路线,那么它是否会比 Floyd 的算法更有效. Dijkstra 的运行时间为 O(E + V
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我正在阅读有关图算法的文章,我遇到了这两种算法: Dijkstra 算法 广度优先搜索 Dijkstra 算法和 BFS 在寻找节点之间的最短路径时有什么区别? 我搜索了很多关于这个但没有得到任何满意的答案! BFS 在图中寻找最短路径的规则是: 我们发现所有连接的顶点, 将它们添加到队列中,并且 存储从源 u 到该顶点 v 的距离(重量/长度). 更新从源
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Dijkstra 和 Prim 算法之间的确切区别是什么?我知道 Prim 会提供 MST,但 Dijkstra 生成的树也将是 MST.那么具体的区别是什么? 解决方案 Prim 的算法构造了一个最小生成树 为图,它是连接图中所有节点的树,并且在连接所有节点的所有树中总成本最小.然而,MST 中任意两个节点之间的路径长度可能不是原始图中这两个节点之间的最短路径.MST 很有用,例如,如果
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给定一个有 N 个顶点的完整无向图.除了 K 条边之外,所有边的成本都是 A.那些 K 条边的成本是 B,你知道它们(作为对的列表).从节点 0 到节点 N - 1 的最小成本是多少. 2 问题很明显,当这 K 条边的成本高于其他边,并且节点 0 和节点 N - 1 由 K 边连接时. Dijkstra 不起作用.我什至尝试过与 BFS 非常相似的东西. Step1:令 G(0) 为
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我在一次采访中被问到这个问题,但我想不出任何像样的解决方案.所以,我告诉他们找到所有循环然后选择长度最短的循环的天真方法. 我很想知道这个问题的有效解决方案是什么. 解决方案 您可以轻松修改 Floyd-Warshall 算法.(如果您根本不熟悉图论,我建议您查看一下,例如获取一份 Introduction到算法). 传统上,您为每个 i 开始 path[i][i] = 0.但
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