https://cloud.tencent.com/developer/article/1012420 为了能讲明白弗洛伊德(Floyd)算法的主要思想,我们先来看最简单的案例。图7-7-12的左图是一个简单的3个顶点的连通网图。 我们先定义两个二维数组D[3][3]和P ...
下图左部分是一个最简单的 个顶点连通网图。 先定义两个数组D 和P ,D代表顶点到顶点的最短路径权值和的矩阵,P代表对应顶点的最小路径的前驱矩阵。在未分析任何顶点之前,我们将D命名为D ,其实它就是初始的图的邻接矩阵。将P命名为P ,初始化为图中所示的矩阵。 首先,我们来分析,所有的顶点经过v 后到达另一顶点的最短距离。因为只有三个顶点,因此需要查看v gt v gt v ,得到D D 。D 表示 ...
2017-11-15 18:59 0 1031 推荐指数:
https://cloud.tencent.com/developer/article/1012420 为了能讲明白弗洛伊德(Floyd)算法的主要思想,我们先来看最简单的案例。图7-7-12的左图是一个简单的3个顶点的连通网图。 我们先定义两个二维数组D[3][3]和P ...
算法的本质 用三重循环来清算每个点 对 缩小相邻任意“点对儿”距离的贡献 即每个顶点都有可能使得另外两个顶点之间的距离变短 贡献核心在于两边之和大于第三边 清算完成后即得任意两点的最短路径 算法的基本思想 最开始只允许经过1号顶点进行中转 接下 ...
转自大神:https://www.cnblogs.com/wangyuliang/p/9216365.html !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!注意 迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法(求最短路径) 都是有向图!!!!单边的 Floyd-傻子也能看懂 ...
【1】为什么需要弗洛伊德算法? 带权图中单个源点到所有顶点的最短路径问题可以用《迪杰斯特拉算法》求解。 那如果要求图中每一个顶点与其它顶点之间的最短路径呢?类似可以想到的方法为: 每次以一个顶点为源点,重复执行地杰斯特拉算法算法n次。 这样,理论上我们便可以求得每一个顶点与其它顶点 ...
求图的最短路径,是一种常考算法。通常有两种算法:可以参考下面的博客: https://blog.51cto.com/gelivable/427009 https://blog.csdn.net/zxq2574043697/article/details/9451887 关于迪杰斯特拉算法 ...
一:定义 二:弗洛伊德的使用介绍 下面我们使用一个有三个顶点的图来进行讲解: (1)我们先定义两个二维数组D0[3][3]和P0[3][3] (2)处理两个数组 注意(重点 ...
弗洛伊德算法是实现最小生成树的一个很精妙的算法,也是求所有顶点至所有顶点的最短路径问题的不二之选。时间复杂度为O(n3),n为顶点数。 精妙之处在于:一个二重初始化,加一个三重循环权值修正,完成了所有顶点至所有顶点的的最短路径计算,代码及其简洁 JS实现 ...
弗洛伊德算法大致有点像dp的推导 dp[i][j] = min(dp[i][k] + dp[k][j], dp[i][j]), 其中 i 是起始点,j 是终止点。k是它们经过的中途点。 通过这个公式不断地更新dp[i][j],得到最短路径长。 我们先定义两个矩阵,minpath[i ...