https://cloud.tencent.com/developer/article/1012420 為了能講明白弗洛伊德(Floyd)算法的主要思想,我們先來看最簡單的案例。圖7-7-12的左圖是一個簡單的3個頂點的連通網圖。 我們先定義兩個二維數組D[3][3]和P ...
弗洛伊德算法大致有點像dp的推導 dp i j min dp i k dp k j , dp i j , 其中 i 是起始點,j 是終止點。k是它們經過的中途點。 通過這個公式不斷地更新dp i j ,得到最短路徑長。 我們先定義兩個矩陣,minpath i j ,表示的是從 i 到 j 當前得到的最短路, road i j k.表示的是從 i 到 j 點要經過的點是 k 然后不斷更新road ...
2020-02-17 20:49 0 735 推薦指數:
https://cloud.tencent.com/developer/article/1012420 為了能講明白弗洛伊德(Floyd)算法的主要思想,我們先來看最簡單的案例。圖7-7-12的左圖是一個簡單的3個頂點的連通網圖。 我們先定義兩個二維數組D[3][3]和P ...
算法的本質 用三重循環來清算每個點 對 縮小相鄰任意“點對兒”距離的貢獻 即每個頂點都有可能使得另外兩個頂點之間的距離變短 貢獻核心在於兩邊之和大於第三邊 清算完成后即得任意兩點的最短路徑 算法的基本思想 最開始只允許經過1號頂點進行中轉 接下 ...
弗洛伊德算法是實現最小生成樹的一個很精妙的算法,也是求所有頂點至所有頂點的最短路徑問題的不二之選。時間復雜度為O(n3),n為頂點數。 精妙之處在於:一個二重初始化,加一個三重循環權值修正,完成了所有頂點至所有頂點的的最短路徑計算,代碼及其簡潔 JS實現 ...
下圖左部分是一個最簡單的3個頂點連通網圖。 先定義兩個數組D[3][3]和P[3][3],D代表頂點到頂點的最短路徑權值和的矩陣,P代表對應頂點的最小路徑的前驅矩陣。在未分析任何頂點之前,我們將D命名為D-1 ,其實它就是初始的圖的鄰接矩陣。將P命名為P-1 ,初始化為圖中所示的矩陣 ...
最短路徑 最短路徑問題是圖的一個經典問題,常用的求最短路徑的方法有 (迪傑斯特拉)Dijkstra算法,(弗洛伊德)Floyd算法。 Dijkstra算法用於求單源點最短路徑問題,復雜度為O(n2),而Floyd算法用於求對每一對頂點之間的最短路問題(采用枚舉法,枚舉所有 ...
引入 狄傑斯特拉(Dijstra)算法解決的問題是:從圖G中的某個指定頂點vk開始到其余各個頂點的最短路徑,其中圖G有n個頂點,k∈[0, n-1]。若還需要求某個頂點vx開始到其余各個頂點的最短路徑(其中x≠k),則還需要再跑一次Dijstra算法。若用戶需要圖G中每個頂點到其余頂點最短路徑 ...
【1】為什么需要弗洛伊德算法? 帶權圖中單個源點到所有頂點的最短路徑問題可以用《迪傑斯特拉算法》求解。 那如果要求圖中每一個頂點與其它頂點之間的最短路徑呢?類似可以想到的方法為: 每次以一個頂點為源點,重復執行地傑斯特拉算法算法n次。 這樣,理論上我們便可以求得每一個頂點與其它頂點 ...
轉自大神:https://www.cnblogs.com/wangyuliang/p/9216365.html !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!注意 迪傑斯特拉算法和弗洛伊德算法(求最短路徑) 都是有向圖!!!!單邊的 Floyd-傻子也能看懂 ...