基于dijkst算法的路径规划的MATLAB代码
时间: 2023-09-28 19:05:33 浏览: 31
以下是基于Dijkstra算法的路径规划的MATLAB代码示例,假设我们有一个地图数据集合`graph`,其中包含节点之间的连接关系和权值信息:
```matlab
function path = dijkstra(graph, start, goal)
% 初始化起点到所有节点的距离值
distances = inf(size(graph, 1), 1);
distances(start) = 0;
% 初始化起点到所有节点的路径
paths = cell(size(graph, 1), 1);
paths{start} = start;
% 初始化未访问的节点集合
unvisited = [(0:start-1)'; (start+1:size(graph, 1))'];
heap = Inf(size(unvisited, 1), 2);
heap(:, 1) = unvisited;
heap(1, :) = [start, 0];
while size(heap, 1) > 0
% 取出距离起点最近的节点
[current_distance, current_node] = min(heap(:, 2));
current_node = heap(current_node, 1);
heap(current_node == heap(:, 1), :) = [];
% 遍历当前节点的所有相邻节点
for neighbor = find(graph(current_node, :) > 0)
% 计算从起点到当前相邻节点的距离值
distance = current_distance + graph(current_node, neighbor);
% 如果计算出来的距离值比已有的距离值更小,更新距离值和路径
if distance < distances(neighbor)
distances(neighbor) = distance;
paths{neighbor} = [paths{current_node}, neighbor];
heap(neighbor == heap(:, 1), 2) = distance;
end
end
end
% 返回从起点到终点的最短路径
path = paths{goal};
end
```
这段代码中,我们使用了堆来存储未访问的节点,这样可以保证每次选取距离起点最近的节点时,时间复杂度为O(logN)。另外,我们使用了cell数组来存储节点之间的距离值和路径信息。在遍历节点的相邻节点时,我们计算出从起点到当前相邻节点的距离值,并且更新距离值和路径信息。最终,我们返回从起点到终点的最短路径。