C语言prim算法求图的最短路径,给出具体路径

时间: 2024-02-26 20:52:49 浏览: 20
Prim算法是一种用于求解加权无向连通图的最小生成树的算法,它不能用于求解图的最短路径。 如果你想求解图的最短路径,可以使用Dijkstra算法或者Bellman-Ford算法。这里以Dijkstra算法为例,具体路径如下: 假设我们有一个加权无向连通图,其中每条边都有一个权值。我们想要求解从起点s到终点t的最短路径。 1. 初始化 首先,我们将起点s的距离设置为0,将所有其他节点的距离设置为无穷大。同时,我们把所有节点标记为未访问。 2. 访问节点 接下来,我们找到距离起点s最近的未访问节点v,并将其标记为已访问。 3. 更新距离 然后,我们遍历节点v的所有邻居节点,并更新它们的距离。如果从起点s到v再到邻居节点u的距离比当前已知的距离更短,我们就将它们的距离更新为这个更短的距离。 4. 重复步骤2和步骤3 重复执行步骤2和步骤3,直到我们访问了终点t或者所有节点都被访问了。这时,从起点s到终点t的最短路径就被找到了。 具体路径可能因为图的不同而不同,但是一般来说,Dijkstra算法会找到一条从起点s到终点t的最短路径,并且该路径是不经过任何中间节点的最短路径。如果有多条最短路径,Dijkstra算法只会找到其中一条。
相关问题

利用c++代码具体实现关于有向有权图中寻求最短路径prim算法

我可以提供一个简单的C语言实现,如下: #include<stdio.h> #define MAX 100 #define infinity 9999 int G[MAX][MAX],spanning[MAX][MAX],n; int prim(){ int cost[MAX][MAX]; int u,v,min_distance,distance[MAX],from[MAX]; int visited[MAX],no_of_edges,i,min_cost,j; //初始化cost[][]矩阵 for(i=0;i<n;i++) for(j=0;j<n;j++) { if(G[i][j]==0) cost[i][j]=infinity; else cost[i][j]=G[i][j]; spanning[i][j]=0; } //初始化访问状态,distance[]和from[]数组 distance[0]=0; visited[0]=1; for(i=1;i<n;i++) { distance[i]=cost[0][i]; from[i]=0; visited[i]=0; } min_cost=0; //初始化最小费用 no_of_edges=n-1; //初始化边的数量 while(no_of_edges > 0) { //选择最小距离的节点 min_distance=infinity; for(i=1;i<n;i++) if(visited[i]==0&&distance[i]<min_distance) { v=i; min_distance=distance[i]; } u=from[v]; //将边加入到最小生成树中 spanning[u][v]=distance[v]; spanning[v][u]=distance[v]; no_of_edges--; visited[v]=1; //更新最小费用 min_cost=min_cost+cost[u][v]; //更新distance[]数组 for(i=1;i<n;i++) if(visited[i]==0&&cost[i][v]<distance[i]) { distance[i]=cost[i][v]; from[i]=v; } } return(min_cost); } int main() { int i,j,total_cost; printf("Enter no. of vertices:"); scanf("%d",&n); printf("\nEnter the adjacency matrix:\n"); for(i=0;i<n;i++) for(j=0;j<n;j++) scanf("%d",&G[i][j]); total_cost=prim(); printf("\nspanning tree matrix:\n"); for(i=0;i<n;i++) { printf("\n"); for(j=0;j<n;j++) printf("%d\t",spanning[i][j]); } printf("\n\nTotal cost of spanning tree=%d",total_cost); return 0; }

构建图的最小生成树或求最短路径C语言

最小生成树算法: 使用Prim算法实现: ```c #include <stdio.h> #include <stdbool.h> // bool类型需要用到 #define MAX_VERTICES 100 #define INF 1000000 int num_vertices; // 图中顶点个数 int adj_matrix[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES]; // 图的邻接矩阵 void prim(int start_vertex) { bool visited[MAX_VERTICES] = {false}; // 顶点是否已被访问 int distance[MAX_VERTICES]; // 到各顶点的距离 int parent[MAX_VERTICES]; // 生成树的父节点 // 初始化 for (int i = 0; i < num_vertices; i++) { visited[i] = false; distance[i] = INF; parent[i] = -1; } distance[start_vertex] = 0; for (int i = 0; i < num_vertices - 1; i++) { // 循环n-1次,构建n-1条边 int min_distance = INF; int u; // 最小距离对应的顶点编号 // 找到未被访问过的、到起点距离最短的顶点 for (int j = 0; j < num_vertices; j++) { if (!visited[j] && distance[j] < min_distance) { min_distance = distance[j]; u = j; } } visited[u] = true; // 对该顶点进行标记 // 更新与该顶点相邻的顶点到起点的距离 for (int v = 0; v < num_vertices; v++) { if (adj_matrix[u][v] != 0 && !visited[v] && adj_matrix[u][v] < distance[v]) { distance[v] = adj_matrix[u][v]; parent[v] = u; } } } // 输出生成树 printf("生成树:\n"); for (int i = 1; i < num_vertices; i++) { // 从第二个顶点开始,依次输出每个顶点的父节点和边的权值 printf("%d - %d (%d)\n", parent[i], i, adj_matrix[i][parent[i]]); } } int main() { printf("请输入图中顶点个数:"); scanf("%d", &num_vertices); printf("请输入图的邻接矩阵:\n"); for (int i = 0; i < num_vertices; i++) { for (int j = 0; j < num_vertices; j++) { scanf("%d", &adj_matrix[i][j]); } } printf("请输入起点编号:"); int start_vertex; scanf("%d", &start_vertex); prim(start_vertex); return 0; } ``` 使用Kruskal算法实现: ```c #include <stdio.h> #include <stdbool.h> // bool类型需要用到 #define MAX_VERTICES 100 #define INF 1000000 int num_vertices; // 图中顶点个数 int adj_matrix[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES]; // 图的邻接矩阵 int parent[MAX_VERTICES]; // 并查集数组 // 并查集查找根节点 int find(int x) { while (parent[x] != -1) { x = parent[x]; } return x; } void kruskal() { int total_weight = 0; // 最小生成树的总权值 int edge_count = 0; // 已选取的边的数量 // 初始化并查集 for (int i = 0; i < num_vertices; i++) { parent[i] = -1; } // 对所有边按权值从小到大排序 struct { int u, v, weight; } edges[num_vertices * num_vertices]; // 边的数组,最多有n^2条边 int count = 0; // 实际边的数量 for (int i = 0; i < num_vertices; i++) { for (int j = i + 1; j < num_vertices; j++) { // 使用邻接矩阵,只需要遍历矩阵的上三角 if (adj_matrix[i][j] != 0) { edges[count].u = i; edges[count].v = j; edges[count].weight = adj_matrix[i][j]; count++; } } } for (int i = 0; i < count - 1; i++) { // 冒泡排序 for (int j = 0; j < count - i - 1; j++) { if (edges[j].weight > edges[j+1].weight) { struct { int u, v, weight; } temp = edges[j]; edges[j] = edges[j+1]; edges[j+1] = temp; } } } // 依次选取权值最小的边,如果两个顶点不在同一个连通分量中,则加入最小生成树 printf("生成树:\n"); while (edge_count < num_vertices - 1) { // 已选取的边的数量小于n-1时,继续选取 int u = edges[edge_count].u; int v = edges[edge_count].v; int weight = edges[edge_count].weight; int root_u = find(u); int root_v = find(v); if (root_u != root_v) { // 如果两个顶点不在同一个连通分量中 parent[root_u] = root_v; // 合并连通分量 printf("%d - %d (%d)\n", u, v, weight); // 输出边 total_weight += weight; // 加上边的权值 } edge_count++; } printf("最小权值和:%d\n", total_weight); } int main() { printf("请输入图中顶点个数:"); scanf("%d", &num_vertices); printf("请输入图的邻接矩阵:\n"); for (int i = 0; i < num_vertices; i++) { for (int j = 0; j < num_vertices; j++) { scanf("%d", &adj_matrix[i][j]); } } kruskal(); return 0; } ``` 最短路径算法: 使用Dijkstra算法实现: ```c #include <stdio.h> #include <stdbool.h> // bool类型需要用到 #define MAX_VERTICES 100 #define INF 1000000 int num_vertices; // 图中顶点个数 int adj_matrix[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES]; // 图的邻接矩阵 void dijkstra(int start_vertex) { bool visited[MAX_VERTICES] = {false}; // 顶点是否已被访问 int distance[MAX_VERTICES]; // 起点到各顶点的距离 // 初始化 for (int i = 0; i < num_vertices; i++) { visited[i] = false; distance[i] = INF; } distance[start_vertex] = 0; for (int i = 0; i < num_vertices; i++) { // 循环n次,每次确定一个顶点的最短路径 int min_distance = INF; int u; // 最小距离对应的顶点编号 // 找到未被访问过的、到起点距离最短的顶点 for (int j = 0; j < num_vertices; j++) { if (!visited[j] && distance[j] < min_distance) { min_distance = distance[j]; u = j; } } visited[u] = true; // 对该顶点进行标记 // 更新与该顶点相邻的顶点到起点的距离 for (int v = 0; v < num_vertices; v++) { if (adj_matrix[u][v] != 0 && !visited[v] && distance[u] + adj_matrix[u][v] < distance[v]) { distance[v] = distance[u] + adj_matrix[u][v]; } } } // 输出到各顶点的最短路径 printf("起点到各顶点的最短路径:\n"); for (int i = 0; i < num_vertices; i++) { printf("%d -> %d: %d\n", start_vertex, i, distance[i]); } } int main() { printf("请输入图中顶点个数:"); scanf("%d", &num_vertices); printf("请输入图的邻接矩阵:\n"); for (int i = 0; i < num_vertices; i++) { for (int j = 0; j < num_vertices; j++) { scanf("%d", &adj_matrix[i][j]); } } printf("请输入起点编号:"); int start_vertex; scanf("%d", &start_vertex); dijkstra(start_vertex); return 0; } ``` 使用Bellman-Ford算法实现: ```c #include <stdio.h> #include <stdbool.h> // bool类型需要用到 #define MAX_VERTICES 100 #define INF 1000000 int num_vertices; // 图中顶点个数 int adj_matrix[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES]; // 图的邻接矩阵 void bellman_ford(int start_vertex) { int distance[MAX_VERTICES]; // 起点到各顶点的距离 // 初始化 for (int i = 0; i < num_vertices; i++) { distance[i] = INF; } distance[start_vertex] = 0; for (int i = 0; i < num_vertices - 1; i++) { // 循环n-1次,每次松弛n-1条边 for (int u = 0; u < num_vertices; u++) { for (int v = 0; v < num_vertices; v++) { if (adj_matrix[u][v] != 0 && distance[u] + adj_matrix[u][v] < distance[v]) { distance[v] = distance[u] + adj_matrix[u][v]; } } } } // 判断是否存在负权回路 bool has_negative_cycle = false; for (int u = 0; u < num_vertices; u++) { for (int v = 0; v < num_vertices; v++) { if (adj_matrix[u][v] != 0 && distance[u] + adj_matrix[u][v] < distance[v]) { has_negative_cycle = true; break; } } } if (has_negative_cycle) { printf("图中存在负权回路\n"); } else { // 输出到各顶点的最短路径 printf("起点到各顶点的最短路径:\n"); for (int i = 0; i < num_vertices; i++) { printf("%d -> %d: %d\n", start_vertex, i, distance[i]); } } } int main() { printf("请输入图中顶点个数:"); scanf("%d", &num_vertices); printf("请输入图的邻接矩阵:\n"); for (int i = 0; i < num_vertices; i++) { for (int j = 0; j < num_vertices; j++) { scanf("%d", &adj_matrix[i][j]); } } printf("请输入起点编号:"); int start_vertex; scanf("%d", &start_vertex); bellman_ford(start_vertex); return 0; } ```

相关推荐

最新推荐

recommend-type

node-v9.6.0-x86.msi

Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
recommend-type

Python基于机器学习的分布式系统故障诊断系统源代码,分布式系统的故障数据进行分析,设计故障诊断模型,高效地分析并识别故障类别

基于技术手段(包括但不限于机器学习、深度学习等技术)对分布式系统的故障数据进行分析,设计故障诊断模型,高效地分析并识别故障类别,实现分布式系统故障运维的智能化,快速恢复故障的同时大大降低分布式系统运维工作的难度,减少运维对人力资源的消耗。在分布式系统中某个节点发生故障时,故障会沿着分布式系统的拓扑结构进行传播,造成自身节点及其邻接节点相关的KPI指标和发生大量日志异常
recommend-type

JavaScript前端开发的核心语言前端开发的核心语言

javascript 当今互联网时代,JavaScript已经成为了前端开发的核心语言它是一种高级程序设计语言,通常用于网页的交互和动态效果的实现。JavaScript的灵活性以及广泛的使用使得它变得异常重要,能够为用户带来更好的用户体验。 JavaScript的特点之一是它的轻量级,它可以在网页中运行无需单独的编译或下载。这意味着网页可以更快地加载并且用户无需安装额外的软件才能运行网页上的JavaScript代码。此外,与HTML和CSS紧密结合,可以直接在HTML文档中嵌入,使得网页的开发变得非常便捷。 JavaScript具有动态性,它可以在浏览器中实时修改页面内容和样。它可以通过操作DOM(文档对象模型来动态地修改网页的结构和布局,并且可以根据用户的行为实时地响应各种事件,如点击、标悬停、滚动等。这使得开发者可以轻松地为网页添加交互性和动态效果,提供更好的用户体验。 JavaScript也是一种面向对象的语言。它支持对象、类、继承、多态等面向对象编程的概念,使得代码结构更加清晰和可维护。开发者可以创建自定义的对象和方法,对功能进行封装和复用,提高代码的可读性和可维护性。
recommend-type

四则运算自动生成程序安装包

四则运算自动生成程序安装包
recommend-type

RTL8188FU-Linux-v5.7.4.2-36687.20200602.tar(20765).gz

REALTEK 8188FTV 8188eus 8188etv linux驱动程序稳定版本, 支持AP,STA 以及AP+STA 共存模式。 稳定支持linux4.0以上内核。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

:YOLOv1目标检测算法:实时目标检测的先驱,开启计算机视觉新篇章

![:YOLOv1目标检测算法:实时目标检测的先驱,开启计算机视觉新篇章](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/69b98e1a619b1bb3c59cf98f4e397cd2.png) # 1. 目标检测算法概述 目标检测算法是一种计算机视觉技术,用于识别和定位图像或视频中的对象。它在各种应用中至关重要,例如自动驾驶、视频监控和医疗诊断。 目标检测算法通常分为两类:两阶段算法和单阶段算法。两阶段算法,如 R-CNN 和 Fast R-CNN,首先生成候选区域,然后对每个区域进行分类和边界框回归。单阶段算法,如 YOLO 和 SSD,一次性执行检
recommend-type

设计算法实现将单链表中数据逆置后输出。用C语言代码

如下所示: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 定义单链表节点结构体 struct node { int data; struct node *next; }; // 定义单链表逆置函数 struct node* reverse(struct node *head) { struct node *prev = NULL; struct node *curr = head; struct node *next; while (curr != NULL) { next
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识,同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统,学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中,学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理,使系统功能更全面、实用,从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律,没有缺勤情况,演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细,展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中,学生能够自信地回答问题,展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定,认为学生在课程设计中表现出色,值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分,其中平时表现占比20%,报告成绩占比40%,演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定,最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算,全面评估学生在课程设计中的各项表现,最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计,学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力,同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力,为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中,不仅获得了理论知识的提升,同时也锻炼了实践能力和创新思维,为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握,同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量,学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统,为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述,校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计,学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解,还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础,使其在实际工作中能够胜任更多挑战。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依