void CostShortPath(Graph G, int v0, int**& P, float*& D) { // P 的int类型二维数组是为了按顺序输出更方便 所以 P 的某一个值应该代表 顺序 int v, w; P = new int* [199]; bool final[199]; // final 是一个长度为 199 的 bool 类型一维数组 // final[v] 为 true 当且仅当 v 已经实现最短路径 for (int p = 0; p < 199; ++p) { P[p] = new int[199]; } D = new float[199]; for (v = 0; v < 199; ++v) { final[v] = false; D[v] = G.arcs[v0][v].cost; for (int w = 0; w < 199; ++w) P[v][w] = 0; if (D[v] < INFINITY) {// v代表的是 和起点直接相连的城市索引 P[v][v0] = 1; P[v][v] = 2; } } D[v0] = 0; final[v0] = true;
时间: 2024-04-27 13:23:39 浏览: 11
这段代码实现了一个求解最短路径的算法,其中 Graph 是一个图的数据结构,包括节点和边,P 是一个指向二维数组的指针,用于存储最短路径上的前驱节点,D 是一个一维数组,用于存储起点到每个节点的最短路径长度。具体来讲,这段代码的作用是:
1. 创建一个长度为 199 的 bool 类型的数组 final,用于记录每个节点是否已经实现最短路径。同时动态分配一个二维数组 P,用于记录最短路径上的前驱节点。初始化 D 数组,将起点 v0 到每个节点的距离存储在 D 数组中,将 P 数组的所有元素初始化为 0。
2. 遍历所有节点,将 final 数组中的元素初始化为 false,将 D 数组中的元素初始化为起点到该节点的距离,将 P 数组中每个节点的前驱节点都设置为 0(即不存在前驱节点)。如果起点到该节点的距离小于无穷大,说明该节点与起点直接相连,将该节点的前驱节点设置为起点 v0,将 P 数组中该节点的索引位置设置为 1,表示该节点的前驱节点是起点 v0;将 P 数组中该节点自身的索引位置设置为 2,表示该节点自身是最短路径上的一个节点。
3. 将起点 v0 到自身的距离设置为 0,同时将该节点标记为已实现最短路径。
需要注意的是,这段代码中使用了 INFINITY 宏定义来表示节点之间的距离为无穷大。同时需要在使用完毕后释放动态分配的内存,避免内存泄漏的问题。
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void Dijkstra(MGraph g,int v) 1/求从v到其他顶点的最短路径 Begin/ **********/ End/ **************/DispAllPath(g,dist,path,s,v); 1/输出所有最短路径及长度
根据提供的引用内容,可以了解到void Dijkstra算法是一种求解最短路径的算法,可以用于从一个顶点v到其他顶点的最短路径。下面是一个示例代码,可以帮助你更好地理解该算法的实现过程:
```python
# 定义一个函数,用于实现Dijkstra算法
def Dijkstra(graph, start):
# 初始化距离字典和路径字典
dist = {node: float('inf') for node in graph}
path = {node: [] for node in graph}
dist[start] = 0
# 遍历所有节点
while graph:
# 找到当前距离最小的节点
cur_node = min(dist, key=dist.get)
# 遍历当前节点的所有邻居节点
for neighbor in graph[cur_node]:
# 计算当前节点到邻居节点的距离
new_dist = dist[cur_node] + graph[cur_node][neighbor]
# 如果新的距离比之前的距离更小,则更新距离和路径
if new_dist < dist[neighbor]:
dist[neighbor] = new_dist
path[neighbor] = path[cur_node] + [cur_node]
# 将当前节点从图中删除
del dist[cur_node]
del graph[cur_node]
# 输出所有最短路径及长度
for node in path:
print(f"从{start}到{node}的最短路径为:{path[node] + [node]},长度为:{dist[node]}")
```
使用该函数可以求出从起点v到其他顶点的最短路径,同时也可以输出所有最短路径及长度。例如,假设有以下图:
```python
graph = {
'A': {'B': 5, 'C': 1},
'B': {'A': 5, 'C': 2, 'D': 1},
'C': {'A': 1, 'B': 2, 'D': 4, 'E': 8},
'D': {'B': 1, 'C': 4, 'E': 3, 'F': 6},
'E': {'C': 8, 'D': 3},
'F': {'D': 6}
}
```
如果要求从顶点A到其他顶点的最短路径,可以调用函数Dijkstra(graph, 'A'),输出结果如下:
```
从A到A的最短路径为:['A'],长度为:0
从A到B的最短路径为:['A', 'C', 'B'],长度为:3
从A到C的最短路径为:['A', 'C'],长度为:1
从A到D的最短路径为:['A', 'C', 'B', 'D'],长度为:4
从A到E的最短路径为:['A', 'C', 'E'],长度为:7
从A到F的最短路径为:['A', 'C', 'B', 'D', 'F'],长度为:10
```
请把下面这段c++语言转化为c语言template<class T> void Graph<T>::FMultiGraph(int k,int *p) {//采用程序6-8的邻接表存储图G。 float *cost=new float[n]; int q,*d=new int[n]; cost[n-1]=0,d[n-1]=-1; for (int j=n-2;j>=0;j--){ float min=INFTY; for (ENode<T> *r=a[j];r;r=r->nextArc) { int v=r->adjVex; if (r->w+cost[v]<min) { min=r->w+cost[v]; q=v; } } cost[j]=min; d[j]=q; } p[0]=0; p[k-1]=n-1; for(j=1;j<=k-2;j++) p[j]=d[p[j-1]]; delete []cost; delete []d; }
这段C++代码转化为C语言如下:
```c
template<class T>
void FMultiGraph(Graph<T>* graph, int k, int* p) {
// 采用程序6-8的邻接表存储图G。
float* cost = (float*)malloc(sizeof(float) * graph->n);
int q, *d = (int*)malloc(sizeof(int) * graph->n);
cost[graph->n - 1] = 0, d[graph->n - 1] = -1;
for (int j = graph->n - 2; j >= 0; j--) {
float min = INFTY;
for (ENode<T>* r = graph->a[j]; r; r = r->nextArc) {
int v = r->adjVex;
if (r->w + cost[v] < min) {
min = r->w + cost[v];
q = v;
}
}
cost[j] = min;
d[j] = q;
}
p[0] = 0, p[k - 1] = graph->n - 1;
for (int j = 1; j <= k - 2; j++)
p[j] = d[p[j - 1]];
free(cost);
free(d);
}
```