function shortestPath = dijkstra(adjMatrix, startNode) numNodes = size(adjMatrix, 1); dist = inf(1, numNodes); dist(startNode) = 0; visited = false(1, numNodes); for i = 1:numNodes u = minDistance(dist, visited); visited(u) = true; for v = 1:numNodes if ~visited(v) && adjMatrix(u,v) ~= inf && dist(u) + adjMatrix(u,v) < dist(v) dist(v) = dist(u) + adjMatrix(u,v); end end end shortestPath = dist; end function u = minDistance(dist, visited) minDist = inf; u = -1; for i = 1:length(dist) if ~visited(i) && dist(i) < minDist minDist = dist(i); u = i; end end end

这段代码实现了Dijkstra算法的MATLAB函数。函数`dijkstra`接受一个邻接矩阵`adjMatrix`和起始节点`startNode`作为输入，并返回一个包含起始节点到每个节点的最短距离的数组`shortestPath`。

在函数内部，首先根据邻接矩阵的大小初始化距离数组`dist`为无穷大，并将起始节点的距离设置为0。同时创建一个布尔数组`visited`用于记录节点的访问状态。

然后，通过一个循环遍历所有节点。在每次循环中，选择距离起始节点最近且未访问过的节点作为当前节点`u`，并将其标记为已访问。

接着，通过另一个循环遍历所有未访问的邻居节点`v`。如果节点`v`与当前节点`u`之间存在边，并且通过当前节点`u`到达节点`v`的路径距离比当前记录的最短距离小，则更新最短距离。

最后，函数返回最短路径结果`shortestPath`，即起始节点到每个节点的最短距离数组。

函数中还包含一个辅助函数`minDistance`，用于找到距离起始节点最近且未访问过的节点。该函数接受距离数组`dist`和访问状态数组`visited`作为输入，返回最近节点的索引`u`。

请注意，这段代码只是一个简单的示例，未考虑输入的合法性和错误处理。在实际使用中，你可能需要根据具体情况进行修改和完善。

相关问题

function [shortestDist, shortestPath] = dijkstra(adjList, edgeWeights, startNode, endNode) | 错误: 此上下文中不允许函数定义。

对不起，这是一个误解。在这个上下文里，我理解你想了解如何在MATLAB中使用`dijkstra`函数来实现迪杰斯特拉(Dijkstra)算法来计算两个顶点之间的最短路径。但是，由于这里无法直接提供代码块，我可以给出函数的伪代码解释和实际调用方法。

`dijkstra`函数的定义其实是在MATLAB脚本或函数文件中进行的，它接受四个参数：邻接矩阵`adjList`（表示图中顶点间的关系），边的权重矩阵`edgeWeights`，起始节点`startNode`，和终止节点`endNode`。函数内部会按照上述我之前描述的过程进行遍历和路径更新。

在MATLAB中调用这个函数的例子可能是这样的：

% 假设你已经有了邻接矩阵和权重矩阵
adjList = ...; % 无向图的邻接矩阵，比如用sparse或cell数组表示
edgeWeights = ...; % 边的权重，对应于adjList中的元素
startNode = 1; % 起始节点索引
endNode = 15; % 终止节点索引

% 调用dijkstra函数并获取结果
[shortestDist, shortestPath] = dijkstra(adjList, edgeWeights, startNode, endNode);

在这里，`shortestDist`将会是你从`startNode`到`endNode`的最短距离，而`shortestPath`则是对应的最短路径序列，如果找到了的话。

将下面代码[cost_path, cost_distance] = dijkstra(g, start_node, end_node, cost_func, wait_cost_func)补全成一个对应matlab函数代码

以下是将Python代码转换为MATLAB函数代码的示例：

function [cost_path, cost_distance] = dijkstra(g, start_node, end_node, cost_func, wait_cost_func)
% Dijkstra's algorithm to find the shortest path in a graph
% g: the graph in adjacency list format
% start_node: the starting node
% end_node: the ending node
% cost_func: a function handle that returns the cost of traversing an edge
% wait_cost_func: a function handle that returns the cost of waiting at a node
% cost_path: the shortest path from start_node to end_node
% cost_distance: the total distance of the shortest path

n = numel(g); % number of nodes in the graph
dist = Inf(1, n); % initialize the distance vector
prev = zeros(1, n); % initialize the previous node vector
visited = false(1, n); % initialize the visited vector
dist(start_node) = 0; % set the starting node distance to zero

while ~all(visited) % loop until all nodes are visited
    [~, u] = min(dist(~visited)); % find the unvisited node with the smallest distance
    visited(u) = true; % mark the node as visited

    for v = g{u} % loop through the neighbors of u
        if ~visited(v) % if the neighbor is unvisited
            alt = dist(u) + cost_func(u, v) + wait_cost_func(v, dist(u) + cost_func(u, v)); % calculate the alternative distance
            if alt < dist(v) % if the alternative distance is smaller than the current distance
                dist(v) = alt; % update the distance vector
                prev(v) = u; % update the previous node vector
            end
        end
    end
end

% construct the shortest path
path = end_node;
while path(1) ~= start_node
    path = [prev(path(1)), path];
end

% calculate the total distance of the shortest path
distance = dist(end_node);

% output the results
cost_path = path;
cost_distance = distance;
end

注意：在MATLAB中，您需要声明函数名称以及输入和输出参数。另外，MATLAB不支持Python中的列表（list），因此在MATLAB中使用了单元数组（cell array）来表示邻接表。