2023/6/8 11:33:01 设计有N个公园景点的平面图，为来访参观游玩的客人提供时间最省的优质服务。（设计公园导游咨询的模拟程序） 1. 采用邻接表或邻接矩阵存储结构； 2. 可以查询任意两个景点间的最短路径； 3. 尝试求解遍历全部景点时间最省的程序。 4. 用例测试运行程序。 注：景点个数，名称，权值自定。 写出这个实验的实验思路

首先，我们需要确定图的存储结构。由于要查询最短路径，邻接矩阵存储结构更加方便。我们可以用一个二维数组来表示每两个景点之间的距离。

接下来，我们需要实现一个算法来计算任意两个景点之间的最短路径。可以使用 Dijkstra 算法或 Floyd 算法进行计算。这些算法的实现可以参考相关的算法书籍或网络资源。

为了求解遍历全部景点时间最省的程序，我们可以使用深度优先搜索或广度优先搜索算法来遍历整个图。也可以使用贪心算法或动态规划算法来求解。需要注意的是，由于需要遍历全部景点，可能存在多条路径，因此需要对所有路径进行比较，选取最优解。

最后，我们需要编写测试用例来测试程序的正确性和效率。可以构造一些简单的图来测试程序的正确性，也可以使用一些较复杂的图来测试程序的效率和稳定性。测试用例需要覆盖各种情况，包括正常情况、边界情况和异常情况。

相关问题

数据结构,用遍历设计有n个公园景点的平面图,为来访参观游玩的客人提供时间

为了为来访参观游玩的客人提供时间，我们可以使用数据结构来设计一个有n个公园景点的平面图。

首先，我们可以使用一个数组来表示这n个公园景点，每个景点都有唯一的标识符（例如编号）。数组的索引代表景点的标识符，而数组元素代表该景点的相关信息，比如名称、所需时间、游玩顺序等。

接下来，我们可以使用一个二维数组来表示公园景点之间的关系，即哪些景点之间可以直接相连。二维数组的行和列分别代表起始景点和目标景点的标识符，数组元素的值表示两个景点之间的距离或时间消耗。如果两个景点不直接相连，则可以用一个无穷大的值来表示。

然后，我们可以使用遍历算法，比如深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS），来寻找客人游玩的最佳路线和时间。遍历算法可以帮助我们在公园景点之间进行搜索，并计算总时间或总距离。具体来说，DFS算法会沿着一个路径一直往前走，直到走到顶点没有相邻的未访问节点为止。而BFS算法则会依次访问一个顶点的所有邻接点，然后再依次访问这些邻接点的邻接点，以此类推。

最后，我们可以根据搜索结果，输出给客人一个最佳的游玩路线和所需时间。可以根据客人的需求和时间安排，选择最短时间、经过最多景点或者其他策略。

通过以上的设计，我们可以为来访参观游玩的客人提供一个基于遍历算法的公园景点平面图，帮助客人合理安排游玩时间，提供最佳的路线规划。

c语言为某公园设计一个简单的导游系统,设计数据结构和算法实现任意两个景点之间的

为了设计一个简单的导游系统，我们可以使用C语言来创建合适的数据结构和算法。我们可以使用图（Graph）数据结构来表示公园的景点和各景点之间的连接关系。

首先，我们创建一个结构体来表示每个景点的信息：

typedef struct {
    int id; // 景点的唯一标识符
    char name[50]; // 景点的名称
    char description[200]; // 景点的描述
} Spot;

接下来，我们可以使用邻接矩阵来表示各个景点之间的连接关系。邻接矩阵是一个二维数组，其中每个元素表示两个景点之间是否存在连接。

#define MAX_SPOTS 100 // 公园中景点的最大数量

int adjacencyMatrix[MAX_SPOTS][MAX_SPOTS];

我们还可以创建一个数组来保存所有的景点信息：

Spot spots[MAX_SPOTS];
int numSpots; // 公园中景点的数量

下一步，我们需要实现算法来计算任意两个景点之间的最短距离。可以使用Dijkstra算法来实现这个功能。

Dijkstra算法的基本思想是从一个起始点开始，通过不断选择距离最短的点来扩展路径，直到找到终点或者所有的点都被遍历。

int dijkstra(int start, int end) {
    int distance[MAX_SPOTS]; // 记录起点到各个点的最短距离
    bool visited[MAX_SPOTS]; // 标记是否已经访问过
    // 初始化距离和访问数组
    for (int i = 0; i < numSpots; i++) {
        distance[i] = INT_MAX;
        visited[i] = false;
    }
    distance[start] = 0; // 起点距离为0

    for (int i = 0; i < numSpots - 1; i++) {
        int minDistance = INT_MAX;
        int minIndex;

        // 找到当前距离最短的点
        for (int j = 0; j < numSpots; j++) {
            if (!visited[j] && distance[j] <= minDistance) {
                minDistance = distance[j];
                minIndex = j;
            }
        }

        visited[minIndex] = true; // 标记该点已访问

        // 更新当前点相邻的点的最短距离
        for (int j = 0; j < numSpots; j++) {
            if (!visited[j] && adjacencyMatrix[minIndex][j] && distance[minIndex] != INT_MAX && distance[minIndex] + adjacencyMatrix[minIndex][j] < distance[j]) {
                distance[j] = distance[minIndex] + adjacencyMatrix[minIndex][j];
            }
        }
    }

    return distance[end]; // 返回起点到终点的最短距离
}

使用上述的数据结构和算法，我们可以实现一个简单的导游系统，可以通过 `dijkstra` 函数来计算任意两个景点之间的最短距离。