matlab迪杰斯特拉算法
时间: 2023-08-27 21:20:50 浏览: 59
迪杰斯特拉算法是一种用于计算单源最短路径的算法,在Matlab中也可以使用。首先,你需要创建一个带权重的有向图来表示问题。然后,你可以按照以下步骤在Matlab中实现迪杰斯特拉算法:
1. 创建一个距离数组dist,用于保存从源点到每个顶点的最短距离。初始化将源点到自身的距离设置为0,其他距离设置为无穷大。
2. 创建一个标记数组visited,用于标记已经确定最短距离的顶点。初始化时将源点标记为已访问。
3. 创建一个前驱数组prev,用于记录最短路径中每个顶点的前驱节点。初始化时将源点的前驱节点设置为自身。
4. 迭代以下步骤,直到所有顶点都被标记为已访问:
a. 选择标记数组中未访问的顶点中距离源点最近的顶点u。
b. 标记顶点u为已访问。
c. 更新与顶点u相邻的未访问顶点v的最短距离,如果通过顶点u到达顶点v的距离比当前记录的最短距离小,则更新最短距离和前驱数组。
5. 最后,通过前驱数组可以构建出源点到每个顶点的最短路径。
请注意,这只是迪杰斯特拉算法在Matlab中的一种实现方式,你可以根据具体需求和图的表示方式进行适当的调整。参考引用中的Matlab代码,你可以更详细地了解如何在Matlab中实现迪杰斯特拉算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Dijkstra算法和Floyd算法详解(MATLAB代码)](https://blog.csdn.net/lihaiyuan_0324/article/details/128103304)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [matlab实现dijkstra算法(.m文件可直接运行)](https://blog.csdn.net/ambitiousssssss/article/details/118128065)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]