Dijksatra算法流程图

以下是Dijkstra算法的流程图：


Dijkstra算法是一种单源最短路径算法，用于计算从给定源节点到所有其他节点的最短路径。它的主要思想是维护一个集合S，该集合包含已经确定了最短路径的节点。初始时，集合S为空。然后，从源节点开始，对于每个相邻节点，计算从源节点到该节点的权值和，将该值存储在距离数组中。选择距离数组中最小的未确定的节点，将其添加到集合S中，然后更新其相邻节点的距离。这个过程一直持续到所有节点都被添加到集合S中。

该算法通常使用最小堆来实现距离数组的维护，以提高算法的效率。

相关问题

ALNS 算法流程图

很抱歉，我无法提供算法的流程图，因为引用内容中没有提到ALNS算法的流程图。引用提到了ALNS算法对车辆路径规划问题进行求解的实现，但没有提供具体的算法流程图。引用中提到了初始化参数的代码，但没有提供整个ALNS算法的流程图。如果您需要了解ALNS算法的流程图，建议您查阅相关的学术论文或参考专业的书籍。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python实现VRP常见求解算法——自适应大邻域搜索算法（ALNS）](https://blog.csdn.net/python_n/article/details/114435479)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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yolo算法 流程图

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，它的主要思想是将目标检测任务转化为一个回归问题，通过单次前向传播即可同时预测图像中的多个目标框及其类别。

YOLO算法的流程图如下：

1. 输入图像：将待检测的图像输入到YOLO算法中。

2. 网络预测：通过卷积神经网络（CNN）对输入图像进行特征提取和处理。YOLO使用Darknet作为其基础网络结构，包含多个卷积层和池化层。

3. 特征映射：在网络的最后一层，将图像特征映射到不同尺度的特征图上。每个特征图对应不同大小的目标。

4. 目标框预测：对每个特征图，使用锚框（anchor box）来预测目标框的位置和大小。锚框是一些预定义的矩形框，用于表示不同尺度和长宽比的目标。

5. 类别预测：对每个特征图，使用softmax函数来预测每个目标框所属的类别。每个目标框可以预测多个类别的概率。

6. 框筛选：根据目标框的置信度和类别概率，使用阈值进行筛选，去除低置信度的目标框。

7. 非最大抑制：对于重叠的目标框，使用非最大抑制（NMS）算法来选择最具代表性的目标框。

8. 输出结果：输出最终的目标框及其类别信息。