floyd的matlab代码

以下是Floyd算法的Matlab代码示例：

function [dist, pred] = floyd(adj_matrix)
    n = size(adj_matrix, 1);
    dist = adj_matrix;
    pred = zeros(n);

    for k = 1:n
        for i = 1:n
            for j = 1:n
                if dist(i, j) > dist(i, k) + dist(k, j)
                    dist(i, j) = dist(i, k) + dist(k, j);
                    pred(i, j) = k;
                end
            end
        end
    end
end

这段代码实现了Floyd算法，其中`adj_matrix`是一个n × n的邻接矩阵，表示图中各个节点之间的距离。函数返回一个距离矩阵`dist`和一个前驱矩阵`pred`，分别表示任意两个节点之间的最短路径长度和路径上的前驱节点。

请注意，这只是Floyd算法的一个简单实现示例，你可以根据具体的需求进行修改和优化。

相关问题

Floyd MATLAB代码

以下是用MATLAB实现Floyd算法的代码示例：

function shortestPaths = floydAlgorithm(adjMatrix)
    n = size(adjMatrix, 1);
    shortestPaths = adjMatrix;
    
    for k = 1:n
        for i = 1:n
            for j = 1:n
                shortestPaths(i, j) = min(shortestPaths(i, j), shortestPaths(i, k) + shortestPaths(k, j));
            end
        end
    end
end

这段代码中，`adjMatrix`是一个邻接矩阵，表示图中的边权值。`shortestPaths`也是一个邻接矩阵，初始时与`adjMatrix`相同，用于存储最短路径的结果。

算法的核心部分是三重嵌套的循环，其中`k`表示中间节点的索引，`i`和`j`表示起点和终点的索引。通过不断更新`shortestPaths`矩阵，每次迭代都会尝试找到更短的路径。

最后，函数返回计算出的最短路径矩阵`shortestPaths`。请注意，这段代码假设输入的邻接矩阵中不存在负权边。如果存在负权边，可能需要进行额外的处理。

floyd算法matlab代码

以下是 Floyd 算法的 MATLAB 代码：

function [D, Path] = Floyd(Graph)
n = length(Graph); % 计算图的节点数
D = Graph; % 各节点之间的距离
Path = cell(n, n); % 保存节点之间的路径
for i = 1:n % 从第 i 个节点开始
for j = 1:n % 到达第 j 个节点
Path{i,j} = [i]; % 初始化路径为 i 到 j
end
end
for k = 1:n % 以第 k 个节点为中介
for i = 1:n
for j = 1:n
if D(i,k) + D(k,j) < D(i,j) % 如果通过第 k 个节点更近
D(i,j) = D(i,k) + D(k,j); % 更新距离
Path{i,j} = [Path{i,k}, Path{k,j}(2:end)]; % 更新路径
end
end
end
end
end

希望能够帮到你！