迪杰特斯拉 java

时间: 2023-11-12 20:54:57 浏览: 34
迪杰特斯拉算法(Dijkstra algorithm)是一种用于寻找图中单源最短路径的贪心算法。它通过遍历图中的所有节点,并根据节点之间的边的权重更新节点的距离,从而得到从源节点到其他节点的最短路径。在实现上,可以使用一个距离表来记录源节点到其他节点的最短距离,并使用一个优先级队列来选择下一个要遍历的节点。 首先,我们初始化距离表,将源节点的距离设为0,其他节点的距离设为正无穷。然后从源节点开始,选择距离最小的节点,更新其相邻节点的距离。重复这个过程,直到所有节点都被遍历过。 具体实现细节如下: 1. 创建一个距离表,将源节点的距离设为0,其他节点的距离设为正无穷。 2. 创建一个优先级队列,用于选择下一个要遍历的节点。将源节点加入队列。 3. 循环以下步骤,直到队列为空: - 从队列中取出距离最小的节点,记为当前节点。 - 遍历当前节点的相邻节点: - 计算从源节点经过当前节点到相邻节点的距离,记为新距离。 - 如果新距离小于相邻节点的当前距离,则更新距离表中的距离,并将相邻节点加入队列。 4. 遍历结束后,距离表中记录了从源节点到其他节点的最短距离。
相关问题

迪杰特斯拉算法c语言

以下是迪杰斯特拉算法的C语言实现: ```c #include <stdio.h> #include <limits.h> #define V 9 int minDistance(int dist[], bool sptSet[]) { int min = INT_MAX, min_index; for (int v = 0; v < V; v++) if (sptSet[v] == false && dist[v] <= min) min = dist[v], min_index = v; return min_index; } void printSolution(int dist[]) { printf("Vertex \t Distance from Source\n"); for (int i = 0; i < V; i++) printf("%d \t\t %d\n", i, dist[i]); } void dijkstra(int graph[V][V], int src) { int dist[V]; bool sptSet[V]; for (int i = 0; i < V; i++) dist[i] = INT_MAX, sptSet[i] = false; dist[src] = 0; for (int count = 0; count < V - 1; count++) { int u = minDistance(dist, sptSet); sptSet[u] = true; for (int v = 0; v < V; v++) if (!sptSet[v] && graph[u][v] && dist[u] != INT_MAX && dist[u] + graph[u][v] < dist[v]) dist[v] = dist[u] + graph[u][v]; } printSolution(dist); } int main() { int graph[V][V] = {{0, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 8, 0}, {4, 0, 8, 0, 0, 0, 0, 11, 0}, {0, 8, 0, 7, 0, 4, 0, 0, 2}, {0, 0, 7, 0, 9, 14, 0, 0, 0}, {0, 0, 0, 9, 0, 10, 0, 0, 0}, {0, 0, 4, 14, 10, 0, 2, 0, 0}, {0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 1, 6}, {8, 11, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 7}, {0, 0, 2, 0, 0, 0, 6, 7, 0}}; dijkstra(graph, 0); return 0; } ```

弗洛伊德算法和迪杰特斯拉算法区别

弗洛伊德算法(Floyd-Warshall algorithm)和迪杰特斯拉算法(Dijkstra's algorithm)是两种常用的图算法,用于解决不同类型的问题。 1. 功能区别: - 弗洛伊德算法用于计算图中任意两个节点之间的最短路径。它能够处理包含负权边的图,并且可以找到所有节点对之间的最短路径。 - 迪杰特斯拉算法用于计算图中一个起始节点到其他所有节点的最短路径。它基于贪心策略,每次选择当前最短路径的节点进行扩展,直到找到起始节点到所有其他节点的最短路径。 2. 执行效率: - 弗洛伊德算法的时间复杂度为O(V^3),其中V是图中节点的数量。对于小规模图来说,它的执行效率相对较低。 - 迪杰特斯拉算法的时间复杂度为O((V+E)logV),其中V是节点数量,E是边的数量。通常情况下,迪杰特斯拉算法的执行效率比弗洛伊德算法高。 3. 适用场景: - 弗洛伊德算法适用于解决全局最短路径问题,例如在网络路由中找到所有节点对之间的最短路径。 - 迪杰特斯拉算法适用于解决单源最短路径问题,例如在地图导航中找到一个起始地点到其他所有地点的最短路径。 总结来说,弗洛伊德算法和迪杰特斯拉算法在功能和执行效率上有所不同,选择使用哪种算法取决于具体的问题需求和图的规模。

相关推荐

迪杰斯特拉算法(Dijkstra's algorithm)是一种用于解决图中单源最短路径问题的经典算法。它可以找到从起点到图中所有其他节点的最短路径。 以下是一个使用C语言实现的迪杰斯特拉算法的示例代码: c #include <stdio.h> #include #define V 9 int minDistance(int dist[], bool sptSet[]) { int min = INT_MAX, min_index; for (int v = 0; v < V; v++) if (sptSet[v] == false && dist[v] <= min) min = dist[v], min_index = v; return min_index; } void printSolution(int dist[]) { printf("Vertex \t Distance from Source\n"); for (int i = 0; i < V; i++) printf("%d \t\t %d\n", i, dist[i]); } void dijkstra(int graph[V][V], int src) { int dist[V]; bool sptSet[V]; for (int i = 0; i < V; i++) dist[i] = INT_MAX, sptSet[i] = false; dist[src] = 0; for (int count = 0; count < V - 1; count++) { int u = minDistance(dist, sptSet); sptSet[u] = true; for (int v = 0; v < V; v++) if (!sptSet[v] && graph[u][v] && dist[u] != INT_MAX && dist[u] + graph[u][v] < dist[v]) dist[v] = dist[u] + graph[u][v]; } printSolution(dist); } int main() { int graph[V][V] = {{0, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 8, 0}, {4, 0, 8, 0, 0, 0, 0, 11, 0}, {0, 8, 0, 7, 0, 4, 0, 0, 2}, {0, 0, 7, 0, 9, 14, 0, 0, 0}, {0, 0, 0, 9, 0, 10, 0, 0, 0}, {0, 0, 4, 14, 10, 0, 2, 0, 0}, {0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 1, 6}, {8, 11, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 7}, {0, 0, 2, 0, 0, 0, 6, 7, 0}}; dijkstra(graph, 0); return 0; } 这个示例代码中的图是一个包含9个节点的无向图,通过调用dijkstra函数,将从节点0开始到其他节点的最短路径打印出来。你可以根据自己的需求修改图的大小和边的权重来运行该代码。
迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是一种用于求解带权有向图中单源最短路径的算法。下面是一个使用C语言实现的简单示例: c #include <stdio.h> #include #define V 9 // 图的顶点数 // 找到距离数组dist[]中最小值的顶点索引 int minDistance(int dist[], bool visited[]) { int min = INT_MAX, minIndex; for (int v = 0; v < V; v++) { if (visited[v] == false && dist[v] <= min) { min = dist[v]; minIndex = v; } } return minIndex; } // 打印最短路径结果 void printSolution(int dist[]) { printf("顶点\t距离\n"); for (int i = 0; i < V; i++) { printf("%d\t%d\n", i, dist[i]); } } void dijkstra(int graph[V][V], int src) { int dist[V]; // 存储最短路径 bool visited[V]; // 标记顶点是否被访问过 // 初始化距离数组和访问标记数组 for (int i = 0; i < V; i++) { dist[i] = INT_MAX; visited[i] = false; } dist[src] = 0; // 源顶点到自身的距离为0 for (int count = 0; count < V - 1; count++) { int u = minDistance(dist, visited); visited[u] = true; for (int v = 0; v < V; v++) { // 更新距离数组 if (!visited[v] && graph[u][v] && dist[u] != INT_MAX && dist[u] + graph[u][v] < dist[v]) { dist[v] = dist[u] + graph[u][v]; } } } printSolution(dist); } int main() { int graph[V][V] = {{0, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 8, 0}, {4, 0, 8, 0, 0, 0, 0, 11, 0}, {0, 8, 0, 7, 0, 4, 0, 0, 2}, {0, 0, 7, 0, 9, 14, 0, 0, 0}, {0, 0, 0, 9, 0, 10, 0, 0, 0}, {0, 0, 4, 14, 10, 0, 2, 0, 0}, {0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 1, 6}, {8, 11, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 7}, {0, 0, 2, 0, 0, 0, 6, 7, 0}}; dijkstra(graph, 0); return 0; } 以上示例演示了如何使用迪杰斯特拉算法找到带权有向图中从源顶点到其他顶点的最短路径。在上述示例中,我们使用了一个9个顶点的图,并使用邻接矩阵来表示图的连接关系。你可以根据自己的需求调整图的大小和边的权重。运行程序后,将输出每个顶点到源顶点的最短距离。
以下是使用迪杰特斯拉算法求单源点路径的C++代码实现,其中使用了邻接矩阵表示图: c++ #include <iostream> #include using namespace std; #define V 5 // 图的顶点数 // 找到未被处理的最小距离顶点 int minDistance(int dist[], bool sptSet[]) { int min = INT_MAX, min_index; for (int v = 0; v < V; v++) if (sptSet[v] == false && dist[v] <= min) min = dist[v], min_index = v; return min_index; } // 打印从源点到目标点的路径 void printPath(int parent[], int j) { if (parent[j] == -1) return; printPath(parent, parent[j]); cout << j << " "; } // 打印从源点到各顶点的最短路径 void printSolution(int dist[], int n, int parent[]) { int src = 0; cout << "顶点\t距离\t路径" << endl; for (int i = 1; i < V; i++) { cout << src << "->" << i << "\t" << dist[i] << "\t" << src << " "; printPath(parent, i); cout << endl; } } // 使用迪杰特斯拉算法求单源点路径 void dijkstra(int graph[V][V], int src) { int dist[V]; // 存储从源点到各顶点的距离 bool sptSet[V]; // 已处理顶点的标记 int parent[V]; // 存储从源点到各顶点的路径 // 初始化 for (int i = 0; i < V; i++) { parent[0] = -1; dist[i] = INT_MAX; sptSet[i] = false; } dist[src] = 0; // 处理V-1个顶点 for (int count = 0; count < V - 1; count++) { // 选出未被处理的最小距离顶点 int u = minDistance(dist, sptSet); sptSet[u] = true; // 更新其它顶点的距离 for (int v = 0; v < V; v++) if (!sptSet[v] && graph[u][v] && dist[u] != INT_MAX && dist[u] + graph[u][v] < dist[v]) { parent[v] = u; dist[v] = dist[u] + graph[u][v]; } } // 打印结果 printSolution(dist, V, parent); } int main() { int graph[V][V] = {{0, 2, 0, 6, 0}, {2, 0, 3, 8, 5}, {0, 3, 0, 0, 7}, {6, 8, 0, 0, 9}, {0, 5, 7, 9, 0}}; dijkstra(graph, 0); return 0; } 上述代码中,我们首先定义了一个V宏表示图的顶点数。minDistance()函数用于找到未被处理的最小距离顶点,printPath()函数用于打印从源点到目标点的路径,printSolution()函数用于打印从源点到各顶点的最短路径。 在dijkstra()函数中,我们初始化了dist数组(存储从源点到各顶点的距离)、sptSet数组(已处理顶点的标记)和parent数组(存储从源点到各顶点的路径)。然后,我们选出未被处理的最小距离顶点,并更新其它顶点的距离。最后,我们打印出从源点到各顶点的最短路径。 在main()函数中,我们定义了一个邻接矩阵graph表示图,并调用dijkstra()函数求解单源点路径问题。
迪杰斯特拉算法是一种用于解决带权有向图或无向图的单源最短路径问题的算法。它可以计算出从源点到图中所有其他节点的最短路径。该算法的基本思想是从源点开始,依次遍历与其相邻的节点,并更新这些节点到源点的距离。在遍历过程中,每次选择距离源点最近的节点作为下一个遍历的节点,直到遍历完所有节点为止。迪杰斯特拉算法的时间复杂度为O(n^2),其中n为节点数。在实际应用中,可以使用优先队列等数据结构来优化算法的效率。 以下是迪杰斯特拉算法的java代码实现: public class Dijkstra { public static void dijkstra(int[][] graph, int src) { int n = graph.length; int[] dist = new int[n]; boolean[] visited = new boolean[n]; for (int i = 0; i < n; i++) { dist[i] = Integer.MAX_VALUE; visited[i] = false; } dist[src] = 0; for (int i = 0; i < n - 1; i++) { int u = minDistance(dist, visited); visited[u] = true; for (int v = 0; v < n; v++) { if (!visited[v] && graph[u][v] != 0 && dist[u] != Integer.MAX_VALUE && dist[u] + graph[u][v] < dist[v]) { dist[v] = dist[u] + graph[u][v]; } } } printSolution(dist); } public static int minDistance(int[] dist, boolean[] visited) { int min = Integer.MAX_VALUE; int minIndex = -1; for (int i = 0; i < dist.length; i++) { if (!visited[i] && dist[i] <= min) { min = dist[i]; minIndex = i; } } return minIndex; } public static void printSolution(int[] dist) { System.out.println("Vertex \t Distance from Source"); for (int i = 0; i < dist.length; i++) { System.out.println(i + " \t\t " + dist[i]); } } public static void main(String[] args) { int[][] graph = new int[][]{{0, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 8, 0}, {4, 0, 8, 0, 0, 0, 0, 11, 0}, {0, 8, 0, 7, 0, 4, 0, 0, 2}, {0, 0, 7, 0, 9, 14, 0, 0, 0}, {0, 0, 0, 9, 0, 10, 0, 0, 0}, {0, 0, 4, 14, 10, 0, 2, 0, 0}, {0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 1, 6}, {8, 11, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 7}, {0, 0, 2, 0,
### 回答1: 迪杰斯特拉算法是一种用于寻找图中最短路径的算法。它的工作原理是每次找出距离起点最近的未访问的顶点,并标记它已经被访问。然后更新其他顶点的距离,即如果从起点经过这个被访问的顶点可以更新它们的距离,则更新它们的距离。这个过程会一直进行直到所有的顶点都被访问过。 下面是一个 Java 的实现例子: public class Dijkstra { public static void main(String[] args) { // 邻接矩阵表示图 int[][] graph = { {0, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 8, 0}, {4, 0, 8, 0, 0, 0, 0, 11, 0}, {0, 8, 0, 7, 0, 4, 0, 0, 2}, {0, 0, 7, 0, 9, 14, 0, 0, 0}, {0, 0, 0, 9, 0, 10, 0, 0, 0}, {0, 0, 4, 14, 10, 0, 2, 0, 0}, {0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 1, 6}, {8, 11, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 7}, {0, 0, 2, 0, 0, 0, 6, 7, 0} }; int[] dist = dijkstra(graph, 0); for (int i = 0; i < dist.length; i++) { System.out.println("0 到 " + i + " 的最短距离为:" + dist[i]); } } public static int[] dijkstra(int[][] graph, int src) { int n = graph.length; int[] dist = new int[n]; // 标记是否已访问 boolean[] visited = new boolean[n]; // 初始化距离 for (int i = 0; i < n; i++) { dist[i] = Integer.MAX_VALUE; } dist[src] = 0; ### 回答2: 迪杰斯特拉算法是一种用于解决最短路径问题的算法。它的核心思想是从起始点开始,逐步寻找到其他节点的最短路径,并将找到的路径上的节点标记为已访问。该算法需要一个图的数据结构来表示节点和边的关系,并使用一个数组来记录每个节点的最短距离。在Java中实现迪杰斯特拉算法可以采用以下步骤。 1. 首先,创建一个方法来实现迪杰斯特拉算法。该方法接受一个图的数据结构、起始点和终点作为参数。 2. 初始化一个距离数组,用于记录起始点到每个节点的最短距离,默认值为无穷大。 3. 将起始点的最短距离设为0,并将其标记为已访问。 4. 创建一个优先队列(PriorityQueue)用于存储待访问的节点,按照最短距离从小到大排序。 5. 将起始点加入优先队列。 6. 循环执行以下步骤,直到优先队列为空: - 通过优先队列的头部节点,获取当前最短距离的节点。 - 遍历该节点的邻居节点,计算从起始点经过当前节点到邻居节点的距离。 - 如果通过当前节点到邻居节点的距离小于邻居节点的最短距离,则更新邻居节点的最短距离。 - 将邻居节点加入优先队列。 7. 返回终点的最短距离。 以上是实现迪杰斯特拉算法的大致思路,具体的实现需要根据具体情况进行调整和细化。通过迪杰斯特拉算法,我们可以在一个加权图中寻找到起始点到终点的最短路径。这个算法在路径规划等领域有着广泛的应用。 ### 回答3: 迪杰斯特拉算法是一种常用的图算法,用于求解单源最短路径问题。在Java中,可以通过以下步骤实现迪杰斯特拉算法: 1. 首先,创建一个图的类,用于表示图的结构和边的权重。可以使用邻接矩阵或邻接表等数据结构存储图的信息。 2. 创建一个长度为图顶点数量的数组,用于存储顶点到源顶点的最短距离。初始化数组,将源顶点的距离设置为0,其他顶点的距离设置为无穷大。 3. 创建一个优先队列或最小堆,用于按照顶点到源顶点的距离进行排序。 4. 将源顶点加入优先队列或最小堆。 5. 当优先队列或最小堆不为空时,循环执行以下步骤: - 从优先队列或最小堆中取出距离源顶点最近的顶点。 - 遍历该顶点的所有邻接顶点,计算从源顶点到这些邻接顶点的距离。 - 如果计算得到的距离小于当前保存的距离,则更新距离数组。 - 将邻接顶点加入优先队列或最小堆。 6. 循环结束后,距离数组中保存的就是源顶点到各个顶点的最短距离。 以上就是利用迪杰斯特拉算法求解最短路径的Java实现方法。通过不断更新最短路径信息,迪杰斯特拉算法可以找到源顶点到任意顶点的最短路径。在实际应用中,迪杰斯特拉算法可以用于路由选择、网络拓扑分析等领域。
迪杰斯特拉算法(Dijkstra's algorithm)是一种用于解决带权图中最短路径问题的算法。它以起始点为中心,逐层向外扩展,直到扩展到终点为止。以下是Java实现迪杰斯特拉算法的示例代码: java import java.util.*; public class DijkstraAlgorithm { private static final int INF = Integer.MAX_VALUE; // 无穷大 public static void dijkstra(int[][] graph, int start) { int n = graph.length; // 图的顶点数 int[] dist = new int[n]; // 存储起始点到各个顶点的最短距离 boolean[] visited = new boolean[n]; // 记录顶点是否已被访问 // 初始化dist数组,默认为无穷大 Arrays.fill(dist, INF); dist[start] = 0; // 起始点到自身的距离为0 for (int i = 0; i < n - 1; i++) { int minDist = INF; int minIndex = -1; // 找到当前未访问的顶点中距离起始点最近的顶点 for (int j = 0; j < n; j++) { if (!visited[j] && dist[j] < minDist) { minDist = dist[j]; minIndex = j; } } if (minIndex == -1) { break; // 所有顶点都已访问过,退出循环 } visited[minIndex] = true; // 标记该顶点为已访问 // 更新与当前顶点相邻的顶点的最短距离 for (int j = 0; j < n; j++) { if (!visited[j] && graph[minIndex][j] != INF && dist[minIndex] + graph[minIndex][j] < dist[j]) { dist[j] = dist[minIndex] + graph[minIndex][j]; } } } // 输出起始点到各个顶点的最短距离 for (int i = 0; i < n; i++) { System.out.println("从起始点到顶点 " + i + " 的最短距离为:" + dist[i]); } } public static void main(String[] args) { int[][] graph = { {0, 2, 4, INF, INF}, {2, 0, 1, 4, 2}, {4, 1, 0, 1, 3}, {INF, 4, 1, 0, 1}, {INF, 2, 3, 1, 0} }; int start = 0; // 起始点的索引 dijkstra(graph, start); } } 这段代码实现了迪杰斯特拉算法,通过传入一个带权图的邻接矩阵和起始点的索引,计算出起始点到各个顶点的最短距离,并输出结果。
迪杰斯特拉算法是一种经典的最短路径算法,主要用于解决带权图中的单源最短路径问题。下面是Java实现迪杰斯特拉算法的示例代码: java import java.util.Arrays; public class Dijkstra { private static final int INF = Integer.MAX_VALUE; // 表示两点之间没有边相连 /** * 计算从源点出发到各个顶点的最短距离 * @param graph 图 * @param src 源点 * @return 最短距离数组 */ public static int[] dijkstra(int[][] graph, int src) { int n = graph.length; // 图中顶点的个数 int[] dist = new int[n]; // 记录从源点到各个顶点的最短距离 boolean[] visited = new boolean[n]; // 标记顶点是否被访问过 Arrays.fill(dist, INF); // 初始化为无穷大 dist[src] = 0; // 到自己的距离为0 for (int i = 0; i < n - 1; i++) { int u = findMinDist(dist, visited); // 找到未访问过的距离最短的顶点 visited[u] = true; // 标记为已访问 for (int v = 0; v < n; v++) { if (!visited[v] && graph[u][v] != INF && dist[u] + graph[u][v] < dist[v]) { // 如果v未被访问过,且u和v之间有边相连,且通过u可以使得src到v的距离更短 dist[v] = dist[u] + graph[u][v]; // 更新距离 } } } return dist; } /** * 找到未访问过的距离最短的顶点 * @param dist 记录从源点到各个顶点的最短距离 * @param visited 标记顶点是否被访问过 * @return 未访问过的距离最短的顶点 */ private static int findMinDist(int[] dist, boolean[] visited) { int minDist = INF; int minIndex = -1; for (int i = 0; i < dist.length; i++) { if (!visited[i] && dist[i] < minDist) { minDist = dist[i]; minIndex = i; } } return minIndex; } public static void main(String[] args) { int[][] graph = { {INF, 2, 4, INF, INF}, {INF, INF, 1, 7, INF}, {INF, INF, INF, INF, 3}, {INF, INF, INF, INF, 1}, {INF, INF, INF, INF, INF} }; int[] dist = dijkstra(graph, 0); System.out.println(Arrays.toString(dist)); // [0, 2, 4, 9, 7] } } 在上面的示例代码中,我们使用了一个二维数组graph来表示图,其中graph[i][j]表示从顶点i到顶点j的边的权值。如果两个顶点之间没有边相连,则将graph[i][j]设置为一个足够大的值,这里我们使用Integer.MAX_VALUE表示。在dijkstra方法中,我们首先初始化从源点到各个顶点的距离为无穷大,然后从源点开始,每次找到未访问过的距离最短的顶点,标记为已访问,并更新与该顶点相邻的顶点的距离。最终得到从源点出发到各个顶点的最短距离。
迪杰斯特拉算法(Dijkstra's algorithm)是一种用于求解带权有向图中单源最短路径的算法,其时间复杂度为O(V^2),其中V为图中节点的数量。该算法适用于边的权重非负的情况。 以下是Java实现迪杰斯特拉算法的示例代码: java import java.util.*; public class DijkstraAlgorithm { private static final int NO_PARENT = -1; private static void dijkstra(int[][] adjacencyMatrix, int startVertex) { int nVertices = adjacencyMatrix[0].length; // shortestDistances[i]会存储从startVertex到i的最短距离 int[] shortestDistances = new int[nVertices]; // visited[i]会标记是否已经访问过节点i boolean[] visited = new boolean[nVertices]; // 初始情况下,从startVertex到所有节点的距离都为无穷大 for (int i = 0; i < nVertices; i++) { shortestDistances[i] = Integer.MAX_VALUE; } // 从startVertex到自身的距离为0 shortestDistances[startVertex] = 0; // parentVertices[i]会存储从startVertex到i的最短路径上i的前一个节点 int[] parentVertices = new int[nVertices]; // 初始情况下,从startVertex到所有节点的最短路径上不存在前一个节点 parentVertices[startVertex] = NO_PARENT; // 根据Dijkstra算法,依次访问所有节点 for (int i = 1; i < nVertices; i++) { int nearestVertex = -1; int shortestDistance = Integer.MAX_VALUE; // 选择当前未访问的距离startVertex最近的节点 for (int j = 0; j < nVertices; j++) { if (!visited[j] && shortestDistances[j] < shortestDistance) { nearestVertex = j; shortestDistance = shortestDistances[j]; } } // 将该节点标记为已访问 visited[nearestVertex] = true; // 更新最短距离和前一个节点 for (int k = 0; k < nVertices; k++) { int edgeDistance = adjacencyMatrix[nearestVertex][k]; if (edgeDistance > 0 && (shortestDistance + edgeDistance) < shortestDistances[k]) { parentVertices[k] = nearestVertex; shortestDistances[k] = shortestDistance + edgeDistance; } } } printSolution(startVertex, shortestDistances, parentVertices); } private static void printSolution(int startVertex, int[] distances, int[] parents) { int nVertices = distances.length; System.out.print("Vertex\t Distance\tPath"); for (int i = 0; i < nVertices; i++) { if (i != startVertex) { System.out.print("\n" + startVertex + " -> " + i + " \t\t " + distances[i] + "\t\t"); printPath(i, parents); } } } private static void printPath(int currentVertex, int[] parents) { if (currentVertex == NO_PARENT) { return; } printPath(parents[currentVertex], parents); System.out.print(currentVertex + " "); } public static void main(String[] args) { int[][] adjacencyMatrix = { {0, 1, 4, 0, 0}, {0, 0, 2, 5, 0}, {0, 0, 0, 0, 3}, {0, 0, 0, 0, 2}, {0, 0, 0, 0, 0} }; dijkstra(adjacencyMatrix, 0); } } 该示例代码实现了Dijkstra算法,并输出了从起点到其他节点的最短路径和距离。在该示例代码中,我们使用邻接矩阵来表示图,其中0表示两个节点之间没有边,非零值表示两个节点之间的边的权重。在示例代码中,我们使用了一个二维数组adjacencyMatrix来存储邻接矩阵。我们还定义了一个dijkstra方法,该方法接受一个邻接矩阵和起点的索引作为参数,并使用Dijkstra算法计算从起点到所有其他节点的最短路径。最后,我们在main方法中创建了一个邻接矩阵,并调用dijkstra方法来计算最短路径。

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数据年度2000-2021 数据范围:全国34个省份,含港澳台 数据年度:2000-2021,22个年度的数据 excel数据文件包原始数据(由于多年度指标不同存在缺失值)、线性插值、ARIMA填补三个版本,提供您参考使用。 其中,ARIMA回归填补无缺失值。 填补说明: 线性插值。利用数据的线性趋势,对各年份中间的缺失部分进行填充,得到线性插值版数据,这也是学者最常用的插值方式。 ARIMA回归填补。基于ARIMA模型,利用同一地区的时间序列数据,对缺失值进行预测填补。

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123版本全平台chrome和chromedriver离线安装包,详细版本号:123.0.6312.4

网络技术-综合布线-河南农村宽带客户细分的研究.pdf

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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

理解Socket编程的基础概念

# 1. 介绍Socket编程的基本概念 ## 1.1 什么是Socket编程 Socket编程是一种在网络编程中使用的抽象概念,它允许应用程序通过网络进行通信。通过Socket编程,可以实现客户端与服务器端之间的数据交换和通信。 ## 1.2 Socket编程的应用范围 Socket编程广泛应用于网络通信领域,包括但不限于Web服务、即时通讯、网络游戏、远程控制等。 ## 1.3 Socket编程的基本原理 Socket编程基于网络套接字(socket)的概念,通过套接字建立连接、传输数据和关闭连接来实现通信。在Socket编程中,使用不同的协议(如TCP、UDP)来实现数据传输和通信

c语言桌子上有几堆糖果,每堆糖果的数量记录在一个整型数组 nums 中。我们可以每次选择任意一堆,拿走其中的一颗或者两颗糖果,求拿完所有糖果的最少次数。

好的,以下是 C 语言的实现代码: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int min(int a, int b) { return a < b ? a : b; } int minSteps(int* nums, int numsSize) { int dp[numsSize + 1]; dp[0] = 0; dp[1] = 1; for (int i = 2; i <= numsSize; i++) { dp[i] = min(dp[i-1] + 1, dp[i-2] + 1)

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"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依