弗洛伊德算法matlab 图

以下是一个简单的使用弗洛伊德算法求解最短路径问题的 MATLAB 代码：

% 定义邻接矩阵
W = [0, 5, inf, 10;
     inf, 0, 3, inf;
     inf, inf, 0, 1;
     inf, inf, inf, 0];

% 弗洛伊德算法
n = size(W, 1);
D = W;
P = zeros(n, n);
for k = 1:n
    for i = 1:n
        for j = 1:n
            if D(i, j) > D(i, k) + D(k, j)
                D(i, j) = D(i, k) + D(k, j);
                P(i, j) = k;
            end
        end
    end
end

% 输出结果
disp('最短距离矩阵：');
disp(D);
disp('路径矩阵：');
disp(P);

其中，邻接矩阵 `W` 表示图的权重矩阵，`inf` 表示不存在的边。算法的输出结果是最短距离矩阵 `D` 和路径矩阵 `P`。

相关问题

弗洛伊德算法 matlab

Floyd算法是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法，也被称为插点法。它可以用于解决最短路问题。下面是Floyd算法的MATLAB实现示例：

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MATLAB代码实现了Floyd算法，其中`adjMatrix`是一个邻接矩阵，表示图中各个节点之间的距离。`shortestPaths`是一个矩阵，存储了所有节点之间的最短路径。

弗洛伊德算法matlab

弗洛伊德算法（Floyd's algorithm），也称为弗洛伊德-沃夫算法（Floyd-Warshall algorithm），是一种用于解决全源最短路径问题的算法。以下是一个用 MATLAB 实现弗洛伊德算法的示例代码：

function dist = floydWarshall(graph)
    n = size(graph, 1);
    dist = graph;

    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);
                end
            end
        end
    end
end

在这个示例中，`graph` 是一个邻接矩阵，表示图中各个节点之间的距离。`dist` 是一个保存最短路径距离的矩阵，其中 `dist(i, j)` 表示节点 i 到节点 j 的最短路径距离。算法通过不断更新 `dist` 矩阵来求解最短路径。

注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用时可能需要根据具体问题进行适当的修改和调整。