请用matlab编写一个dijkstra算法程序,要求最后输出一个最短路径矩阵

时间: 2024-03-05 16:53:28 浏览: 14
好的,以下是使用MATLAB编写的Dijkstra算法程序: ```matlab function [dist, path] = dijkstra(adj_mat, start_node) % DIJKSTRA Dijkstra's algorithm for finding shortest path in a graph % [DIST, PATH] = DIJKSTRA(ADJ_MAT, START_NODE) returns the shortest % distance from the start_node to all other nodes in the graph with % adjacency matrix ADJ_MAT, and the shortest path from the start_node to % each of these nodes. % % ADJ_MAT is a square matrix representing the graph. If there is an edge % from node i to node j, then ADJ_MAT(i,j) is the weight of the edge. If % there is no such edge, then ADJ_MAT(i,j) = Inf. % % START_NODE is the starting node from which the shortest distance and % path to all other nodes will be calculated. % % DIST is a vector of the shortest distance from the start_node to each % node in the graph. % % PATH is a cell array of the shortest path from the start_node to each % node in the graph. PATH{i} is a vector of nodes representing the % shortest path from start_node to node i. n = size(adj_mat, 1); % number of nodes in the graph dist = Inf(1, n); % initialize distance to all nodes as infinity dist(start_node) = 0; % distance from start_node to itself is zero path = cell(1, n); % initialize shortest path to all nodes as empty visited = false(1, n); % keep track of visited nodes for i = 1:n-1 % find the node with minimum distance from start_node [~, current] = min(dist .* ~visited); visited(current) = true; % update the distance to the neighbors of current node for j = 1:n if adj_mat(current,j) ~= Inf && ~visited(j) if dist(current) + adj_mat(current,j) < dist(j) dist(j) = dist(current) + adj_mat(current,j); path{j} = [path{current}, current]; end end end end % add start_node to the beginning of each path for i = 1:n if ~isempty(path{i}) path{i} = [start_node, path{i}]; end end end ``` 这个程序需要输入一个邻接矩阵和一个起点节点,输出一个最短路径长度数组和一个最短路径节点数组。你可以用以下代码测试这个程序: ```matlab % create a random graph with 10 nodes adj_mat = randi([0, 10], 10); adj_mat(adj_mat==0) = Inf; adj_mat(logical(eye(size(adj_mat)))) = 0; % find the shortest path from node 1 to all other nodes [start_node, ~] = find(adj_mat~=Inf, 1); [dist, path] = dijkstra(adj_mat, start_node); % print the shortest path from node 1 to all other nodes for i = 1:length(dist) fprintf('Shortest path from node %d to node %d: %s\n', start_node, i, sprintf('%d ', path{i})); fprintf('Shortest distance: %d\n\n', dist(i)); end ``` 这个程序会输出一个最短路径的节点序列和一个最短路径长度。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Dijkstra算法最短路径的C++实现与输出路径

今天小编就为大家分享一篇关于Dijkstra算法最短路径的C++实现与输出路径,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧
recommend-type

C++用Dijkstra(迪杰斯特拉)算法求最短路径

Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的最短路径路由算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。下面这篇文章就给大家介绍关于C++用Dijkstra算法...
recommend-type

C++求所有顶点之间的最短路径(用Dijkstra算法)

主要为大家详细介绍了C++用Dijkstra算法求所有顶点之间的最短路径,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

试设计一个算法,求图中一个源点到其他各顶点的最短路径

试设计一个算法,求图中一个源点到其他各顶点的最短路径。 (1)用邻接表表示图; (2)按长度非递减次序打印输出最短路径的长度及相应路径。
recommend-type

基于Dijkstra算法的最短路径实现与应用

在算法设计中,分别用邻接矩阵和邻接表存储带权有向图,并编写C++语言实现Dijkstra算法最短路径,用户只需输入要处理的有向图中包含段的个数和弧头与弧尾的顶点以及该弧上所附带的权值,程序即可自动求出顶点之间...
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

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
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

2. 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像

可以使用matplotlib库来绘制这个函数的图像。以下是一段示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def func(x): return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x) x = np.linspace(0, 5, 500) y = func(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y = e^{-x} sin(2πx)') plt.show() ``` 运行这段
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。