当前位置: 首页 > news >正文

【数据结构与算法】最短路径,Floyd算法,Dijkstra算法 详解

Floyd算法

for (int k = 0; k < n; k++) {for (int i = 0; i < n; i++) {for (int j = 0; j < n; j++) {if (d[i][k] != INF && d[k][j] != INF) {d[i][j] = min(d[i][j], d[i][k] + d[k][j]);}}}
}

Dijkstra算法(基于最小堆)

void dijkstra(int start) {vis.reset();// 初始化for (int i = 0; i < n; i++) {if (i == start) {dist[i] = 0;hmin.push({i, 0});} else {dist[i] = INF;prior[i] = -1;}}while (hmin.size()) {auto t = hmin.top();hmin.pop();int u = t.v;int du = t.d;if (vis[u]) {continue;}vis[u] = 1;// 访问邻接节点for (int i = head[u]; ~i; i = edge[i].next) {int v = edge[i].to;if (dist[v] > du + 1) {// 更新最短距离dist[v] = du + 1;prior[v] = u;hmin.push({v, du + 1});}}}
}

Dijkstra算法和弗洛伊德(Floyd)算法是如何求最短路径的?两种算法各自的优缺点是什么?

  • Dijkstra算法:是一种单源最短路径算法,即从图中的一个节点到其他所有节点的最短路径。它的基本思想是每次找到离源节点最近的一个节点,然后以该节点为中心进行扩展,最终得到源节点到其他所有节点的最短路径。

    • 优点:当只需要求解单源最短路径问题时,效率较高。
    • 缺点:
      • 不能处理存在负权边的图。
      • 只能求解单源最短路径问题,不能求解多源最短路径问题。
  • 弗洛伊德(Floyd)算法:是一种多源最短路径算法,即求图中任意两点之间的最短路径。它的基本思想是从 vi 到 vj 的所有可能存在的路径中,选出一条长度最短的路径。

    • 优点:容易理解,可以算出任意两个节点之间的最短距离,代码编写简单。
    • 缺点:时间复杂度比较高,不适合计算大量数据。

相关文章:

【数据结构与算法】最短路径,Floyd算法,Dijkstra算法 详解

Floyd算法 for (int k 0; k < n; k) {for (int i 0; i < n; i) {for (int j 0; j < n; j) {if (d[i][k] ! INF && d[k][j] ! INF) {d[i][j] min(d[i][j], d[i][k] d[k][j]);}}} }Dijkstra算法&#xff08;基于最小堆&#xff09; void dijkstra(int st…...

PHP中如何进行网络爬虫和数据抓取?

随着互联网时代的到来&#xff0c;网络数据的爬取与抓取已成为许多人的日常工作。在支持网页开发的程序语言中&#xff0c;php以其可扩展性和易上手的特点&#xff0c;成为了网络爬虫和数据抓取的热门选项。本文将从以下几个方面介绍php中如何进行网络爬虫和数据抓取。 一、HT…...

【Hadoop集群搭建】实验3:JDK安装及配置、Hadoop本地模式部署及测试

1. 安装 SSH 工具 SSH Secure Shell Client 传输软件 FinalShell(推荐使用) 1.1使用SSH工具将JDK安装包上传至虚拟主机hadoop01, hadoop02, hadoop03&#xff0c;sogou500w 数据上传至 hadoop01。 a. 在虚拟主机/usr 目录下创建文件夹 java&#xff0c;JDK 上传至此目录&…...

分布式锁在Spring Boot应用中的优雅实现

在现代微服务架构中&#xff0c;分布式锁是一种常用的技术手段&#xff0c;用于确保在分布式系统中&#xff0c;同一时间只有一个服务实例能够执行某个特定的操作。这对于防止并发问题、保证数据一致性至关重要。在Spring Boot应用中&#xff0c;我们可以通过自定义注解和切面的…...

常用框架-Spring Boot

常用框架-Spring Boot 1、Spring Boot是什么?2、为什么要使用Spring Boot?3、Spring Boot的核心注解是哪个?它主要由哪几个注解组成的?4、有哪些运行Spring Boot的方式?5、如何理解 Spring Boot 中的Starters?6、有哪些常见的Starters?7、如何在Spring Boot启动的时候运…...

AttributeError: module ‘cv2‘ has no attribute ‘face‘

Traceback (most recent call last): File "D:\AI_37\pythonProject7\day23\课堂代码\day23\07-人脸识别.py", line 4, in <module> recognizer cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() ^^^^^^^^ AttributeError: module cv2 has no at…...

不管你是普本还是双一流,建议你一定要尝试一下学习GIS开发

毕业季&#xff0c;很多企业的秋招和暑期实习已经开始了&#xff0c;在这个24秋招和25考研并列进行的毕业季&#xff0c;GIS专业的同学&#xff0c;做好自己的职业规划显得十分重要。 WebGIS开发&#xff0c;近年来成为了3S及相关专业的学生备受关注的热门选择。 不论是本科毕…...

OurBMC大咖说丨第5期:BMC开发中的非标准化问题探讨

栏目介绍&#xff1a;"OurBMC大咖说" 是由 OurBMC 社区精心策划的线上讲座栏目&#xff0c;邀请 BMC 相关领域大咖共同探讨 BMC 全栈技术的发展趋势、挑战和机遇。无论你是初学者还是资深从业者&#xff0c;"OurBMC大咖说" 都将为你提供一个宝贵的学习和交…...

空调制冷剂泄漏引发健康隐患,冷媒传感器实时监测至关重要

随着夏季的脚步逐渐临近&#xff0c;气温逐渐攀升&#xff0c;空调成为了许多家庭和企业必不可少的降温设备。然而&#xff0c;近年来多起因空调制冷剂泄漏导致的健康问题和安全事故&#xff0c;让人们开始重新审视空调使用安全的重要性。其中&#xff0c;冷媒传感器的实时监测…...

开源TinyFSM状态机适用于嵌入式工业平台吗?

文章目录 引言基于传统 C 实现的状态机TinyFSM 实现的对比现代 C 实现的状态机性能对比TinyFSM 性能测试传统 C 性能测试现代 C 性能测试 工业Misra C编程标准TinyFSM 的优缺点分析结论 引言 TinyFSM是一个为C设计的轻量级有限状态机开源库库。 在嵌入式系统开发中&#xff0c…...

EE trade:利弗莫尔三步建仓法

在股市投资领域&#xff0c;利弗莫尔这个名字代表着无数的智慧和经历。他的三步建仓法成为了投资者们趋之若鹜的学习对象。本文将详细解析利弗莫尔的著名买入法&#xff0c;通过分步进攻方式&#xff0c;有效掌控市场并实现盈利。 一、利弗莫尔的三步建仓法详解 利弗莫尔三步…...

Java中Callable的应用

在Java中&#xff0c;Callable接口是一种用于并发编程的接口&#xff0c;它与Runnable类似&#xff0c;但有一些重要的区别和优势。Callable接口提供了一种在多线程环境下执行任务并返回结果的方法。以下是一些Callable接口的常见应用场景和使用示例&#xff1a; Callable vs.…...

测试卡无法仪表注册问题分析

1、问题描述 00101测试卡无法注册LTE网络&#xff0c;modemlog中发现终端未发起Attach请求&#xff0c;对比正常注册非正常注册的版本&#xff0c;发现正常的多出了ims apn。可以通过ATCGDCONT?来查询modem APN参数。 2、问题分析 目前Modem是一套&#xff0c;没有相关修改。因…...

【扩散模型(一)】Stable Diffusion中的重建分支(reconstruction branch)和条件分支(condition branch)

Stable Diffusion 是一种基于扩散模型的生成模型&#xff0c;用于生成图像等数据。在解释 Stable Diffusion 的过程中&#xff0c;经常会提到两个主要的分支&#xff1a;重建分支&#xff08;reconstruction branch&#xff09;和条件分支&#xff08;condition branch&#xf…...

WPF——Binding

一、作用 将Window GUI的运行机理从 “事件驱动” 转变为 “数据驱动”。将UI界面与业务逻辑解耦&#xff0c;使得改动一个而无需改动另一个。数据逻辑层自成体系&#xff0c;使得无需借助UI也可进行单元测试。 二、基础 1. Binding源模板 Binding包括源与目标&#xff0c;源…...

linux与windows环境下qt程序打包教程

一、演示环境 qt5.14.2 二、Linux 2.1 关联依赖文件 2.1.1 下载打包工具 在Windows环境下可以使用 Qt Creator自带的官方工具进行打包&#xff0c;而Linux环境下没有官方工具&#xff0c;需要借助第三方工具才能打包。如&#xff1a;linuxdeployqt、CQtDeployer、AppImage…...

LeetCode21-合并两个有序链表

题目 将两个升序链表合并为一个新的 升序 链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;l1 [1,2,4], l2 [1,3,4] 输出&#xff1a;[1,1,2,3,4,4] 示例 2&#xff1a; 输入&#xff1a;l1 [], l2 [] 输出&#xf…...

嵌入式学习——数据结构(双向无头无环链表)——day47

1. makefile——&#xff08;注意&#xff1a;双向无头链表第一个节点的pre为空&#xff0c;最后一个节点的next为空&#xff09; 单向无头链表只能找到后一个节点、双向无头链表前后节点都能找到 OBJ:doulink OBJSmain.c doublelink.c CClgcc$(OBJ):$(OBJS)$(CC) $^ -o $ .PH…...

MYSQL 将某个字段赋值当前时间

如 我们需要将use_time 赋值为当前时间&#xff1a; 准备三条数据 &#xff1a; 执行sql &#xff0c;2种当前时间赋值函数&#xff0c;1种关键字赋值 &#xff1a; update test_info SET use_timeNOW() WHERE id 1; update test_info SET use_timeCURRENT_TIMESTAMP() …...

ModelSim® SE Command Reference Manual : find命令的用法

该命令按类型和名称定位对象。命令的参数按对象类型分组。 1、语法 find nets | signals <object_name> … [-internal] [-nofilter] {[-in] [-inout] [-out] | [-ports]} [-recursive]find instances | blocks {<object_name> … | -bydu <design_unit> |…...

网络编程(Modbus进阶)

思维导图 Modbus RTU&#xff08;先学一点理论&#xff09; 概念 Modbus RTU 是工业自动化领域 最广泛应用的串行通信协议&#xff0c;由 Modicon 公司&#xff08;现施耐德电气&#xff09;于 1979 年推出。它以 高效率、强健性、易实现的特点成为工业控制系统的通信标准。 包…...

基于Flask实现的医疗保险欺诈识别监测模型

基于Flask实现的医疗保险欺诈识别监测模型 项目截图 项目简介 社会医疗保险是国家通过立法形式强制实施&#xff0c;由雇主和个人按一定比例缴纳保险费&#xff0c;建立社会医疗保险基金&#xff0c;支付雇员医疗费用的一种医疗保险制度&#xff0c; 它是促进社会文明和进步的…...

关于nvm与node.js

1 安装nvm 安装过程中手动修改 nvm的安装路径&#xff0c; 以及修改 通过nvm安装node后正在使用的node的存放目录【这句话可能难以理解&#xff0c;但接着往下看你就了然了】 2 修改nvm中settings.txt文件配置 nvm安装成功后&#xff0c;通常在该文件中会出现以下配置&…...

【网络安全产品大调研系列】2. 体验漏洞扫描

前言 2023 年漏洞扫描服务市场规模预计为 3.06&#xff08;十亿美元&#xff09;。漏洞扫描服务市场行业预计将从 2024 年的 3.48&#xff08;十亿美元&#xff09;增长到 2032 年的 9.54&#xff08;十亿美元&#xff09;。预测期内漏洞扫描服务市场 CAGR&#xff08;增长率&…...

Java面试专项一-准备篇

一、企业简历筛选规则 一般企业的简历筛选流程&#xff1a;首先由HR先筛选一部分简历后&#xff0c;在将简历给到对应的项目负责人后再进行下一步的操作。 HR如何筛选简历 例如&#xff1a;Boss直聘&#xff08;招聘方平台&#xff09; 直接按照条件进行筛选 例如&#xff1a…...

DeepSeek 技术赋能无人农场协同作业:用 AI 重构农田管理 “神经网”

目录 一、引言二、DeepSeek 技术大揭秘2.1 核心架构解析2.2 关键技术剖析 三、智能农业无人农场协同作业现状3.1 发展现状概述3.2 协同作业模式介绍 四、DeepSeek 的 “农场奇妙游”4.1 数据处理与分析4.2 作物生长监测与预测4.3 病虫害防治4.4 农机协同作业调度 五、实际案例大…...

视频行为标注工具BehaviLabel(源码+使用介绍+Windows.Exe版本)

前言&#xff1a; 最近在做行为检测相关的模型&#xff0c;用的是时空图卷积网络&#xff08;STGCN&#xff09;&#xff0c;但原有kinetic-400数据集数据质量较低&#xff0c;需要进行细粒度的标注&#xff0c;同时粗略搜了下已有开源工具基本都集中于图像分割这块&#xff0c…...

人工智能(大型语言模型 LLMs)对不同学科的影响以及由此产生的新学习方式

今天是关于AI如何在教学中增强学生的学习体验&#xff0c;我把重要信息标红了。人文学科的价值被低估了 ⬇️ 转型与必要性 人工智能正在深刻地改变教育&#xff0c;这并非炒作&#xff0c;而是已经发生的巨大变革。教育机构和教育者不能忽视它&#xff0c;试图简单地禁止学生使…...

k8s从入门到放弃之HPA控制器

k8s从入门到放弃之HPA控制器 Kubernetes中的Horizontal Pod Autoscaler (HPA)控制器是一种用于自动扩展部署、副本集或复制控制器中Pod数量的机制。它可以根据观察到的CPU利用率&#xff08;或其他自定义指标&#xff09;来调整这些对象的规模&#xff0c;从而帮助应用程序在负…...

如何在Windows本机安装Python并确保与Python.NET兼容

✅作者简介&#xff1a;2022年博客新星 第八。热爱国学的Java后端开发者&#xff0c;修心和技术同步精进。 &#x1f34e;个人主页&#xff1a;Java Fans的博客 &#x1f34a;个人信条&#xff1a;不迁怒&#xff0c;不贰过。小知识&#xff0c;大智慧。 &#x1f49e;当前专栏…...