请问，路径规划算法怎么求邻接表的最短路径

qq_38530925 2019-06-04 10:02:44
请问，路径规划算法怎么求邻接表的最短路径
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stherix 2019-06-05
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[quote=引用 1 楼 stherix的回复:]迪杰斯特拉算法啊
不会求邻接表，他和求邻接矩阵的方法一样吗[/quote] 邻接表和矩阵可以很容易转换的啊 https://blog.csdn.net/zuochao_2013/article/details/70808810
qq_38530925 2019-06-04
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引用 1 楼 stherix的回复:
迪杰斯特拉算法啊
不会求邻接表，他和求邻接矩阵的方法一样吗
stherix 2019-06-04
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迪杰斯特拉算法啊
动态规划算法实现多段图最短路径问题
#include //#define LEN sizeof(struct NODE) #define N 10 #define MAX_TYPE 10000 #define ZERO_TYPE 0 /*定义图的邻接链表*/ struct NODE /*邻接表节点的数据结构*/ { int v_num;/*邻接顶点的编号*/ int len;/*邻接顶点与该顶点的费用*/ struct NODE *next;/*下一个邻接顶点*/ }; NODE *node=new NODE[N]; /*多段邻接链表头节点*/ int cost[N];/*在多段决策中各个定点到收点的最小费用*/ int *route=new int[N];/*从原点到收点的最短路径上的顶点编号*/ int path[N];/*在阶段决策中，各个顶点到收点的最短路径上的前方顶点编号*/
基于Dijkstra算法的最短路径实现与应用
Dijkstra算法是用于计算一个节点到其余所有节点最短路径的单源路径算法。我们先阐述Dijkstra算法的原理，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最短路径。在此基础上讨论该算法在实际生活中的应用。
数据结构与常见算法，从递归开始，排序，至链表，队列，栈，树，图等。.zip
逻辑结构：描述数据元素之间的逻辑关系，如线性结构（如数组、链表）、树形结构（如二叉树、堆、B树）、图结构（有向图、无向图等）以及集合和队列等抽象数据类型。 存储结构（物理结构）：描述数据在计算机中如何具体存储。例如，数组的连续存储，链表的动态分配节点，树和图的邻接矩阵或邻接表表示等。 基本操作：针对每种数据结构，定义了一系列基本的操作，包括但不限于插入、删除、查找、更新、遍历等，并分析这些操作的时间复杂度和空间复杂度。 算法： 算法设计：研究如何将解决问题的步骤形式化为一系列指令，使得计算机可以执行以求解问题。 算法特性：包括输入、输出、有穷性、确定性和可行性。即一个有效的算法必须能在有限步骤内结束，并且对于给定的输入产生唯一的确定输出。 算法分类：排序算法（如冒泡排序、快速排序、归并排序），查找算法（如顺序查找、二分查找、哈希查找），图论算法（如Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法），动态规划，贪心算法，回溯法，分支限界法等。 算法分析：通过数学方法分析算法的时间复杂度（运行时间随数据规模增长的速度）和空间复杂度（所需内存大小）来评估其效率。 学习算法与数据结构不仅有助于理解程序的内部工作原理，更能帮助开发人员编写出高效、稳定和易于维护的软件系统。
算法数据结构学习.zip
逻辑结构：描述数据元素之间的逻辑关系，如线性结构（如数组、链表）、树形结构（如二叉树、堆、B树）、图结构（有向图、无向图等）以及集合和队列等抽象数据类型。 存储结构（物理结构）：描述数据在计算机中如何具体存储。例如，数组的连续存储，链表的动态分配节点，树和图的邻接矩阵或邻接表表示等。 基本操作：针对每种数据结构，定义了一系列基本的操作，包括但不限于插入、删除、查找、更新、遍历等，并分析这些操作的时间复杂度和空间复杂度。 算法： 算法设计：研究如何将解决问题的步骤形式化为一系列指令，使得计算机可以执行以求解问题。 算法特性：包括输入、输出、有穷性、确定性和可行性。即一个有效的算法必须能在有限步骤内结束，并且对于给定的输入产生唯一的确定输出。 算法分类：排序算法（如冒泡排序、快速排序、归并排序），查找算法（如顺序查找、二分查找、哈希查找），图论算法（如Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法），动态规划，贪心算法，回溯法，分支限界法等。 算法分析：通过数学方法分析算法的时间复杂度（运行时间随数据规模增长的速度）和空间复杂度（所需内存大小）来评估其效率。 学习算法与数据结构不仅有助于理解程序的内部工作原理，更能帮助开发人员编写出高效、稳定和易于维护的软件系统。
算法和数据结构.zip
逻辑结构：描述数据元素之间的逻辑关系，如线性结构（如数组、链表）、树形结构（如二叉树、堆、B树）、图结构（有向图、无向图等）以及集合和队列等抽象数据类型。 存储结构（物理结构）：描述数据在计算机中如何具体存储。例如，数组的连续存储，链表的动态分配节点，树和图的邻接矩阵或邻接表表示等。 基本操作：针对每种数据结构，定义了一系列基本的操作，包括但不限于插入、删除、查找、更新、遍历等，并分析这些操作的时间复杂度和空间复杂度。 算法： 算法设计：研究如何将解决问题的步骤形式化为一系列指令，使得计算机可以执行以求解问题。 算法特性：包括输入、输出、有穷性、确定性和可行性。即一个有效的算法必须能在有限步骤内结束，并且对于给定的输入产生唯一的确定输出。 算法分类：排序算法（如冒泡排序、快速排序、归并排序），查找算法（如顺序查找、二分查找、哈希查找），图论算法（如Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法），动态规划，贪心算法，回溯法，分支限界法等。 算法分析：通过数学方法分析算法的时间复杂度（运行时间随数据规模增长的速度）和空间复杂度（所需内存大小）来评估其效率。 学习算法与数据结构不仅有助于理解程序的内部工作原理，更能帮助开发人员编写出高效、稳定和易于维护的软件系统。
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