管理运筹学,求V1到顶点的最短路。在线等急 190
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1-2-5-7标号时要注意不要遗漏。这是算法特点决定了,要讨论其他情况。
最短路径是用于计算一个节点到其他所有节点。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。Dijkstra算法能得出最短路径的最优解,但由于它遍历计算的节点很多,所以效率低。
扩展资料:
最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题, 旨在寻找图(由结点和路径组成的)中两结点之间的最短路径。 算法具体的形式包括:
确定起点的最短路径问题 - 即已知起始结点,求最短路径的问题。
确定终点的最短路径问题 - 与确定起点的问题相反,该问题是已知终结结点,求最短路径的问题。在无向图中该问题与确定起点的问题完全等同,在有向图中该问题等同于把所有路径方向反转的确定起点的问题。
确定起点终点的最短路径问题 - 即已知起点和终点,求两结点之间的最短路径。全局最短路径问题 - 求图中所有的最短路径。
参考资料来源:百度百科-最短路径
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In[1]:= g =
Graph[{1 -> 2, 1 -> 4, 2 -> 4, 4 -> 2, 2 -> 3, 3 -> 2, 3 -> 4,
5 -> 4, 4 -> 5, 3 -> 5, 5 -> 3, 6 -> 3, 6 -> 5},
EdgeWeight -> {1, 2, 4, 4, 3, -2, 5, 3, -3, 1, 2, 2, 2}];
Map[FindShortestPath[g, 1, #] &, {2, 3, 4, 5, 6}]
Map[GraphDistance[g, 1, #] &, {2, 3, 4, 5, 6}]
Out[2]= {{1, 4, 5, 3, 2}, {1, 4, 5, 3}, {1, 4}, {1, 4, 5}, {}}
Out[3]= {-1., 1., 2., -1., \[Infinity]}
Out[2]为1号点到各点的最短路径,Out[3]为1号点到各点的最短距离。1不能到6,距离为无穷大。
Graph[{1 -> 2, 1 -> 4, 2 -> 4, 4 -> 2, 2 -> 3, 3 -> 2, 3 -> 4,
5 -> 4, 4 -> 5, 3 -> 5, 5 -> 3, 6 -> 3, 6 -> 5},
EdgeWeight -> {1, 2, 4, 4, 3, -2, 5, 3, -3, 1, 2, 2, 2}];
Map[FindShortestPath[g, 1, #] &, {2, 3, 4, 5, 6}]
Map[GraphDistance[g, 1, #] &, {2, 3, 4, 5, 6}]
Out[2]= {{1, 4, 5, 3, 2}, {1, 4, 5, 3}, {1, 4}, {1, 4, 5}, {}}
Out[3]= {-1., 1., 2., -1., \[Infinity]}
Out[2]为1号点到各点的最短路径,Out[3]为1号点到各点的最短距离。1不能到6,距离为无穷大。
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2018-12-11
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1-2-5-7
标号时要注意不要遗漏
即便你能一眼就看出来,过程不能这样写
这是算法特点决定了,要讨论其他情况
标号时要注意不要遗漏
即便你能一眼就看出来,过程不能这样写
这是算法特点决定了,要讨论其他情况
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你们外行人看不懂很正常,我们内行人看来也是一脸懵逼
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