最短路径问题---Dijkstra算法详解

前言 Genius only means hard-working all one's life. Name:Willam Time:2017/3/8 1.最短路径问题介绍 问题解释: 从图中的某个顶点出发到达另外一个顶点的所经过的边的权重和最小的一条路径,称为最短路径 解决问题的算法: 迪杰斯特拉算法(Dijkstra算法) 弗洛伊德算法(Floyd算法) SPFA算法 之前已经对Dijkstra算法做了介绍(不懂的可以看这篇博客:Dijkstra算法详解),所以这篇博客打算对Floyd算法做

做OJ需要用到搜索最短路径的题,于是整理了一下关于图的搜索算法: 图的搜索大致有三种比较常用的算法: 迪杰斯特拉算法(Dijkstra算法) 弗洛伊德算法(Floyd算法) SPFA算法 Dijkstra算法使用了广度优先搜索解决赋权有向图或者无向图的单源最短路径问题,算法最终得到一个最短路径树. 算法的思路: Dijkstra算法采用的是一种贪心的策略,声明一个数组dis来保存源点到各个顶点的最短距离和一个保存已经找到了最短路径的顶点的集合:T,初始时,原点 s 的路径权重被赋为 0 (dis

前言 前几天研究的Bellman_Ford算法虽然可以算负权,可是时间复杂度高达O(NM),即使是采用了队列优化,也有可能被网格图卡回O(NM),所以今天我们就来研究一个新的,更快的,但同时只能在正权图上运行的算法:Dijkstra(朴素Dijkstra算法) Dijkstra基本思想及实现过程 我们首先需要以下几个数组:dist[],vis[],用邻接矩阵需要g[][],邻接表则需要v[],w[],head[],nxt[] 邻接表与邻接矩阵在此不做过多解释,不懂的同学请自行百度,dist[i]

首先介绍一下bellman算法: Bellman-ford算法是求含负权图的单源最短路径算法,效率很低,但代码很容易写.即进行持续地松弛(原文是这么写的,为什么要叫松弛,争议很大),每次松弛把每条边都更新一下,若n-1次松弛后还能更新,则说明图中有负环,无法得出结果,否则就成功完成.Bellman-ford算法有一个小优化:每次松弛先设一个标识flag,初值为FALSE,若有边更新则赋值为TRUE,最终如果还是FALSE则直接成功退出.Bellman-ford算法浪费了许多时间做没有必要的松弛,

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最短路SPFA 算法详解 适用范围:给定的图存在负权边,这时类似Dijkstra等算法便没有了用武之地,而Bellman-Ford算法的复杂度又过高,SPFA算法便派上用场了. 我们约定有向加权图G不存在负权回路,即最短路径一定存在.当然,我们可以在执行该算法前做一次拓扑排序,以判断是否存在负权回路,但这不是我们讨论的重点. 算法思想:我们用数组d记录每个结点的最短路径估计值,用邻接表来存储图G.我们采取的方法是动态逼近法:设立一个先进先出的队列用来保存待优化的结点,优化时每次取出队首结点u,并

目录 EM算法(1):K-means 算法 EM算法(2):GMM训练算法 EM算法(3):EM算法详解

转载自:http://www.matrix67.com/blog/archives/115 KMP算法详解 如果机房马上要关门了,或者你急着要和MM约会,请直接跳到第六个自然段.    我们这里说的KMP不是拿来放电影的(虽然我很喜欢这个软件),而是一种算法.KMP算法是拿来处理字符串匹配的.换句话说,给你两个字符串,你需要回答,B串是否是A串的子串(A串是否包含B串).比如,字符串A="I'm matrix67",字符串B="matrix",我们就说B是A的子串.

 接上 [搜索]波特词干(Porter Streamming)提取算法详解(2) 下面分为5大步骤来使用前面提到的替换条件来进行词干提取. 左边是规则,右边是提取成功或者失败的例子(用小写字母表示). 步骤1 SSES -> SS                   caresses  ->  caress IES  -> I                          ponies    ->  poni ties      ->  ti SS   -> S