- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我得到了这个使用邻接表的图的 Dijkstra 代码,但我无法修改它以显示最小路径。有什么帮助吗?我需要先行 vector 来计算每个顶点的介数和接近度。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <limits.h>
struct AdjListNode
{
int dest;
int weight;
struct AdjListNode* next;
};
struct AdjList
{
struct AdjListNode *head; // pointer to head node of list
};
struct Graph
{
int V;
struct AdjList* array;
};
struct AdjListNode* newAdjListNode(int dest, int weight)
{
struct AdjListNode* newNode =
(struct AdjListNode*) malloc(sizeof(struct AdjListNode));
newNode->dest = dest;
newNode->weight = weight;
newNode->next = NULL;
return newNode;
}
struct Graph* createGraph(int V)
{
struct Graph* graph = (struct Graph*) malloc(sizeof(struct Graph));
graph->V = V;
// Create an array of adjacency lists. Size of array will be V
graph->array = (struct AdjList*) malloc(V * sizeof(struct AdjList));
// Initialize each adjacency list as empty by making head as NULL
for (int i = 0; i < V; ++i)
graph->array[i].head = NULL;
return graph;
}
void addEdge(struct Graph* graph, int src, int dest, int weight)
{
// Add an edge from src to dest. A new node is added to the adjacency
// list of src. The node is added at the begining
struct AdjListNode* newNode = newAdjListNode(dest, weight);
newNode->next = graph->array[src].head;
graph->array[src].head = newNode;
// Since graph is undirected, add an edge from dest to src also
newNode = newAdjListNode(src, weight);
newNode->next = graph->array[dest].head;
graph->array[dest].head = newNode;
}
struct MinHeapNode
{
int v;
int dist;
};
struct MinHeap
{
int size; // Number of heap nodes present currently
int capacity; // Capacity of min heap
int *pos; // This is needed for decreaseKey()
struct MinHeapNode **array;
};
struct MinHeapNode* newMinHeapNode(int v, int dist)
{
struct MinHeapNode* minHeapNode =
(struct MinHeapNode*) malloc(sizeof(struct MinHeapNode));
minHeapNode->v = v;
minHeapNode->dist = dist;
return minHeapNode;
}
struct MinHeap* createMinHeap(int capacity)
{
struct MinHeap* minHeap =
(struct MinHeap*) malloc(sizeof(struct MinHeap));
minHeap->pos = (int *)malloc(capacity * sizeof(int));
minHeap->size = 0;
minHeap->capacity = capacity;
minHeap->array =
(struct MinHeapNode**) malloc(capacity * sizeof(struct MinHeapNode*));
return minHeap;
}
void swapMinHeapNode(struct MinHeapNode** a, struct MinHeapNode** b)
{
struct MinHeapNode* t = *a;
*a = *b;
*b = t;
}
void minHeapify(struct MinHeap* minHeap, int idx)
{
int smallest, left, right;
smallest = idx;
left = 2 * idx + 1;
right = 2 * idx + 2;
if (left < minHeap->size &&
minHeap->array[left]->dist < minHeap->array[smallest]->dist )
smallest = left;
if (right < minHeap->size &&
minHeap->array[right]->dist < minHeap->array[smallest]->dist )
smallest = right;
if (smallest != idx)
{
MinHeapNode *smallestNode = minHeap->array[smallest];
MinHeapNode *idxNode = minHeap->array[idx];
minHeap->pos[smallestNode->v] = idx;
minHeap->pos[idxNode->v] = smallest;
swapMinHeapNode(&minHeap->array[smallest], &minHeap->array[idx]);
minHeapify(minHeap, smallest);
}
}
int isEmpty(struct MinHeap* minHeap)
{
return minHeap->size == 0;
}
struct MinHeapNode* extractMin(struct MinHeap* minHeap)
{
if (isEmpty(minHeap))
return NULL;
struct MinHeapNode* root = minHeap->array[0];
struct MinHeapNode* lastNode = minHeap->array[minHeap->size - 1];
minHeap->array[0] = lastNode;
minHeap->pos[root->v] = minHeap->size-1;
minHeap->pos[lastNode->v] = 0;
--minHeap->size;
minHeapify(minHeap, 0);
return root;
}
void decreaseKey(struct MinHeap* minHeap, int v, int dist)
{
int i = minHeap->pos[v];
minHeap->array[i]->dist = dist;
while (i && minHeap->array[i]->dist < minHeap->array[(i - 1) / 2]->dist)
{
minHeap->pos[minHeap->array[i]->v] = (i-1)/2;
minHeap->pos[minHeap->array[(i-1)/2]->v] = i;
swapMinHeapNode(&minHeap->array[i], &minHeap->array[(i - 1) / 2]);
i = (i - 1) / 2;
}
}
bool isInMinHeap(struct MinHeap *minHeap, int v)
{
if (minHeap->pos[v] < minHeap->size)
return true;
return false;
}
void printArr(int dist[], int n)
{
printf("Vertex Distance from Source\n");
for (int i = 0; i < n; ++i)
printf("%d \t\t %d\n", i, dist[i]);
}
void dijkstra(struct Graph* graph, int src)
{
int V = graph->V;// Get the number of vertices in graph
int dist[V]; // dist values used to pick minimum weight edge in cut
struct MinHeap* minHeap = createMinHeap(V);
for (int v = 0; v < V; ++v)
{
dist[v] = INT_MAX;
minHeap->array[v] = newMinHeapNode(v, dist[v]);
minHeap->pos[v] = v;
}
minHeap->array[src] = newMinHeapNode(src, dist[src]);
minHeap->pos[src] = src;
dist[src] = 0;
decreaseKey(minHeap, src, dist[src]);
minHeap->size = V;
while (!isEmpty(minHeap))
{
struct MinHeapNode* minHeapNode = extractMin(minHeap);
int u = minHeapNode->v; // Store the extracted vertex number
struct AdjListNode* pCrawl = graph->array[u].head;
while (pCrawl != NULL)
{
int v = pCrawl->dest;
if (isInMinHeap(minHeap, v) && dist[u] != INT_MAX &&
pCrawl->weight + dist[u] < dist[v])
{
dist[v] = dist[u] + pCrawl->weight;
decreaseKey(minHeap, v, dist[v]);
}
pCrawl = pCrawl->next;
}
}
printArr(dist, V);
}
最佳答案
保留一些额外信息,例如 parent
指向发现的前一个节点的指针。
struct MinHeapNode
{
int v;
int dist;
struct MinHeapNode *parent;
}
现在每当你做 extractMin()
操作,你得到的地址,你可以将它存储在一些临时变量中,并将它分配给 minHeapNode->parent
struct MinHeapNode *prev = NULL;
while (!isEmpty(minHeap))
{
struct MinHeapNode* minHeapNode = extractMin(minHeap);
// Storing the previous node's address
minHeapNode->parent = prev;
prev = minHeapNode;
int u = minHeapNode->v; // Store the extracted vertex number
例如,如果您的节点按此顺序排列,1 2 3 4 5
然后你将能够得到如下表示: 1 <- 2 <- 3 <- 4 <- 5
现在在 while 循环结束时,您可以通过向后遍历打印数据,如下所示的函数可以工作。
void printPath (struct MinHeapNode *last)
{
while (last != NULL)
{
printf ("%d -> ", last->v);
last = last->parent;
}
printf ("NULL\n");
}
您可以随意将功能添加到您自己的显示方法中,或修改此功能以显示您喜欢的内容。如果您还有任何疑问,请发表评论。
关于c - 修改 Dijkstra 代码打印路径,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44856377/
谁能告诉我这个 Dijkstra 算法中优先级队列的空间复杂度。请注意,这里可以将一个顶点添加到队列中不止一次。但是,由于访问集,它不会被处理超过一次。这就是为什么我想知道队列的最大大小可以达到的原因
为什么我们不能将 Dijkstra 算法应用于具有负权重的图? 最佳答案 如果每次从 C 到 D 旅行都得到报酬,那么找到从 A 到 B 的最便宜的路径意味着什么? 如果两个节点之间存在负权重,则“最
我正在阅读 工作中的程序员 . 我在 Donald Knuth 的采访中看到了这一段。 Seibel: It seems a lot of the people I’ve talked to had
我一整天都在努力理解 Dijkstra 算法并实现,但没有取得任何重大成果。我有一个城市及其距离的矩阵。我想做的是给定一个起点和一个终点,找到城市之间的最短路径。 示例: __0__ __1
这个问题不太可能帮助任何 future 的访问者;它只与一个小的地理区域、一个特定的时间点或一个非常狭窄的情况有关,这些情况并不普遍适用于互联网的全局受众。为了帮助使这个问题更广泛地适用,visit
一 问题描述 小明为位置1,求他到其他各顶点的距离。 二 实现 package graph.dijkstra; import java.util.Scanner; import java.util.
一 问题背景 在现实生活中,很多问题都可以转化为图来解决问题。例如,计算地图中两点之间的最短距离、网络最小成本布线,以及工程进度控制,等等。这些问题都涉及最小路径的求解。 二 Dijkstra 算法
谁能告诉我这个程序的错误在哪里,这真的很有帮助,我尽力解决了这个问题,这段代码只通过了两个测试用例给定一个无向图和一个起始节点,确定从起始节点到图中所有其他节点的最短路径的长度。如果一个节点不可到达,
除了 Dijkstra 之外,还有其他方法可以计算接近完整图的最短路径吗?我有大约 8,000 个节点和大约 1800 万条边。我已经完成了线程 "a to b on map"并决定使用 Dijkst
我知道 Dijkstra 的算法、Floyd-Warshall 算法和 Bellman-Ford 算法,用于查找图中 2 个顶点之间的最便宜路径。 但是当所有边的成本都相同时,最便宜的路径是边数最少的
我的问题如下:根据不同的消息来源,Dijkstra 算法只不过是 Uniform Cost Search 的一种变体。我们知道 Dijkstra 的算法会找到源和所有目的地(单源)之间的最短路径。但是
所以我的问题是我有一个带有 的有向图 G非负 边长度,我希望找到两个节点 u 和 v 之间的最短路径,以便它们只通过图中的一个标记节点。 如果我们没有涉及标记节点的条件,这个问题可以使用 Dijkst
对于使用最小堆优先级队列的 Dijkstra 实现,我将其设置为查找网络上不存在的站,以便它必须检查所有内容。我的问题是由于整体时间复杂度 O(V + E log V) ,为什么网络查找到一个站点的最
我试图找出是否可以使用 Dijkstra 算法来找到有向无环路径中的最长路径。我知道由于负成本循环,不可能在一般图中找到 Dijkstra 的最长路径。但我认为它应该在 DAG 中工作。通过谷歌我发现
我正在研究 Dijkstra 算法,我真的需要找到所有可能的最短路径,而不仅仅是一条。我正在使用邻接矩阵并应用 Dijkstra 算法,我可以找到最短路径。但是我需要以最低成本找到所有路径,我的意思是
我正在尝试创建 Dijkstra 寻路的实现,除了我要求它创建一条在同一位置开始和结束的路线之外,它似乎工作得很好。 JSFiddle:http://jsfiddle.net/Lt6b4ecr/ 我需
我们可以使用负权重的 Dijkstra 算法吗? 停止! 在您认为“大声笑,您可以在两点之间无休止地跳跃并获得无限便宜的路径”之前,我更多地考虑的是单向路径。 对此的应用程序将是一个带有点的山地地形。
我认为 Dijkstra 算法是确定的,因此,如果您选择相同的起始顶点,您将得到相同的结果(到每个其他顶点的距离相同)。但我不认为它是确定性的(它为每个操作定义了以下操作),因为这意味着它不必首先搜索
我找到了this code使用 Dijkstra 算法来查找加权图中两个节点之间的最短路径。我看到的是代码没有跟踪访问过的节点。但是它对于我尝试过的所有输入都适用。我添加了一行代码来跟踪访问过的节点。
我将 Dijkstra 算法 的 C++ 实现转换为 Java。当我运行 Java 代码时,我没有得到预期的输出 我的 C++ 代码的预期: Minimum distance for source v
我是一名优秀的程序员,十分优秀!