可达性矩阵
用warshall算法实现

warshall算法

1.先预出来好路网数据，根据不同的路网数据赋值速度等级。

2.分别计算五省总体的可达性，然后分开计算各个省，再到各个县的可达性。

3. 得出可达性结果后，计算不同类别景点可达性分布频率和累计频率和县域单元的整体可达性等级分布情况

3.2 可达性计算

              可达性用于测度区域内一点到最近旅游景点所花费的时间表征区内游客到景点的便利程度，有助于厘清旅游景点和交通网络之间的关系，计算公式如下：

Ai = min ( MjTij )

式中：i、j 为示范区内的景点；Tij 为点i 在交通网络中通行最短的路线到达景点j 的通行时间；Mj 为景点j的权重，若只研究交通通达性则数值为1；Ai 为示范区内点i 的可达性。本研究基于交通路网测算示范区的可达性，测算方法是用1 km×1 km栅格网将原矢量底图栅格化，根据国家规定的不同路网的通行速度，并参考前人研究成果，高速铁路、普通铁路、高速、国道、省道、县道的速度分别设为250、100、100、80、60、40 km/h，计算路网通行时间，并赋予栅格相应的时间成本值，在此基础上对路网成本栅格图像采用最短成本加权距离，算出示范区内各点到景点的可达性。为了从整体上反映旅游景点可达性在行政单元区域层面的空间结构状态，更为直接地刻画区域内游客日常出游的便利程度，通过计算示范区县级单元内栅格景点可达性的均值来反映整个县级单元的景点可达性。



式中：Rj为第j 个县级单元的整体景点可达性；Ai为县级单元第i 个网格的景点可达性；nj为落在第j 个县级单元范围内网格的总数。

 

        不同类别景点可达性分布频率和累计频率统计表计算。

各时间段可达性分布频率 = 各时间段可达性面积/总面积。

累计频率 =各时间段可达性分布频率的和。

县域单元的整体可达性等级分布分别统计不同时间段的可达性的景点的个数。

结果输出、结论
4.1  结果输出五省可达性图（单位为分钟）



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引用计数：为每个对象维护一个引用计数器:

缺点：引用计数有时间开销

交叉引用（循环引用）
常量等引用的对象那个作为root点：

可达性分析(标记都会产生可达性分析算法):从root到遍历所有对象，如果从root不能到达，

缺点:遍历需要时间,标记的

引用计数法:循环引用
标记-清除算法:

-标记（记录每个对象的引用数）->程序暂停->清除:会产生碎片
标记-整理算法：标记后->程序暂停->将可用的对象移动到一块连续的区域
复制算法:

刚开始的时候只有两个完整的内存，右边不用 

from空间先被使用

to 空间不被使用，使用可达性分析标记from生存的对象，复制到to去，然后清空from，再讲from空间变成->to，to变成from。

但是当from生存的对象太多的时候，移动的代价就比较大。

串行垃圾收集器:

会暂停线程：








将操作栈的2移动到本地变量表下标为1的位置



iload_2

iload_1

isub

istore_3

一 概念

可达性分析算法：也可以称为根搜索算法、追踪性垃圾收集。

相对于引用计数算法而言，可达性分析算法不仅同样具备实现简单和执行高效等特点，更重要的是该算法可以有效地解决在引用计数算法中循环引用的问题，防止内存泄漏的发生。

相较于引用计数算法，这里的可达性分析就是 Java、C# 选择的。这种类型的垃圾收集通常也叫作追踪性垃圾收集（Tracing Garbage Collection）。

二 思路

所谓 "GC Roots”根集合就是一组必须活跃的引用。

基本思路：


	
可达性分析算法是以根对象集合（GCRoots）为起始点，按照从上至下的方式搜索被根对象集合所连接的目标对象是否可达。
	
	

	
使用可达性分析算法后，内存中的存活对象都会被根对象集合直接或间接连接着，搜索所走过的路径称为引用链（Reference Chain）。
	
	

	
如果目标对象没有任何引用链相连，则是不可达的，就意味着该对象己经死亡，可以标记为垃圾对象。
	
	

	
在可达性分析算法中，只有能够被根对象集合直接或者间接连接的对象才是存活对象。
	


三 GC Roots 可以是哪些？


	
虚拟机栈中引用的对象
	
           比如：各个线程被调用的方法中使用到的参数、局部变量等。


	
本地方法栈内 JNI（通常说的本地方法）引用的对象
	
	

	
方法区中类静态属性引用的对象
	
           比如：Java类的引用类型静态变量


	
方法区中常量引用的对象
	
           比如：字符串常量池（string Table）里的引用


	
所有被同步锁 synchronized 持有的对象
	
	

	
Java虚拟机内部的引用。
	
           基本数据类型对应的 Class 对象，一些常驻的异常对象（如：NullPointerException、OutOfMemoryError），系统类加载器。


	
反映 java 虚拟机内部情况的 JMXBean、JVMTI 中注册的回调、本地代码缓存等。
	


四 总结

总结一句话就是，堆空间外的一些结构，比如虚拟机栈、本地方法栈、方法区、字符串常量池等地方对堆空间进行引用的，都可以作为 GC Roots 进行可达性分析。

除了这些固定的 GC Roots 集合以外，根据用户所选用的垃圾收集器以及当前回收的内存区域不同，还可以有其他对象“临时性”地加入，共同构成完整 GC Roots 集合。比如：分代收集和局部回收（Partial GC）。

如果只针对 Java 堆中的某一块区域进行垃圾回收（比如：典型的只针对新生代），必须考虑到内存区域是虚拟机自己的实现细节，更不是孤立封闭的，这个区域的对象完全有可能被其他区域的对象所引用，这时候就需要一并将关联的区域对象也加入 GCRoots 集合中去考虑，才能保证可达性分析的准确性。

五 小技巧

由于 Root 采用栈方式存放变量和指针，所以如果一个指针，它保存了堆内存里面的对象，但是自己又不存放在堆内存里面，那它就是一个 Root。

六 注意

如果要使用可达性分析算法来判断内存是否可回收，那么分析工作必须在一个能保障一致性的快照中进行。这点不满足的话分析结果的准确性就无法保证。

这点也是导致 GC进行时必须“stop The World”的一个重要原因。

即使是号称（几乎）不会发生停顿的 CMS 收集器中，枚举根节点时也是必须要停顿的。