精华内容
下载资源
问答
  • 弗洛伊德算法 弗洛伊德算法(Floyd-...适用范围:无负权回路即可,边权正负都可以,运行一次算法即可得到任意两点之间最短路径。 优缺点 Floyd算法适用于APSP(AllPairsShortestPaths),是一种动态规划算法,稠密图效

    弗洛伊德算法

    弗洛伊德算法(Floyd-Warshall Algorithm),跟克鲁斯卡尔算法一样是为了解决给定加权图中某一个顶点到其他顶点间的最短距离,可以处理有向图或负权的最短路径问题,同时也被用于在计算有向图的传递闭关。该算法已创始人之一,1978年图领奖获得者,斯坦福大学计算机教授罗伯特·弗洛伊德。

    适用范围:无负权回路即可,边权正负都可以,运行一次算法即可得到任意两点之间的最短路径。

    优缺点

    Floyd算法适用于APSP(AllPairsShortestPaths),是一种动态规划算法,稠密图效果最佳,边权可正可负。此算法简单有效,由于三重循环结构紧凑,对于稠密图,效率高于Dijkstra算法。

    • 优点: 容易理解,可以算出任意两个节点之间的最短距离,代码编写简单
    • 缺点: 时间复杂度高O(n3),不适合计算大量数据

    核心思想

    1. 任意节点i到j的最短路径只能有两种
      1. 直接从i到j
      2. 从i经由若干节点k到j
    2. dis(i,j)的表示i到j的最短路径,取决于上述两种情况中小的一个,即min(dis(i,j),dis(i,k)+dis(j,k)),这里就体现了动态规划的思想

    实现步骤

    1. 初始化dis邻接矩阵和前驱节点矩阵,前驱节点初始化的时候在还未访问任何节点的时候前驱节点为自身 如A点在还未访问BCDEFG的时候前驱节点都是A

    2. 三层for循环交叉,分别假定为起点,中间节点,终点遍历所有情况

      例如以A为起点的情况下,经过分别以ABCDEFG为中间节点,到终点ABCEDFG的情况都考虑到

      起点 A,B,C,D,E,F,G
      中间节点 A,B,C,D,E,F,G
      终点 A,B,C,D,E,F,G
    3. 完成所有循环之后即可得到每一个点到其他另外所有点的最短距离,循环的过程中不断更新dis数组,可以不断更新原本不直连的距离,如原本AD节点原本不连接,在A循环之后计算出了AB的距离,在以B为中间节点时可以到达D,可以计算出BD距离,从而可以计算出AD的距离,再不断的循环中可以有会AD线路更短的距离会继续更新

    题目

    在这里插入图片描述

    1. 战争时期,胜利乡有 7 个村庄(A, B, C, D, E, F, G) ,现在有六个邮差,从 G 点出发,需要分别把邮件分别送到

    A, B, C , D, E, F 六个村庄

    1. 各个村庄的距离用边线表示(权) ,比如 A – B 距离 5 公里

    3)计算从任意一个村庄出发到其它村庄的最短距离是多少?

    class FloydAlgorithm(object):
        def __init__(self, vertexes, edges):
            self.vertexes = vertexes
            self.edges = edges
            self.pre = [[i for _ in range(len(self.vertexes))] for i in range(len(self.vertexes))]
            # 初始化到各节点之间的距离为无限大
            # self.dis = [[float('inf') for i in range(len(self.vertexes))] for _ in range(len(self.vertexes))]
            # for i in range(len(self.dis)):
            #     for j in range(len[i]):
            #         if i == j:
            #             self.dis[i][j] = 0
    
        def floyd(self):
            length = float('inf')
            for i in range(len(self.vertexes)):
                # 起点
                for k in range(len(self.vertexes)):
                    # 中间点
                    for j in range(len(self.vertexes)):
                        # 直连
                        i_j = self.edges[i][j]
                        # 经过k
                        i_k_j = self.edges[i][k] + self.edges[k][j]
                        if i_k_j < i_j:
                            self.edges[i][j] = i_k_j
                            self.pre[i][j] = self.pre[k][j]
    
        def show(self):
            for item in self.edges:
                print(item)
            print('=' * 20)
            for item in self.pre:
                print(item)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        vertex = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G']
        N = float('inf')
        mertix = [
            [0, 5, 7, N, N, N, 2],
            [5, 0, N, 9, N, N, 3],
            [7, N, 0, N, 8, N, N],
            [N, 9, N, 0, N, 4, N],
            [N, N, 8, N, 0, 5, 4],
            [N, N, N, 4, 5, 0, 6],
            [2, 3, N, N, 4, 6, 0],
        ]
        floyd_algorithm = FloydAlgorithm(vertex, mertix)
        floyd_algorithm.floyd()
        floyd_algorithm.show()
    
    
    展开全文
  • 许多点之间连线最短 python实现

    千次阅读 热门讨论 2019-01-15 22:02:10
    题目: 如下图所示,平面上有一些关键点集,现需要将所有点连接起来,使得任何要给点都可以和其他点连通(直接或者间接的连接),且连接线段的长度总和最短 第一次写的错误的代码: ... '''计算两点之间距离''' ...

    题目:

        如下图所示,平面上有一些关键点集,现需要将所有点连接起来,使得任何要给点都可以和其他点连通(直接或者间接的连接),且连接线段的长度总和最短

     

    第一次写的错误的代码:

    def main(list1):
    	'''
    	desc:每新增一个点,计算该店到之前所有点的最近距离并连线,以此类推
    	'''
    
    	def juli(a,b):
    		'''计算两点之间的距离'''
    		return ((a[0] - b[0]) ** 2 + (a[1] - b[1]) ** 2) ** 0.5
    
    	def juli_point_list(point,list1):
    		'''计算点和列表1中所有点最近距离 index向量'''
    		juli_list = []
    		for i in list1:
    			juli_list.append(juli(point,i))
    		start = juli_list.index(min(juli_list)) # 最小距离的索引
    		end = len(list1)
    		return [start,end]
    
    
    
    	res = []
    	for i in range(1,len(list1)):
    		mindistance = juli_point_list(list1[i],list1[:i])
    		res.append(mindistance)
    	return res
    
    point_list = [[82,53],[14,30],[38,12],[7,22],[75,87],[28,71],[31,60],[8,63]]
    print(main(point_list))
    # 返回结果:  [[0, 1], [1, 2], [1, 3], [0, 4], [1, 5], [5, 6], [5, 7]]

    第一次代码写错,hr给出反馈如下:

     

    经过修改后正确的代码如下:

    import copy
    def main(list_nodo):
    	'''
    		desc:思路  列表中有许多坐标,总体思想是分两份,一个为已处理(起始值为1)list_done,一份为未处理list_nodo(起始值为n-1),
    		递归的计算 list_nodo 和list2 各自列表内所有坐标的最小距离,即相当于笛卡尔成绩方法,然后记录两点在原始列表中的index组成的元组作为返回值res,
    		然后因为结束点总是在未处理列表中,所以把他从里面删除并添加到已处理列表中
    
    		或者换个递归思路理解:手里有a,b两个集合,a是已经连接线的,b都没有连接,是待处理点,那么要是a,b集合中每个点直接或间接相通,
    		就需要计算a中所有点和b中所有点的距离,找出最小值,对应的b中的那个点就是本轮递归的处理点,因此该点从b移除,添加到a(已处理集合)
    		知道b为空就表示所有点都能连接到,且路径和最短.
    
    		有同学说涉及到以下知识:
    			有权图,无权图,Dijkstra 算法和 Floyd 算法
    		我查了许久,发现关系不大,读者请自行扩展
    	'''
    	# 完整数据集 
    	list_all = copy.deepcopy(list_nodo)
    
    	# 已处理数据集
    	list_done = []
    	# 未处理数据集 会变少
    	list_nodo
    	# 返回步骤 res
    	res = []
    
    	def juli(a,b):
    		'''计算两点之间的距离'''
    		return ((a[0] - b[0]) ** 2 + (a[1] - b[1]) ** 2) ** 0.5
    
    	
    	dict11 = {}  # 格式   {距离,(起点坐标,终点坐标)}
    	# 放入一个初始值
    	list_done.append(list_nodo[0])
    	list_nodo.remove(list_nodo[0])
    	while list_nodo:
    		for i in list_done:  # i 为起点的坐标
    			for j in list_nodo:  # j为终点坐标
    				length = juli(i,j)  # 起点终点距离
    				dict11[length] = [i,j]	
    		key1 = min(dict11.keys())
    		# 起点坐标
    		startpoint = dict11[key1][0]
    		# 终点坐标
    		endpoint = dict11[key1][1]
    		res.append((list_all.index(startpoint),list_all.index(endpoint)))
    
    		# 移动该移动的值
    		list_done.append(endpoint)
    		# print(list_nodo)
    		# print(endpoint)
    		list_nodo.remove(endpoint)
    		dict11 = {}
    	return res
    
    
    
    # point_list = [[0,0],[4,0],[6,-2],[7,4]]
    point_list =  [[82,53],[14,30],[38,12],[7,22],[75,87],[28,71],[31,60],[8,63]]
    print(main(point_list))
    # 输出结果:[(0, 4), (4, 5), (5, 6), (5, 7), (7, 1), (1, 3), (1, 2)]

    ----

    有人问那个折线的结果图怎么画出来的,我这里给大家一个思路,代码自己优化

    code snippet widget

    绘制图片如下:

     

    对应的大学公选课数据与应用:

    https://download.csdn.net/download/qq_35515661/11156638

     

    展开全文
  • python 图(最短路径)

    万次阅读 2019-01-25 19:26:17
    在一个有向图G=(V,E)中,G中每一条边都有一个比例常数W... 所有顶点对两两之间最短距离 一、单对全部顶点  一个顶点到多个顶点的最短路径通常用Dijkstra算法求得。Dijkstra算法(迪杰斯特拉)是典型的最短...

           在一个有向图G=(V,E)中,G中每一条边都有一个比例常数W(Weight)与之对应,如果想求G图中某一个顶点V0到其他顶点的最少W总和的值,这类问题就称为最短路径问题。一般讨论的方向有两种:

    • 单点对全部顶点
    • 所有顶点对两两之间的最短距离

    一、单点对全部顶点

           一个顶点到多个顶点的最短路径通常用Dijkstra算法求得。Dijkstra算法(迪杰斯特拉)是典型的最短路径路由算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。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。可以用堆优化。

    # 图为邻接表形式
    # Dijkstra算法——通过边实现松弛
    # 指定一个点到其他各顶点的路径——单源最短路径
    # 初始化图参数
    G = {1:{1:0,2:1,3:12},
         2:{2:0,3:9,4:3},
         3:{3:0,5:5},
         4:{3:4,4:0,5:13,6:15},
         5:{5:0,6:4},
         6:{6:0}}
    
    def Dijkstra(G,v0,INF=999): 
        """ 使用 Dijkstra 算法计算指定点 v0 到图 G 中任意点的最短路径的距离
            INF 为设定的无限远距离值
            此方法不能解决负权值边的图
        """
    	book = set()
    	minv = v0   # 源顶点到其余各顶点的初始路程
    	dis = dict((k,INF) for k in G.keys())
    	dis[v0] = 0 
    	while len(book)<len(G):
    		book.add(minv)                                  # 确定当期顶点的距离
    		for w in G[minv]:                               # 以当前点的中心向外扩散
    			if dis[minv] + G[minv][w] < dis[w]:         # 如果从当前点扩展到某一点的距离小与已知最短距离      
    				dis[w] = dis[minv] + G[minv][w]         # 对已知距离进行更新
    		new =INF                                       # 从剩下的未确定点中选择最小距离点作为新的扩散点
    		for v in dis.keys():
    			if v in book: continue
    			if dis[v] < new: 
    				new = dis[v]
    				minv = v
    	return dis
    dis = Dijkstra(G,v0=1)
    print(dis)

    输出:{1: 0, 2: 1, 3: 8, 4: 4, 5: 13, 6: 17}

    #图为邻接矩阵形式
    NUMBER=6
    INF=999
    SIZE=7
    Graph_Matrix=[[0]*SIZE for row in range(SIZE)]
    def BuildGraph_Matrix(Path_Cost):
    	for i in range(1,SIZE):
    		for j in range(1,SIZE):
    			if i==j:
    				Graph_Matrix[i][j]=0
    			else:
    				Graph_Matrix[i][j]=INF
    	i=0
    	while i<len(Path_Cost):
    		Start_Point=Path_Cost[i][0]
    		End_Point=Path_Cost[i][1]
    		Graph_Matrix[Start_Point][End_Point]=Path_Cost[i][2]
    		i+=1
    def Dijkstra(v0,vertex_total,INF=999): 
    	book = set()
    	minv = v0   # 源顶点到其余各顶点的初始路程
    	dis = dict((k,INF) for k in range(1,vertex_total+1))
    	dis[v0] = 0 
    	while len(book)<vertex_total:
    		book.add(minv)                                  # 确定当期顶点的距离
    		for w in range(1,vertex_total+1):                               # 以当前点的中心向外扩散
    			if dis[minv] +Graph_Matrix[minv][w] < dis[w]:         # 如果从当前点扩展到某一点的距离小与已知最短距离      
    				dis[w] = dis[minv] + Graph_Matrix[minv][w]         # 对已知距离进行更新
    		new =INF                                       # 从剩下的未确定点中选择最小距离点作为新的扩散点
    		for v in dis.keys():
    			if v in book: continue
    			if dis[v] < new: 
    				new = dis[v]
    				minv = v
    	return dis		
    Path_Cost=[[1,2,1],[1,3,12],[2,3,9],[2,4,3],[3,5,5],[4,3,4],[4,5,13],[4,6,15],[5,6,4]]
    BuildGraph_Matrix(Path_Cost)
    print(Dijkstra(1,NUMBER))

    二、两两顶点间的最短路径

           Dijkstra算法只能求出某一点到其他顶点的最短距离,如果要求出图中任意两点甚至所有顶点间最短的距离,就必须使用Floyd算法。Floyd-Warshall算法(Floyd-Warshall algorithm)是解决任意两点间的最短路径的一种算法,可以正确处理有向图或负权的最短路径问题,同时也被用于计算有向图的传递闭包。Floyd-Warshall算法的时间复杂度为O(n^3),空间复杂度为O(n^2)。

          从任意节点i到任意节点j的最短路径不外乎2种可能,1是直接从i到j,2是从i经过若干个节点k到j。所以,我们假设Dis(i,j)为节点u到节点v的最短路径的距离,对于每一个节点k,我们检查Dis(i,k) + Dis(k,j) < Dis(i,j)是否成立,如果成立,证明从i到k再到j的路径比i直接到j的路径短,我们便设置Dis(i,j) = Dis(i,k) + Dis(k,j),这样一来,当我们遍历完所有节点k,Dis(i,j)中记录的便是i到j的最短路径的距离。

    #有向图
    SIZE=7
    NUMBER=6
    INF=999
    Graph_Matrix=[[0]*SIZE for row in range(SIZE)]
    distance=[[0]*SIZE for row in range(SIZE)]
    def BuildGraph_Matrix(Path_Cost):
    	for i in range(1,SIZE):
    		for j in range(1,SIZE):
    			if i==j:
    				Graph_Matrix[i][j]=0
    			else:
    				Graph_Matrix[i][j]=INF
    	i=0
    	while i<len(Path_Cost):
    		Start_Point=Path_Cost[i][0]
    		End_Point=Path_Cost[i][1]
    		Graph_Matrix[Start_Point][End_Point]=Path_Cost[i][2]
    		i+=1
    def Floyd(vertex_total,INF=999): 
        #初始化图的长度数组
    	for i in range(1,vertex_total+1):
    		for j in range(1,vertex_total+1):
    			distance[i][j]=Graph_Matrix[i][j]
        #使用Floyd算法找出所有顶点两两之间的最短距离
    	for k in range(1,vertex_total+1):
    		for i in range(1,vertex_total+1):
    			for j in range(1,vertex_total+1):
    				if distance[i][k]+distance[k][j]<distance[i][j]:
    					distance[i][j]=distance[i][k]+distance[k][j]
    Path_Cost=[[1,2,20],[2,3,30],[2,4,25],[3,5,28],[4,5,32],[4,6,95],[5,6,67]]
    BuildGraph_Matrix(Path_Cost)
    Floyd(NUMBER)
    for i in range(1,NUMBER+1):
    	for j in range(1,NUMBER+1):
    		print(distance[i][j],end=' ')
    	print()
    

     输出:

    0 20 50 45 77 140 
    999 0 30 25 57 120 
    999 999 0 999 28 95 
    999 999 999 0 32 95 
    999 999 999 999 0 67 
    999 999 999 999 999 0 

    #无向图(只需更改初始化图的长度数组部分代表)
    for i in range(1,vertex_total+1):
    		for j in range(i,vertex_total+1):
    			distance[i][j]=Graph_Matrix[i][j]
    			distance[j][i]=Graph_Matrix[i][j]

    输出:

    0 20 50 45 77 140 
    20 0 30 25 57 120 
    50 30 0 55 28 95 
    45 25 55 0 32 95 
    77 57 28 32 0 67 
    140 120 95 95 67 0 
     

    展开全文
  • 计算圆上两点最短距离,最长距离和平均距离的均值. ``` ``` 附: 在半径为15的圆上随机生成100个点坐标的代码, 将生成含100个点坐标的列表 point_list=[] r=15.0 for i in range(100): theta = random...
  • floyd算法(多源最短路径) python实现

    千次阅读 2019-06-26 20:28:13
    Floyd算法用来找每个两两之间最短距离(多源最短路径),是典型的动态规划 原理很简单: 一个 i 到另一个 j 的最短路径无非有种: 直接到达( i --> j ) 通过走其他(k1, k2 … kn),一个或多个到达...

    Floyd(弗洛伊德)算法用来找每个点两两之间的最短距离(多源最短路径),是典型的动态规划

    原理很简单:
    一个点 i 到另一个点 j 的最短路径无非有两种:

    1. 直接到达( i --> j )
    2. 通过走其他点(k1, k2 … kn),一个或多个点到达( i --> k1–>k2–> … --> j )

    所以找最短路就直接 比较 1 和 2 哪条路径更短

    数据结构:邻接矩阵(n*n) graph, graph[ i ][ j ]表示 i --> j 的最短路径。
    初始化:一开始全设为无穷大,如果 i == j , graph[ i ][ j ] == 0,然后遍历所有图中的所有边 i --> j ,令 graph[ i ][ j ] = 边权

    要找到 i 到 j 的最短路径,我们需要 i 去经过另外的结点再走回 j(i --> k --> j),看和原路径(i --> j)谁更短,然后更新graph[ i ][ j ]。要得出这个结果就得每个结点都走一遍。

    这里作个演示。比如我们可以先只经过编号为 1 的结点,比较 i --> j 和 i --> 1–> j,哪条路小,然后更新 i --> j的最短路径
    graph[ i ][ j ] = min ( graph[ i ][ j ], graph[ i ][ 1 ] + graph[ 1 ][ j ] )

    for i in range(n):
    	for j in range(n):
    		graph[i][j] = min(graph[i][j], graph[i][1] + graph[1][j])
    

    同理经过其他点,比如编号为2的点

    for i in range(n):
    	for j in range(n):
    		graph[i][j] = min(graph[i][j], graph[i][2] + graph[2][j])
    

    最后我们每个点都要经过:

    for k in range(n):
    	for i in range(n):
    		for j in range(n):
    			graph[i][j] = min(graph[i][j], graph[i][k] + graph[k][j])
    

    是不是很简单。。。核心代码就只有4行代码。。。

    因为每次 i --> j 的路径都更新为最优的而且都被保存下来,所以后面的结点要通过这个结点去往别的结点,就能保证是最优的。

    例子:
    图片来自:https://www.cnblogs.com/wangyuliang/p/9216365.html
    这篇博客里面讲的更详细

    如果要打印路径,我们就需要用一个二维数组parents记录每个结点的父结点。在找最短路的时候,更新父结点。最后递归寻找父结点,回溯打印。

    import sys
    
    sys.setrecursionlimit(100000000)
    
    
    # 弗洛伊德算法
    def floyd():
        n = len(graph)
        for k in range(n):
            for i in range(n):
                for j in range(n):
                    if graph[i][k] + graph[k][j] < graph[i][j]:
                        graph[i][j] = graph[i][k] + graph[k][j]
                        parents[i][j] = parents[k][j]  # 更新父结点
    
    
    # 打印路径
    def print_path(i, j):
        if i != j:
            print_path(i, parents[i][j])
        print(j, end='-->')
    
    
    # Data [u, v, cost]
    datas = [
        [0, 1, 2],
        [0, 2, 6],
        [0, 3, 4],
        [1, 2, 3],
        [2, 0, 7],
        [2, 3, 1],
        [3, 0, 5],
        [3, 2, 12],
    ]
    
    n = 4
    
    # 无穷大
    inf = 9999999999
    
    # 构图
    graph = [[(lambda x: 0 if x[0] == x[1] else inf)([i, j]) for j in range(n)] for i in range(n)]
    parents = [[i] * n for i in range(4)]  # 关键地方,i-->j 的父结点初始化都为i
    for u, v, c in datas:
        graph[u][v] = c	# 因为是有向图,边权只赋给graph[u][v]
        #graph[v][u] = c # 如果是无向图,要加上这条。
    
    floyd()
    
    print('Costs:')
    for row in graph:
        for e in row:
            print('∞' if e == inf else e, end='\t')
        print()
    
    print('\nPath:')
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            print('Path({}-->{}): '.format(i, j), end='')
            print_path(i, j)
            print(' cost:', graph[i][j])
    
    # 最终的graph
    # graph[i][j]表示i-->j的最短路径
    # 0	2	5	4
    # 9	0	3	4
    # 6	8	0	1
    # 5	7	10	0
    #
    # Path:
    # Path(0-->0): 0--> cost: 0
    # Path(0-->1): 0-->1--> cost: 2
    # Path(0-->2): 0-->1-->2--> cost: 5
    # Path(0-->3): 0-->3--> cost: 4
    # Path(1-->0): 1-->2-->3-->0--> cost: 9
    # Path(1-->1): 1--> cost: 0
    # Path(1-->2): 1-->2--> cost: 3
    # Path(1-->3): 1-->2-->3--> cost: 4
    # Path(2-->0): 2-->3-->0--> cost: 6
    # Path(2-->1): 2-->3-->0-->1--> cost: 8
    # Path(2-->2): 2--> cost: 0
    # Path(2-->3): 2-->3--> cost: 1
    # Path(3-->0): 3-->0--> cost: 5
    # Path(3-->1): 3-->0-->1--> cost: 7
    # Path(3-->2): 3-->0-->1-->2--> cost: 10
    # Path(3-->3): 3--> cost: 0
    
    展开全文
  • 进一步地,还有双目标限制的最短路径问题,求最短距离中花费最小的路线;交通限制条件下的最短路径问题,需要考虑转向限制和延误的约束。 求解带有限制条件的最短路径问题,总体来说可以分为类基本方法:一类是...
  • 迪克斯托最短路径算法的原理很简单,主要是通过多次紧缩,更新两点之间最短距离 只能是单源无环图 Python实现如下:nodes = ('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G') distances = { 'B': {'A': 5, 'D': 1, 'G': 2}, ...
  • 最短路径 Dijkstra 算法

    2020-06-16 11:18:05
    最短路径可以说是出名的算法问题了,无论现实中还是数据结构上都十分有意义,两点之间距离最短的走法。基于离散数学图论,对于给定的点级和边集,边的权值模拟距离。在无法确定中转还是直达最快的情况下,通过算法找...
  • #BFS查找两点之间最短路径,解决的“段数”最少 #Dijkstra 狄克斯特拉算法解决的是总权重最小的路径,一般解决加权图中的最短路径问题 #这个算法只适用于有向无环图,而且只能用于边权为正的图,不能用...
  • 欧氏距离就是两点之间最短的直线距离。 (1)二维空间里A、B两点间的欧式距离: SAB=(xA−xB)2+(yA−yB)2 S_{AB}= \sqrt{\def\bar#1{#1^2} \bar{(x_A-x_B)}+\def\bar#1{#1^2} \bar{(y_A-y_B)}} SAB​=(xA​−xB​)2+...
  • 在数学中,欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间“普通”(即直线)距离。使用这个距离,欧氏空间成为度量空间。 (图片摘自百度百科) 欧式距离是两个图形最近点的距离(图中红点的距离,不会考虑...
  • 弗洛伊德算法-python

    千次阅读 2019-10-14 20:54:12
    从某一点到达任意一点的最短距离,任意个节点之间最短距离 来源https://blog.csdn.net/shezjoe/article/details/80670188 2 思想 找一个中间,经过中间的距离与不经过中间的距离是不是更小 例如:...
  • 那么任意两点之间最短路径应该怎么求呢? 首先,我们用一个矩阵来存储上图的信息。上图有四个点,因此我们使用一个4*4的矩阵来存储。 我们使用d[i][j]来表示任意两点之间距离,那么上图中d[1][2]=2。d[2][1]为...
  • 2、那么在点之间连一条边,且权值为1。 问题变成了从0点到n点的最短距离,适合用bfs来处理 ''' 图论问题 BFS 0到n看作N+1个点, 若一个点的值加上一个平方数能到另外一个一点 那么在点之间连一条边,且...
  • isomap算法 python实现

    千次阅读 2018-03-26 21:34:07
    isomap算法主要流程: 1:构建邻接图G:基于输入空间X中流形G上的的邻近点对i,j之间的欧式距离dx (i,j),选取...2:计算所有点对之间的最短路径:通过计算邻接图G上任意两点之间最短路径逼近流形上的测地距离...
  • OpenCV 提供了函数:cv2.goodFeaturesToTrack()。这个函数可以帮我们使用 Shi-Tomasi ...最后在设置个角点之间最短欧式距离。 根据这些信息,函数就能在图像上找到角点。所有低于质量水平的角点都会被忽略。然后再
  • Dijkstra 算法 python实现

    2021-04-04 19:12:31
    Dijkstra 算法[python] Dijstra作为一种经典的单源最短路算法,得到了广泛应用。 算法思想如下: ...以temp为中间,调整v到U中所有顶点的最短路径,分为种情况 (1)经过temp,则路径长度为cv,t
  • python实现K-Means算法

    2020-12-23 00:36:15
    程序定义了两个方法,一个是计算欧氏距离(也就是两点之间线段最短,用勾股定理求斜边的长度)一个就是冗余很大的均值junzhi方法,这个方法实现了算法中的求均值、求每次更新的聚类中心步骤,方法最后使用if条件判断...
  • 两点间路径的权重,就是该路径上所有边的权重总和。已知有 V 中有顶点 s 及 t,Dijkstra 算法可以找到 s 到 t的最低权重路径(例如,最短路径)。这个算法也可以在一个图中,找到从一个顶点 s 到任何其他顶点的最短...
  • 1003 Emergency (25) python

    2020-04-23 23:06:16
    输出指定的个医疗队的最短路径的条数,并且在最短路径中能聚集的医疗队的数量 例子:0到2的最短路径可以是0-2.0-1-2.他们都是2的距离,但是0-1-2能聚集1+2+1的医疗队,输出4 用到深度优先算法:尽可能深的搜索...
  • py_beginners 基本级别的python代码可以做一些基本的事情,帮助您建立基础知识 ... 距离函数可测量两点之间的差异 逆向双向链表的程序 根据用户偏好对给定的输入字符串进行加密/解密 计算欧几里得距离
  • 距离函数可测量两点之间的差异 逆向双向链表的程序 根据用户偏好对给定的输入字符串进行加密/解密 计算欧几里得距离 计算Eulers上位功能的程序 确切的变化 计算给定数字的阶乘 将给定的华氏温度转换为摄氏度单位 按...
  • Great-Circle-Distance-源码

    2021-04-10 20:10:26
    大圆距离,矫正距离或球面距离是球体表面上点之间最短距离,沿球体表面测量(与穿过球体内部的直线相反)。 更加强调计算的效率,因此使用了haversine公式,该公式将地球视为一个完美的正方形。 原来只有0.5...
  • 图论-简介 介绍 在本节中,您将研究一个新的数据结构:网络! 网络是一种有用的数据结构,用于映射从行车路线到社交网络的一... 在本部分中,您将研究Dijkstra的算法,该算法可找到两点之间最短路径,并使用Python
  • 3 2 编辑距离(列文斯登距离45 3 3 最长公共子序列 47 3 4 升序最长子序列 49 3 5 位玩家游戏中的必胜策略 52 第 4 章 数组 53 4 1 合并已排序列表 53 4 2 区间的总和 54 4 3 区间内的重复内容 54 4 4 区间的最大...
  • 2.21 在个或个以上的值之间切换 47 2.22 布尔函数分解公式 50 2.23 实现16种二元布尔操作 51 2.24 习题 54 第3章 2的幂边界 56 3.1 将数值上调/下调为2的已知次幂的倍数 56 3.2 调整到上一个/下一个2的幂 ...

空空如也

空空如也

1 2
收藏数 28
精华内容 11
关键字:

python两点之间最短距离

python 订阅