一.软件安装 GeoServer下载地址: http://geoserver.org/download/ PostgreSQL下载地址: https://www.postgresql.org/download/ paAdmin3下载地址: https://www.pgadmin.org/download/pgadmin-3-windows/ PostGIS下载地址: http://postgis.net/windows_downloads/ pgRouting已经包含在安装程序中. 所有下载程序

主要的最优(最短)路径算法: 一.深度优先算法:二.广度优先算法:三.Dijstra最短路径:四.floyd最短路径(待): 一.深度优先算法 图的深度优先搜索(Depth First Search),和树的先序遍历比较类似. 它的思想:假设初始状态是图中所有顶点均未被访问,则从某个顶点v出发,首先访问该顶点,然后依次从它的各个未被访问的邻接点出发深度优先搜索遍历图,直至图中所有和v有路径相通的顶点都被访问到. 若此时尚有其他顶点未被访问到,则另选一个未被访问的顶点作起始点,重复上述过程,直至图

Matlab实现Flyod求最短距离及存储最优路径 一.实际数据 已知图中所有节点的X.Y坐标. 图中的节点编号:矩阵中的编号 J01-J62:1-62; F01-F60:63-122; Z01-Z06:123-128; D01-D02:129-130. 二.Floyd求所有节点间的最小距离及通过矩阵存储最优路径的节点 function [ optimal,path,maxnum ] = Floyd( distance,liantong,num,p,q ) %Author:ljy %Date:2

原文链接:https://blog.csdn.net/ACdreamers/article/details/18501855 mod4最优路径问题 如下图: 从1到4找出一条路径,要求路径的总长度mod4的余数最小. 分析:一条从1到4的最优路径,在它走到2或3时mod4的余数不一定最小.也就是说,最优策略的子策略不一定最优,所以本问题不满足最优化原理,那么也就不能用动态规划来解决.但是我们可以把它转化为判定性问题,用递推来解决. 设dp[k][i]为bool型数组,表示从1点到k点长度mod4

1 前言 修路问题,辅助减少花费.用栅格进行路径分析. 2 问题阐述 根据题目要求,找出一条从学校通往某目的地的道路,实现以下操作: (1)坡度在30度以上的地形不适合修建道路,适合修路的坡度相等间隔分为5类. (2)地形和土地利用数据对选择道路各影响50%. (3)制作专题图,要求具有标题.图例.指北针.比例尺. 3大概思路 先通过计算坡度坡向等得到成本栅格,利用成本距离栅格和成本栅格计算[成本路径]. 4 具体步骤 4.1 计算坡度并重分类 (1)在ArcGIS中加载目标数据,在[工具箱][

原创博客,转载请联系博主! 前言:几天前华为的这个软件精英(算法外包)挑战赛初赛刚刚落幕,其实这次是我第二次参加,只不过去年只入围到了64强(32强是复赛线),最后搞到了一个华为的一顶帽子(感谢交大lady快递寄过来!),今年小较了一把真,幸运地闯进了排行榜.(第17位的就是我们Team噢!耶鲁顾神很给力!)    所以呢,回到正题首先来看一下初赛赛题吧! 初赛赛题要求 已知有向图G的拓扑(结点V,边E)和V的一个子图V’,在G内求一条从start结点到end结点的路径,要求经过V’的所有结点并

1.把图看成以起点为根节点的树 2.使用深度遍历算法遍历路径 3.遍历到节点为目标节点时,保存这条路径 find2PointsPath(sourceId, targetId) { const { nodesKV } = this.chart.getStore(); // 节点集合 let pathArr = []; // 保存找到的所有路径 const findPath = (sourceId, targetId, pathNodes = []) => { pathNodes = [...pat

题目: 给定一个大小为 N×M 的迷宫.迷宫由通道和墙壁组成,每一步可以向邻接的上下左右四格 的通道移动.请求出从起点到终点所需的最小步数.请注意,本题假定从起点一定可以移动 到终点. 限制条件;N, M ≤ 100 测试样例: N=10, M=10(迷宫如下图所示. '#', '.', 'S', 'G'分别表示墙壁.通道.起点和终点) #S######.# ......#..# .#.##.##.# .#........ ##.##.#### ....#....# .#######.# ...

引用一位老oier的话: 一道题如果边权没有负数,那么一定是在卡SPFA.这时候就用到了堆优化的Dijkstra; 写在前面: 多打代码! 最好都掌握,灵活变通 SPFA: 主要用于稀疏图和有负权边的图上 参考blog: https://blog.csdn.net/sxy201658506207/article/details/78779045 (前向星版) 注:起点为1 #include <cstdio> #include <algorithm> #define MAXN 111

1.单源点的最短路径问题:给定带权有向图G和源点v,求从v到G中其余各顶点的最短路径. 我们用一个例子来具体说明迪杰斯特拉算法的流程. 定义源点为 0,dist[i]为源点 0 到顶点 i 的最短路径.其过程描述如下: 步骤 dist[1] dist[2] dist[3] dist[4] 已找到的集合 第 1 步 8 1 2 +∞ {2} 第 2 步 8 × 2 4 {2, 3} 第 3 步 5 × × 4 {2, 3, 4} 第 4 步 5 × × × {2, 3, 4, 1} 第 5 步 ×

假设我们通过以下的方式用字符串来抽象我们的文件系统: 字符串"dir\n\tsubdir1\n\tsubdir2\n\t\tfile.ext"代表了: dir subdir1 subdir2 file.ext 目录 dir 包含一个空子目录 subdir1 和一个包含文件file.ext的子目录 subdir2. 字符串 "dir\n\tsubdir1\n\t\tfile1.ext\n\t\tsubsubdir1\n\tsubdir2\n\t\tsubsubdir2\n\t\

路线冲突问题 题目描述 给出一张地图,地图上有n个点,任意两点之间有且仅有一条路.点的编号从1到n. 现在兵团A要从s1到e1,兵团B要从s2到e2,问两条路线是否会有交点,若有则输出交点个数,否出输出”success”. 输入 多组输入. 对于每组输入. 第一行输入n(1 <= n <= 100000),代表点的个数. 接下来的n-1行,每行包含两个整数u,v(1 <= u,v <= n),代表u,v之间有一条相连. 再接下里的一行包含四个整数s1,e1,s2,e2(1 <

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h> #define INF 1000000#define MAXN 32 int N;int matrix[MAXN][MAXN]; int dist[MAXN];int path[MAXN];int s[MAXN]; void dijkstra(int u){    /* init */    int i, j, k;    int min;    int v

容易理解:https://blog.csdn.net/m0_37345402/article/details/76695930 https://blog.csdn.net/qq_36386435/article/details/77403223 https://blog.csdn.net/u011815404/article/details/80441443

游戏总共分为4个功能模块: - 开始游戏(menuLayer) - 关卡选择(levelLayer) - 游戏(gameLayer) - 游戏结算(gameOverLayer) Creator内组件效果如下: ​ 游戏开始默认显示menuLayer,游戏中,通过控制各个层级的显示和隐藏,实现不同模块的切换.例如开始游戏,点击开始以后,触发回调函数,切换到游戏关卡选择界面,绑定关系如下图: ​ 实现代码如下: // 开始按钮回调 startBtnCallBack(event, customEven

游戏总共分为4个功能模块: - 开始游戏(menuLayer) - 关卡选择(levelLayer) - 游戏(gameLayer) - 游戏结算(gameOverLayer) Creator内组件效果如下: ​ 游戏开始默认显示menuLayer,游戏中,通过控制各个层级的显示和隐藏,实现不同模块的切换.例如开始游戏,点击开始以后,触发回调函数,切换到游戏关卡选择界面,绑定关系如下图: ​ 实现代码如下: // 开始按钮回调 startBtnCallBack(event, customEven

相关知识 最优路径算法是无向图中满足通路上所有顶点(除起点.终点外)各异,所有边也各异的通路.应用在公路运输中,可以提供起点和终点之间的最短路径,节省运输成本.可以大大提高交通运输效率. 本实验采用Dijkstra算法,迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959 年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法.是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有向图中最短路径问题.迪杰斯特拉算法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. 算法伪代码如下: Dijkstra(G,w,

SDN,Software Defined Network,软件定义(的)网络,这些年方兴未艾,愈演愈烈.但是,笔者以为,SDN 也有愈演愈劣的趋势.而且,现在业界关于什么叫 SDN,也是众说纷坛,莫衷一是.笔者在此试图梳理一下,SDN 到底是什么! 一.SDN 发展的三条主线 SDN 从诞生到发展,有三条非常关键的主线: 第一条主线的主角是斯坦福大学.2008年,斯坦福大学 Nick McKeown 教授等人提出了 OpenFlow 的概念,并基于OpenFlow 为网络带来的可编程的特性,进一

若干年前读研的时候,学院有一个教授,专门做群蚁算法的,很厉害,偶尔了解了一点点.感觉也是生物智能的一个体现,和遗传算法.神经网络有异曲同工之妙.只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究.最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了.今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法. 机器学习目录:[目录]数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录 本文原文地址:群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 1.关于旅行商(

蚁群算法主要可以分为以下几个步骤:首先,蚁群中的每只蚂蚁都根据地面上信息素浓度的大小找出一条从原点通向终点的遍历所有城市一次的路径(构造路径):然后每只蚂蚁沿着自己刚刚找到的路径回溯,在路径经过的各个component(在旅行商问题中component指的是连接两座城市的那条边)上根据找到路径的整体质量(在旅行商问题中,质量好坏可以用路径总长度的大小来评价)分泌出相应浓度的信息素(更新信息素):当所有蚂蚁都找到了遍历所有城市的路径并通过回溯完成了信息素的更新工作后,所有component上的信息