Dijkstra算法及其证明 算法: 设G是带权图,图中的顶点多于一个,且所有的权都为正数.本算法确定从顶点S到G中其他各个顶点的距离和最短通路.在本算法中P表示带永久标记的顶点的集合.顶点A的前驱是P中的一个顶点,用来标记A.顶点U和V之间的边的权重用W(U,V)表示,如果U和V之间没有边,则记作W(U,V)=∞. 步骤1 (对S做标记) (a)将S标记为0,并使S没有前驱 (b)令P={S} 步骤2 (对其他顶点作标记) 将每个不在P中的顶点V标记为W(S,V)(可能是暂时的),并使V的前驱

周末继续写东西的一半填补了,为了达到完美的一天.我们知道一个事实,IP地址太多.统一管理是不可能的了,无论从控制平面从数据/管理层表示,飞机是如此. 所以.IP协议被设计为可伸缩.供IP路由术语,跳路由进行计算.当然,支持"源路由",源路由就是说数据在出发前就已经把路线规划好了,逐跳路由是IP路由的标准形式.也就是说.IP数据包是在路上即时规划路线的.       我比較喜欢IP路由是由于这也是我旅行的方式,我喜欢旅行,可是我不喜欢事先订酒店.事先规划路线.导航等,我的方式是在路上看路

按:今天看Tanenbaum的计算机网络时讲到了Dijkstra算法.关于算法的正确性,<算法导论>给出了严格的证明.CLRS的证明基于一个通用的框架,非常清晰.今天只是随意想想是否有其他证明的方式,结果发现是有的.虽然这种证明方法可能早已有人用过,不算新鲜.不过自己想了一通就把它放到这里纯粹博大家一乐,我尽量写的简洁. 首先叙述下算法: 算法维护两个集合,S(已找到从源点v开始的最短路径的点)和Q(未找到从v开始的最短路径的点). 算法初始时S为空集:Q中,从v到v本身的最短路径的权值为0,

一般最短路径算法习惯性的分为两种:单源最短路径算法和全顶点之间最短路径.前者是计算出从一个点出发,到达所有其余可到达顶点的距离.后者是计算出图中所有点之间的路径距离. 单源最短路径 Dijkstra算法 思维 本质上是贪心的思想,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:S,原本的元素构成集合Q,初始时,原点 s 的路径权重被赋为 0 (dis[s] = 0).若对于顶点 s 存在能直接到达的边(s,m),则把dis[m]设为w(s, m),同时把

语言抽象,仅供自用. 证明一个即将加入S集合的点u必然D[u]=最小值min: 假设D[u] != 最小值,那么即说明存在一条最短路径,该路径可以描述为:S集合中的一个点(至少为起始点)  +  一个任意点  ->  u. 现在假设此任意点在S集合内,因为此路径为最短路径,所以u也为最短路径上的组成点,所以u已经最优,和假设矛盾. 又假设此任意点不在S集合内,因为无负边权,所以D[任意点] <= D[u],因为维护的是小顶堆,每次选出一个D值最小的加入S集合,所以下一个即将加入S的点应该是任意

原文链接:http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/31/2615833.html 最后边附有我根据文中Dijkstra算法的描述使用java写的算法实现. Dijkstra算法 1.定义概览 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,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算法是很有代表性的最短路径算法,在很多专业课程中都作为基本内容有详细的

1.Dijkstra算法基础: 算法过程比prim算法稍微多一点步骤,但思想确实巧妙也是贪心,目的是求某个源点到目的点的最短距离,总的来说dijkstra也就是求某个源点到目的点的最短路,求解的过程也就是求源点到整个图的最短,次短距,第三短距离等(这些距离都是源点到某个点的最短距离)...求出的每个距离都对应一个点,也就是要到的到这个点,求的也就是原点到所有点的最短距离,并存在二维数组中,给出目的点就能直接通过查表获得最短距离. 第1步:以源点START(假设s1)为始点,求最短距离,如何求?

HDU 1869六度分离 Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Description 1967年,美国著名的社会学家斯坦利·米尔格兰姆提出了一个名为“小世界现象(small world phenomenon)”的著名假说,大意是说,任何2个素不相识的人中间最多只隔着6个人,即只用6个人就可以将他们联系在一起,因此他的理论也被称为“六度分离”理论(six degrees of se

Dijkstra算法 算法描述 1)算法思想:设G=(V,E)是一个带权有向图,把图中顶点集合V分成两组,第一组为已求出最短路径的顶点集合(用S表示,初始时S中只有一个源点,以后每求得一条最短路径 , 就将加入到集合S中,直到全部顶点都加入到S中,算法就结束了),第二组为其余未确定最短路径的顶点集合(用U表示),按最短路径长度的递增次序依次把第二组的顶点加入S中.在加入的过程中,总保持从源点v到S中各顶点的最短路径长度不大于从源点v到U中任何顶点的最短路径长度.此外,每个顶点对应一个距离,S中的

Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 32824   Accepted: 11098 Description Bessie is out in the field and wants to get back to the barn to get as much sleep as possible before Farmer John wakes her for the morning milking. Bessi

Dijkstra 太多文章了,有些简练,有些一笔带过.自己还是花了些时间才明白,刚脆自己写个图文说明的,希望能让还没明白的,尽快清楚. 问题:求某点到图中其他所有点的最短路径(权值和最小) Dijkstra.其实只有4个数据和3句话.明白了这3句话,这个算法就理解了. 第一个数据:还未到达的点的集合.noDone{顶点编号,权值}   顶点编号 和 原点到此编号最小权的候选值 第二个数据:源点 sourceVertex 第三个数据:最新到达的点 lastestVertex 第四个数据:最新到达的

Dijkstra 算法小结  By Wine93 2013.11 1. Dijkstra 算法相关介绍 算法阐述:Dijkstra是解决单源最短路径的算法,它可以在O(n^2)内计算出源点(s)到图中任何顶点的最短路,但是该算法不能处理存在负权边的图(证明中会给出). Dijkstra一般有2种实现,一种采用邻接矩阵,复杂度为O(n^2),这种实现适用于稠密图 (边多点少),还有一种是采用临接表+heap(可用优先队列代替)实现,实现的复杂度为( m*log(n) )   (m为边数,n为顶点数

本文来自博客园的文章:http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/31/2615833.html Dijkstra算法 1.定义概览 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,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算法是很有代表性的最短路径算法,在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍,如数据结构,图论,运筹学等等.注意该算法要求图中不存在负

dijkstra算法与prim算法的区别   1.先说说prim算法的思想: 众所周知,prim算法是一个最小生成树算法,它运用的是贪心原理(在这里不再证明),设置两个点集合,一个集合为要求的生成树的点集合A,另一个集合为未加入生成树的点B,它的具体实现过程是: 第1步:所有的点都在集合B中,A集合为空. 第2步:任意以一个点为开始,把这个初始点加入集合A中,从集合B中减去这个点(代码实现很简单,也就是设置一个标示数组,为false表示这个点在B中,为true表示这个点在A中),寻找与它相邻的点

按路径长度递增次序产生算法: 把顶点集合V分成两组: (1)S:已求出的顶点的集合(初始时只含有源点V0) (2)V-S=T:尚未确定的顶点集合 将T中顶点按递增的次序加入到S中,保证: (1)从源点V0到S中其他各顶点的长度都不大于从V0到T中任何顶点的最短路径长度 (2)每个顶点对应一个距离值 S中顶点:从V0到此顶点的长度 T中顶点:从V0到此顶点的只包括S中顶点作中间顶点的最短路径长度 依据:可以证明V0到T中顶点Vk的,或是从V0到Vk的直接路径的权值:或是从V0经S中顶点到Vk的路径

算术表达式求值 我们要学习的一个栈的用例同时也是展示泛型的应用的一个经典例子,就是用来计算算术表达式的值,例如 ( 1 + ( ( 2 + 3 ) * ( 4 * 5 ) ) ) 如果将4乘以5,把3加上2,取它们的积然后加上1,就得到了101.但Java系统是如何完成这些运算的呢?不需要研究Java系统的构造细节,我们也可以编写一个Java程序来解决这个问题.它接受一个输入字符串(表达式)并输出表达式的值.为了简化问题,首先来看一下这份明确的递归定义:算术表达式可能是一个数,或者是由一个左括号

原文:http://www.cnblogs.com/dolphin0520/archive/2011/08/26/2155202.html 单源最短路径问题,即在图中求出给定顶点到其它任一顶点的最短路径.在弄清楚如何求算单源最短路径问题之前,必须弄清楚最短路径的最优子结构性质. 一.最短路径的最优子结构性质 该性质描述为:如果P(i,j)={Vi....Vk..Vs...Vj}是从顶点i到j的最短路径,k和s是这条路径上的一个中间顶点,那么P(k,s)必定是从k到s的最短路径.下面证明该性质的正

http://www.cnblogs.com/mengxm-lincf/archive/2012/02/11/2346288.html 其实我一直存在疑惑是什么导致dijkstra不能处理负权图? 今日偶见某大牛说一句"dijkstra选定一个节点后节点值不在改变",方才大悟. 本质上就是dijkstra选点方式导致的(即贪心),只针对目前的情况作出最好的判断 1)在非负权图中这点是没有错的 2)在负权图中就出错了,如 0 2 4 2 0 -3 4 -3 0 为什么呢? 证明dijks

二:最短路算法分析报告 背景 最短路问题(short-path problem):若网络中的每条边都有一个数值(长度.成本.时间等),则找出两节点(通常是源节点和阱节点)之间总权和最小的路径就是最短路问题.最短路问题是网络理论解决的典型问题之一,可用来解决管路铺设.线路安装.厂区布局和设备更新等实际问题. 单源最短路径 包括确定起点的最短路径问题,确定终点的最短路径问题(与确定起点的问题相反,该问题是已知终结结点,求最短路径的问题.在无向图中该问题与确定起点的问题完全等同,在有向图中该问题等同于

原题地址:http://poj.org/problem?id=3159 题意大概是班长发糖果,班里面有不良风气,A希望B的糖果不比自己多C个.班长要满足小朋友的需求,而且要让自己的糖果比snoopy的尽量多. 比如现在ABCD四个小朋友,B的糖果不能超过A的5个,如果A的史努比,D是班长,那么班长最多比史努比多7个糖果,而不是5+4+1=9个. 因为如果是9个,就不满足D-A<=(D-C)+(C-A)<=7的条件. 不懂的可以翻一下算法导论,上面有差分约束的定义和证明,总之这是一个求最短路的问