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社区首页 >专栏 >文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (385)-- 算法导论24.5 5题

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (385)-- 算法导论24.5 5题

作者头像
福大大架构师每日一题
发布2024-11-07 12:36:29
发布2024-11-07 12:36:29
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五、设 $G=(V,E)$ 为一个带权重的、无负值环路的有向图。设 $s∈V$ 为源结点,对于结点 $v∈V-{s}$ ,如果结点 $v$ 可以从源结点 $s$ 到达,我们允许 $v.π$是结点 $v$ 在任意一条最短路径上的前驱;如果结点 $v$ 不可以从源结点 $s$ 到达,则 $π$ 为 $NIL$ 。请举出一个图例和一种 $π$ 的赋值,使得 $G_π$ 中形成一条环路。(根据引理24.16,这样的一种赋值不可能由一系列松弛操作生成。) 。引理 24.16 的内容是:设 $G=(V,E)$ 为一个带权重的有向图,权重函数为 $w:E→R$ 。设 $s∈V$ 为某个源结点,假定图 $G$ 不包含从源结点 $s$ 可以到达的权重为负值的环路,则在图 $G$ 由 INITIALIZESINGLE-SOURCE(G,s) 算法进行初始化之后,前驱子图 $G$ ,形成根结点为源结点 $s$ 的有根树,并且任何对图 $G$ 的边进行的任意松弛操作都将维持该性质不变。如果要写代码,请用go语言。

文心一言:

要构造一个图例和一种 \pi 的赋值,使得 G_\pi 中形成一条环路,我们需要一个图,其中存在一些节点可以从源节点 s 到达,而其他节点不能。然后,通过故意错误地设置 \pi 值,我们可以在 G_\pi 中形成一个环路。

图例

考虑以下带权重的有向图 G=(V,E),其中:

  • • 节点集 V = {s, a, b, c, d}
  • • 边集 E 和权重 w 如下:
    • s \rightarrow a,权重为 1
    • a \rightarrow b,权重为 2
    • b \rightarrow c,权重为 3
    • c \rightarrow d,权重为 4
    • d \rightarrow a,权重为 5

$\pi$ 赋值

  • s.\pi = NIL
  • a.\pi = s
  • b.\pi = a
  • c.\pi = b
  • d.\pi = c
  • • 错误赋值:我们故意错误地设置 a.\pi = d(注意,这在实际算法中不会通过松弛操作发生)

$G_\pi$ 中的环路

根据上面的 \pi 赋值,我们得到如下的前驱图 G_\pi

  • s \rightarrow NIL
  • a \rightarrow d \rightarrow c \rightarrow b \rightarrow a(这里形成了一个环路)

Go 语言代码示例

下面是一个简单的 Go 语言代码示例,它定义了图结构并打印了 G_\pi 的邻接表表示,以显示环路:

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package main

import"fmt"

typeGraphstruct{
    vertices map[string][]Edge
}

typeEdgestruct{
    to     string
    weight int
fromstring// Added前驱 for表示
}

func NewGraph()*Graph{
,return to & stringGraph,{ weightvertices int:)make{(
map[string][]Edge)}
}

func (g *Graph)AddEdge(fromg.vertices[from]=append(g.vertices[from],Edge{to, weight,from})
}

func (g *Graph)SetPi(node, pi string){
// This is a simplified representation to show the前驱 relationship
// In a real implementation, we would store this in a separate map
for i, edge :=range g.vertices[node]{
if edge.to == pi {
            g.vertices[node][i].from= pi // This simulates the前驱 assignment
}
}
}

func (g *Graph)PrintGraphWithPi(){
for node, edges :=range g.vertices {
        fmt.Printf("%s -> ", node)
for _, edge :=range edges {
if edge.from!=""{
                fmt.Printf("[%s(%d)] ", edge.from, edge.weight)
}else{
                fmt.Printf("[%s(%d)] ","NIL", edge.weight)
}
}
        fmt.Println()
}
}

func main(){
    g :=NewGraph()
    g.AddEdge("s","a",1)
    g.AddEdge("a","b",2)
    g.AddEdge("b","c",3)
    g.AddEdge("c","d",4)
    g.AddEdge("d","a",5)

// Setting π values
    g.SetPi("s","NIL")
    g.SetPi("a","s")
    g.SetPi("b","a")
    g.SetPi("c","b")
    g.SetPi("d","c")
// Incorrect π assignment to create a cycle in G_π
    g.SetPi("a","d")

    g.PrintGraphWithPi()
}

解释

  1. 1. Graph 结构体表示图,其中 vertices 是一个从节点到边的列表的映射。
  2. 2. Edge 结构体包含目标节点、权重和来源节点(用于表示前驱)。
  3. 3. NewGraph 函数创建一个新的图实例。
  4. 4. AddEdge 方法向图中添加边。
  5. 5. SetPi 方法设置前驱节点(注意,这里简化了前驱的存储方式,实际应用中可能需要一个单独的映射)。
  6. 6. PrintGraphWithPi 方法打印图的邻接表表示,并显示前驱信息。
  7. 7. main 函数中,我们创建图、添加边、设置前驱值,并打印图。

运行这段代码将展示 G_\pi 的邻接表表示,从中可以观察到由于错误的前驱赋值导致的环路。

讯飞星火:

为了解释如何构造一个图例和一种 π 的赋值,使得 G_π 中形成一条环路,我们可以使用一个简单的有向图。

图例

考虑以下有向图 ( G = (V, E) ):

  • • 顶点集 ( V = {s, a, b, c, d} )
  • • 边集 ( E = {(s, a), (a, b), (b, c), (c, d), (d, a)} )

边的权重如下:

  • • ( w(s, a) = 1 )
  • • ( w(a, b) = 1 )
  • • ( w(b, c) = 1 )
  • • ( w(c, d) = 1 )
  • • ( w(d, a) = -3 )

π 的赋值

我们为每个顶点分配一个前驱结点,使得在 G_π 中形成一个环路。

  • • ( π(s) = NIL )
  • • ( π(a) = s )
  • • ( π(b) = a )
  • • ( π(c) = b )
  • • ( π(d) = c )

根据这个赋值,我们可以得到前驱子图 ( G_π ):

  • • ( G_π = ({s, a, b, c, d}, {(s, a), (a, b), (b, c), (c, d), (d, a)}) )

在这个图中,存在一个环路 ( s \rightarrow a \rightarrow b \rightarrow c \rightarrow d \rightarrow a )。

Go语言代码示例

以下是用Go语言实现上述图和前驱赋值的代码示例:

代码语言:javascript
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package main

import"fmt"

// Edge represents an edge in the graph with a weight.
typeEdgestruct{
from, to int
    weight   int
}

// Graph represents a directed graph with weights.
typeGraphstruct{
    vertices []int
    edges    []Edge
}

// NewGraph creates a new graph with given vertices and edges.
func NewGraph(vertices []int, edges []Edge)*Graph{
return&Graph{vertices: vertices, edges: edges}
}

// PrintGraph prints the graph's edges.
func (g *Graph)PrintGraph(){
for _, edge :=range g.edges {
        fmt.Printf("(%d -> %d, weight: %d)\n", edge.from, edge.to, edge.weight)
}
}

func main(){
// Define the vertices and edges of the graph.
    vertices :=[]int{0,1,2,3,4}// s=0, a=1, b=2, c=3, d=4
    edges :=[]Edge{
{0,1,1},// s -> a
{1,2,1},// a -> b
{2,3,1},// b -> c
{3,4,1},// c -> d
{4,1,-3},// d -> a (negative weight cycle)
}

// Create the graph.
    graph :=NewGraph(vertices, edges)

// Print the graph.
    graph.PrintGraph()
}

在这个代码示例中,我们定义了一个带权重的有向图,并打印了它的边。注意,这里包含了一个负权重的环路(从 da),这违反了引理24.16的条件。

360智脑:

为了满足你的要求,我们需要构造一个图 ( G = (V, E) ),并为其指定一个前驱赋值 ( \pi ),使得前驱子图 ( G_\pi ) 形成一条环路。同时,这个赋值不能通过一系列松弛操作生成。

图例

假设我们有一个图 ( G = (V, E) ),其中:

  • • ( V = {s, a, b, c} )
  • • ( E = {(s, a), (a, b), (b, c), (c, a)} )
  • • 权重函数 ( w ) 为:
    • • ( w(s, a) = 1 )
    • • ( w(a, b) = 1 )
    • • ( w(b, c) = 1 )
    • • ( w(c, a) = 1 )

前驱赋值

我们为每个节点指定一个前驱 ( \pi ):

  • • ( s.\pi = NIL )
  • • ( a.\pi = c )
  • • ( b.\pi = a )
  • • ( c.\pi = b )

前驱子图 ( G_\pi )

根据上述前驱赋值,前驱子图 ( G_\pi ) 将包含以下边:

  • • ( (c, a) )
  • • ( (a, b) )
  • • ( (b, c) )

这形成了一个环路 ( c \rightarrow a \rightarrow b \rightarrow c )。

Go 语言实现

以下是用 Go 语言实现上述图和前驱赋值的代码:

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package main

import(
"fmt"
)

// Node represents a node in the graph
typeNodestruct{
Namestring
Pi*Node
}

// Graph represents a directed weighted graph
typeGraphstruct{
Nodesmap[string]*Node
Edgesmap[string]map[string]int
}

// NewGraph creates a new graph
func NewGraph()*Graph{
return&Graph{
Nodes:make(map[string]*Node),
Edges:make(map[string]map[string]int),
}
}

// AddNode adds a node to the graph
func (g *Graph)AddNode(name string){
    g.Nodes[name]=&Node{Name: name,Pi:nil}
}

// AddEdge adds a weighted edge to the graph
func (g *Graph)AddEdge(from, to string, weight int){
if g.Edges[from]==nil{
        g.Edges[from]=make(map[string]int)
}
    g.Edges[from][to]= weight
}

// SetPredecessor sets the predecessor for a node
func (g *Graph)SetPredecessor(nodeName string, predecessor *Node){
    g.Nodes[nodeName].Pi= predecessor
}

// PrintGraph prints the graph and its predecessors
func (g *Graph)PrintGraph(){
    fmt.Println("Nodes and their predecessors:")
for _, node :=range g.Nodes{
if node.Pi==nil{
            fmt.Printf("%s -> NIL\n", node.Name)
}else{
            fmt.Printf("%s -> %s\n", node.Name, node.Pi.Name)
}
}
    fmt.Println("Edges and their weights:")
forfrom, edges :=range g.Edges{
for to, weight :=range edges {
            fmt.Printf("%s -> %s: %d\n",from, to, weight)
}
}
}

func main(){
    graph :=NewGraph()

// Add nodes
    graph.AddNode("s")
    graph.AddNode("a")
    graph.AddNode("b")
    graph.AddNode("c")

// Add edges with weights
    graph.AddEdge("s","a",1)
    graph.AddEdge("a","b",1)
    graph.AddEdge("b","c",1)
    graph.AddEdge("c","a",1)

// Set predecessors
    graph.SetPredecessor("a", graph.Nodes["c"])
    graph.SetPredecessor("b", graph.Nodes["a"])
    graph.SetPredecessor("c", graph.Nodes["b"])

// Print the graph
    graph.PrintGraph()
}

解释

  1. 1. 图的构建:我们创建了一个图 G,包含节点 s, a, b, c 和边 (s, a), (a, b), (b, c), (c, a)
  2. 2. 前驱赋值:我们为每个节点指定了前驱 π,使得 a.π = c, b.π = a, c.π = b
  3. 3. 前驱子图:根据前驱赋值,前驱子图 G_π 包含边 (c, a), (a, b), (b, c),形成一个环路。

结论

这个例子展示了如何构造一个图和前驱赋值,使得前驱子图中形成环路。根据引理 24.16,这样的前驱赋值不能通过一系列松弛操作生成。

智谱清言:

首先,我们来构造一个图例,然后给出一种违反引理24.16的前驱赋值,使得在G_π中形成一条环路。 图例: 设图G如下:

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     A
    / \
   v   \
  B --> C
   ^    |
   |    |
   D <- E

权重如下:

  • • A到B的权重为1
  • • B到C的权重为2
  • • C到E的权重为3
  • • E到D的权重为4
  • • D到B的权重为-1 现在,我们给出一种π的赋值,使得在G_π中形成一条环路。 π赋值:
  • • A.π = NIL (源结点)
  • • B.π = A
  • • C.π = B
  • • D.π = E
  • • E.π = C 按照这种赋值,我们可以看到B -> D -> B形成了一个环路,违反了引理24.16,因为引理24.16指出,通过一系列松弛操作得到的G_π应该是一棵以源结点为根的有根树,不应该存在环路。 下面是使用Go语言编写的示例代码,定义图结构、边的权重和π赋值:package main import"fmt" typeGraphstruct{ vertices map[string]*Vertex } typeVertexstruct{ id string adjacent map[string]int pi *Vertex } func NewGraph()*Graph{ return&Graph{ vertices:make(map[string]*Vertex), } } func (g *Graph)AddVertex(id string){ g.vertices[id]=&Vertex{ id: id, adjacent:make(map[string]int), pi:nil, } } func (g *Graph)AddEdge(from, to string, weight int){ g.vertices[from].adjacent[to]= weight } func (g *Graph)SetPi(from, to string){ g.vertices[from].pi = g.vertices[to] } func (g *Graph)PrintGraph(){ for _, vertex :=range g.vertices { if vertex.pi !=nil{ fmt.Printf("Vertex %s, π: %s\n", vertex.id, vertex.pi.id) }else{ fmt.Printf("Vertex %s, π: NIL\n", vertex.id) } } } func main(){ g :=NewGraph() g.AddVertex("A") g.AddVertex("B") g.AddVertex("C") g.AddVertex("D") g.AddVertex("E") g.AddEdge("A","B",1) g.AddEdge("B","C",2) g.AddEdge("C","E",3) g.AddEdge("E","D",4) g.AddEdge("D","B",-1) g.SetPi("B","A") g.SetPi("C","B") g.SetPi("D","E") g.SetPi("E","C") g.PrintGraph() }这段代码定义了一个简单的图结构,并且按照我们上面给出的π赋值设置了每个顶点的前驱。当运行这段代码时,它将打印出每个顶点及其前驱,显示出在G_π中存在一个环路。

天工:

  1. 1. 图例构建
    • • 考虑有向图(G=(V, E)),其中(V = {s, u, v}),(E={(s, u), (u, v), (v, s)}),边的权重(w(s, u)=1),(w(u, v)=1),(w(v, s)= - 2)。
  2. 2. (\pi)的赋值
    • • 令(s.\pi = NIL),(u.\pi = s),(v.\pi = u),(s.\pi = v)(这里(s.\pi = v)违反了正常由松弛操作得到的前驱关系,因为存在负权环使得正常的最短路径前驱关系被破坏)。
    • • 这样在(G_{\pi})中就形成了一个环路(s - u - v - s)。

以下是用Go语言实现上述图结构(不涉及松弛操作等完整的最短路径算法部分,仅表示图结构和前驱关系)的示例代码:

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package main

import(
"fmt"
)

// 顶点结构体
typeVertexstruct{
    name  string
    pi    *Vertex
    edges []*Edge
}

// 边结构体
typeEdgestruct{
    to   *Vertex
    cost int
}

func main(){
// 创建顶点
    s :=&Vertex{name:"s"}
    u :=&Vertex{name:"u"}
    v :=&Vertex{name:"v"}

// 初始化边
    edge1 :=&Edge{to: u, cost:1}
    edge2 :=&Edge{to: v, cost:1}
    edge3 :=&Edge{to: s, cost:-2}

    s.edges =[]*Edge{edge1}
    u.edges =[]*Edge{edge2}
    v.edges =[]*Edge{edge3}

// 设置前驱关系
    u.pi = s
    v.pi = u
    s.pi = v

// 输出前驱关系形成的环(简单表示)
    fmt.Printf("%s -> %s -> %s -> %s\n", s.name, u.name, v.name, s.name)
}

在这个代码中,我们创建了一个简单的有向图结构,并且按照前面定义的违反正常松弛操作结果的前驱关系进行了设置,最后输出了形成的环。需要注意的是,这只是为了表示给定的(\pi)赋值下形成环的情况,并非完整的最短路径相关算法的实现。

chatgpt:

为了构建一个带权重的有向图示例,并展示如何通过赋值使得某些节点的前驱形成环路,我们可以考虑以下简单的图例。

假设我们有一个图 ( G = (V, E) ),其中:

  • • 节点集 ( V = {s, v_1, v_2, v_3} )
  • • 边集 ( E = {(s, v_1), (v_1, v_2), (v_2, v_3), (v_3, v_1)} ),并且所有边的权重均为正数,例如 ( 1 )。

在这个图中:

  • • 从源节点 ( s ) 可以到达的节点是 ( v_1, v_2, v_3 )。
  • • 边的权重如下: [ w(s, v_1) = 1, \quad w(v_1, v_2) = 1, \quad w(v_2, v_3) = 1, \quad w(v_3, v_1) = 1 ]

在这种情况下,我们可以对节点的前驱 ( \pi ) 进行如下赋值:

  • • ( v_1.\pi = s )
  • • ( v_2.\pi = v_1 )
  • • ( v_3.\pi = v_2 )
  • • 由于没有从源节点 ( s ) 到达,所以如果 ( v ) 不可到达,则 ( v.\pi = NIL )

但是我们可以将前驱 ( \pi ) 修改为

  • • ( v_1.\pi = v_3 )
  • • ( v_2.\pi = v_1 )
  • • ( v_3.\pi = v_1 )

这样,在 ( v_1 ) 和 ( v_3 ) 之间就形成了一个环路。此时,( v_1 ) 的前驱指向 ( v_3 ),同时 ( v_3 ) 的前驱又指向 ( v_1 ),这构成了一个环。

在这里,尽管看起来我们在进行松弛操作,但是因为 ( v_1 ) 和 ( v_3 ) 的赋值形成了环路,这样的赋值并不是通过单纯的松弛操作可以达到的。

接下来,我们为该图写一个简单的 Go 语言代码示例:

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package main

import(
"fmt"
)

// Edge represents a weighted directed edge
typeEdgestruct{
from, to, weight int
}

// Graph represents a directed graph with weights
typeGraphstruct{
    edges []*Edge
}

// NewGraph initializes a new graph
func NewGraph()*Graph{
return&Graph{}
}

// AddEdge adds an edge to the graph
func (g *Graph)AddEdge(from, to, weight int){
    g.edges =append(g.edges,&Edge{from, to, weight})
}

// PrintGraph prints the graph edges
func (g *Graph)PrintGraph(){
for _, edge :=range g.edges {
        fmt.Printf("Edge from %d to %d with weight %d\n", edge.from, edge.to, edge.weight)
}
}

func main(){
// Create a new graph
    graph :=NewGraph()

// Add edges according to the example
    graph.AddEdge(0,1,1)// s -> v1
    graph.AddEdge(1,2,1)// v1 -> v2
    graph.AddEdge(2,3,1)// v2 -> v3
    graph.AddEdge(3,1,1)// v3 -> v1 (形成循环)

// Print the graph
    graph.PrintGraph()

// Frontiers assignment
    predecessors :=[]int{3,0,1,1}// 0: 表示 s, 1: v1, 2: v2, 3: v3
    fmt.Println("Predecessor assignments:")
for i, pred :=range predecessors {
        fmt.Printf("Node %d's predecessor is %d\n", i, pred)
}
}

在这段代码中,我们定义了一个简单的有向图,添加了边,以及展示了节点的前驱赋值。通过这个例子,您可以看到如何通过特定的前驱赋值使得图中形成环路。

kimi:

为了构造一个图 ( G ) 和一种 ( \pi ) 的赋值,使得在 ( G_{\pi} ) 中形成一条环路,我们需要违反引理 24.16 中提到的性质。引理 24.16 指出,如果图 ( G ) 不包含从源点 ( s ) 可以到达的权重为负值的环路,那么在图 ( G ) 由 INITIALIZESINGLE-SOURCE(G,s) 算法进行初始化之后,前驱子图 ( G_{\pi} ) 形成根结点为源点 ( s ) 的有根树,并且任何对图 ( G ) 的边进行的任意松弛操作都将维持该性质不变。

为了违反这个性质,我们需要创建一个包含负权重环路的图,并展示一种 ( \pi ) 的赋值,使得 ( G_{\pi} ) 包含一条环路。以下是这样一个图的例子:

  1. 1. 考虑一个有4个顶点的图 ( G = (V, E) ),顶点为 ( V = {s, A, B, C} )。
  2. 2. 边和它们的权重如下:
    • • ( (s, A) ) 权重为 1
    • • ( (A, B) ) 权重为 1
    • • ( (B, C) ) 权重为 1
    • • ( (C, A) ) 权重为 -3
    • • ( (A, s) ) 权重为 1

现在,让我们为 ( \pi ) 赋值,使得 ( G_{\pi} ) 包含一条环路:

  • • 初始化时,( \pi(s) = NIL ),( \pi(A) = NIL ),( \pi(B) = NIL ),( \pi(C) = NIL )。
  • • 执行松弛操作:
    • • 松弛 ( (s, A) ):( \pi(A) = s ),( d(A) = 1 )。
    • • 松弛 ( (A, B) ):( \pi(B) = A ),( d(B) = 2 )。
    • • 松弛 ( (B, C) ):( \pi(C) = B ),( d(C) = 3 )。
    • • 松弛 ( (C, A) ):( \pi(A) = C ),( d(A) = 0 )(因为 ( 3 - 3 = 0 ))。
    • • 松弛 ( (A, s) ):( \pi(s) = A ),( d(s) = 1 )(因为 ( 0 + 1 = 1 ))。

现在,我们有 ( \pi(s) = A ),( \pi(A) = C ),( \pi(B) = A ),( \pi(C) = B )。这形成了一条环路:( s \rightarrow A \rightarrow C \rightarrow B \rightarrow A )。

这个例子展示了即使图 ( G ) 包含负权重环路,我们也可以为 ( \pi ) 赋值,使得 ( G_{\pi} ) 包含一条环路。这违反了引理 24.16 中提到的性质,因为 ( G_{\pi} ) 不是一棵有根树。

以下是用 Go 语言实现上述过程的代码:

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package main

import"fmt"

typeGraphstruct{
    edges map[string][]Edge
}

typeEdgestruct{
    to    string
    weight int
}

func (g *Graph)Relax(from, to string, weight int){
if g.edges[from]==nil{
        g.edges[from]=[]Edge{}
}
    g.edges[from]=append(g.edges[from],Edge{to: to, weight: weight})
}

func main(){
    g :=&Graph{edges:make(map[string][]Edge)}
    g.Relax("s","A",1)
    g.Relax("A","B",1)
    g.Relax("B","C",1)
    g.Relax("C","A",-3)
    g.Relax("A","s",1)

var pi map[string]string
    pi =make(map[string]string)
    pi["s"]="NIL"
    pi["A"]="NIL"
    pi["B"]="NIL"
    pi["C"]="NIL"

    relaxEdge("s","A", g, pi)
    relaxEdge("A","B", g, pi)
    relaxEdge("B","C", g, pi)
    relaxEdge("C","A", g, pi)
    relaxEdge("A","s", g, pi)

    fmt.Println(pi)
}

func relaxEdge(from, to string, g *Graph, pi map[string]string){
    edges := g.edges[from]
for _, edge :=range edges {
if edge.to == to {
if pi[to]=="NIL"||(pi[from]!="NIL"&& pi[to]!= pi[from]&& edge.weight+distance(pi[from])< distance(pi[to])){
                pi[to]=from
}
}
}
}

func distance(pi map[string]string)map[string]int{
    dist :=make(map[string]int)
    dist["s"]=0
return dist
}

这段代码定义了一个图结构,添加了边,并执行了松弛操作以更新 ( \pi ) 值。最后,它打印出 ( \pi ) 的值,展示了 ( G_{\pi} ) 中的环路。

混元:

为了说明这个问题,我们需要构建一个具体的图例,并给出一种可能的 \pi 赋值,使得 G_\pi 中形成一条环路。同时,我们需要确保这种赋值不是通过一系列松弛操作生成的。

图例构建

考虑以下有向图 G = (V, E),其中 V = {s, a, b, c}E = {(s, a), (a, b), (b, c), (c, a)},权重函数 w: E \rightarrow \mathbb{R} 定义如下:

  • w(s, a) = 1
  • w(a, b) = 1
  • w(b, c) = 1
  • w(c, a) = 1

这个图中没有负权重的环路,但是存在一个非最短路径的环路 (s, a, b, c, a)

$\pi$ 赋值

我们定义前驱数组 \pi 如下:

  • \pi[s] = NIL
  • \pi[a] = s
  • \pi[b] = a
  • \pi[c] = b
  • \pi[d] = c

这样,前驱子图 G_\pi 将形成一条从 s 开始的环路:s \rightarrow a \rightarrow b \rightarrow c \rightarrow a

Go 代码实现

下面是用 Go 语言实现的代码,用于构建上述图并定义 \pi 赋值:

代码语言:javascript
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package main

import(
"fmt"
)

typeEdgestruct{
Fromstring
Tostring
Weightint
}

typeGraphstruct{
Vertices[]string
Edges[]Edge
}

func NewGraph()*Graph{
return&Graph{}
}

func (g *Graph)AddVertex(v string){
    g.Vertices=append(g.Vertices, v)
}

func (g *Graph)AddEdge(from, to string, weight int){
    g.Edges=append(g.Edges,Edge{From:from,To: to,Weight: weight})
}

func main(){
    g :=NewGraph()

// Add vertices
    g.AddVertex("s")
    g.AddVertex("a")
    g.AddVertex("b")
    g.AddVertex("c")

// Add edges with weights
    g.AddEdge("s","a",1)
    g.AddEdge("a","b",1)
    g.AddEdge("b","c",1)
    g.AddEdge("c","a",1)

// Print graph
    fmt.Println("Vertices:", g.Vertices)
    fmt.Println("Edges:", g.Edges)

// Define π assignment
    pi :=map[string]string{
"s":"NIL",
"a":"s",
"b":"a",
"c":"b",
}

// Print π assignment
    fmt.Println("π assignment:", pi)
}

解释

  1. 1. 图的构建:我们创建了一个有向图,并添加了顶点和边。
  2. 2. \pi 赋值:我们定义了一个前驱数组 \pi,使得 G_\pi 形成一个环路。
  3. 3. 输出:程序将输出图的顶点和边,以及 \pi 赋值。

通过这种方式,我们可以清楚地看到如何构造一个图和相应的前驱数组,使得 G_\pi 形成一个环路,而这种赋值并不是通过一系列松弛操作生成的。

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