我正在创建一个程序,它将计算未加权图中所有节点的Betwenness中心性。要做到这一点,我必须找到ASSSP (所有单一源最短路径)。在创建程序时,我意识到最终我将有联系(从源到目的地的距离相同,但路径不同)。这使我想到了这个问题。我该如何解决这些关系?如果我使用随机的断线器,那么对于相同的输入,中间中心度的每个输出可能略有不同。让我做一个小小的示范性图:
A
/ \
B C
\ /
D
现在假设A节点是我们希望找到ASSSP的源。可见,有两条路径(A->B->D和A->C->D),bot的长度相同,两者最短。现在我应该选择哪一个,在什么条件
给定G=(V,E),即每条边都有这三种颜色(绿色,红色,蓝色)中的一种。如果一条路径包含所有三种颜色,我们称其为“有色路径”。
Input: graph G(V,E),weight function w:E->Q+ , colored edges and vertices s .
output: algorithm that finds for every vertices v, a shortest path from s
that is Colored path
我的解决方案是遍历该图,并为每个顶点计算路径具有的颜色数量。创建名为G1、G2、G
我有一个问题要解决,我认为是旅行推销员类型。我知道,旅行推销员问题最常见的讨论限制在每个城市的访问次数仅限于一次访问,城市必须从任何地方都可以访问。然而,在现实世界中,这并不总是可能的。例如,让我们查看下面的图。
例如,通过通常的旅行推销员问题(使用TSP库R)来解决这个问题,我的旅行费用为440公里(A -> B -> C -> D -> A)。然而,在第二张图像(试图模拟现实世界)中,我发现了一条较小的路径,花费400公里(A -> B -> C -> B -> D -> B -> A)。
我想做的是去尽可能短的距离去所有的城市
在R中,我的图的两个节点之间的距离有问题。我构建了一个图,如下所示:
library(graph)
library(RBGL)
names <- c("a", "b", "c")
g <- new("graphNEL")
g <- addNode(names[1],g)
g <- addNode(names[2],g)
g <- addNode(names[3],g)
g <- addEdge(from=names[1],to=names[2],g)
g <- addEdge(from=
只是想知道直观地表示这个算法程序的最好方式是什么?如果可能,我们希望直观地表示最短路径和通过路由器的数据包。有什么想法吗?看看乌龟,我们似乎可以实现我们想要的。欢迎任何指导者。谢谢。
尝试直观地表示:显示一组加权(数值)节点之间的最短路径。
from heapq import heappush, heappop # for priority queue
pq = []
class node:
label = ''
# adjacency list of the node
neighbors = [] # list of nodes
dista
我尝试在以下链接的帮助下创建图形,但是当我使用find_path方法时,返回了不正确的路径。链接:
代码:
class Graph(object):
def __init__(self, graph_dict=None):
""" initializes a graph object
If no dictionary or None is given, an empty dictionary will be used
"""
if graph_dict is Non
public int dijkstra(){
boolean[] visited = new boolean[gSize];
int src = 1;
int dest = 1;
int[] distance = new int[5];
int[] part = new int[5];
int min;
int nextNode = 0;
for(int i = 0; i < 5; i++)
{
visited[i] = false;
part[i] = 0;
这是的扩展
是否可以使用SPARQL获取两个传递节点之间的所有传递节点?我试图从这个站点中挖掘出它并回答--语义网,但是如果路径的长度没有按照中的建议来定义的话,目前看来是不可能的。但我看到了从 到第一个问题的一线希望。
编辑后,我提供了数据示例的图片,以显示问题的严重程度:
编辑后,我想找到:a和:h之间的路径,这将导致四个结果:
a -> b -> c -> d -> h。
a -> b -> c -> e -> h。
a -> f -> h。
a -> g -> h。
在注释中使用中的解决方案进行编辑后,我
图算法问题给你。
我有一个图表,用来表示一个道路网络。因此,在它的循环(一个回旋将是一个微不足道的)。还有一些边缘是双向的,有些是单向的(单向街道).边是按长度加权的。
假设我有两个节点,并且已经计算了它们之间的最短路径。我想要做的是找到连接两个节点的所有其他路径,它们都比某个距离还要短。
下面是ascii技术中的一个例子,其中我用字母标记了边,用数字标记了节点。
F
5----6
E / \ G
3--------4
/ D \
B / \ C
1--------------2
“弗洛伊德-沃尔”算法“和”Dijkstra的算法“”之间有什么区别,哪种算法是图中最短路径的最佳选择?
我需要计算网络中所有对之间的最短路径,并将结果保存到一个数组中,如下所示:
**A B C D E**
A 0 10 15 5 20
B 10 0 5 5 10
C 15 5 0 10 15
D 5 5 10 0 15
E 20 10 15 15 0
我遇到了一个问题如下:
我们有一个关于带正边和负边的加权无圈图G(V, E)的码。我们用下面的代码来改变这个图的权重,给出一个没有负边(G')的(G')。如果V={1,2...,n}和G_ij是边i到边j的权重。
Change_weight(G)
for i=i to n
for j=1 to n
c_i=min c_ij for all j
if c_i < 0
c_ij = c_ij-c_i for all j
c_ki = c_ki+c_i for all k
我们有两个公理:
1
我已经写了这个程序,它使用邻接矩阵实现了一个有100个节点的图。我还使用了Floyd-Warshall算法来为所有100个节点找到所有对的最短路径。现在,我想将100 x 100矩阵压缩为10 x 10矩阵,该矩阵仅包含public static final int A = 100...public static final int W = 66指定的10个索引的所有对最短路径。我应该如何压缩数组?我已经开始构建一个名为arrayCondenser的新方法,但是有没有更简单的方法呢?
public class AdjacencyMatrix
{
public static