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
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
假设我有一个带有N顶点和M边的图M。每一条边都有它的长度和时间(例如,以分钟为单位),通过该边所需的时间。我需要在图中找到顶点1和N之间的最短路径,这是在T分钟时间内执行的。因为时间是更有价值的资源,我们关心的是在时间上遍历图,只有在最短的时间内,我才决定使用Dijkstra的算法,对此我考虑了每条边的时间作为它的权重。我添加了一个向量来存储持续时间。因此,该算法返回最少的时间,而不是最小的长度。一位朋友建议在我的代码中添加以下内容:
int answer(int T) {
int l = 1;
int r = M; // a very big number
int a
“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