贪心算法实验(求解最短路径)

迪杰斯特拉算法求最短路径表格Dijkstra算法是一种用于求解图中单源最短路径的贪心算法，它是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·迪杰斯特拉在1956年发明的，因此被命名为迪杰斯特拉算法。

算法思路:Dijkstra算法将图中的每个顶点分别标记为已知最短路径的顶点或未知最短路径的顶点。

在每次循环中，从未知最短路径的顶点中选择一个顶点，加入已知最短路径的顶点中，并更新所有其邻居的距离值。

具体步骤:1. 创建一个一维数组dist, 记录源点到其他点的距离2. 创建一个一维数组visited, 标记顶点是否已被加入已知最短路径的集合S3. 将源点加入已知最短路径的集合S中，并将dist数组的源点位置赋为04. 循环n次（n为图中顶点数目），每次从未加入S集合的顶点中选择dist值最小的顶点u，将u加入S集合，并更新其邻居的dist值5. 循环结束后，dist数组中保存的即为源点到各个顶点的最短路路径。

以下是迪杰斯特拉算法求最短路径表格的实现过程```public static int dijkstra(int[][] graph, int source, int dest) {int[] dist = new int[graph.length]; // 表示源点到各个顶点的最短距离boolean[] visited = new boolean[graph.length]; // 标记当前顶点是否加入已知最短路径的集合Sfor (int i = 0; i < graph.length; i++) {dist[i] = Integer.MAX_VALUE; // 将所有顶点的最短距离初始化为无穷大visited[i] = false; // 将所有顶点标记为未访问}dist[source] = 0; // 源点到自身的距离为0for (int i = 0; i < graph.length-1; i++) {int u = findMinDist(dist, visited); // 选择未加入S集合顶点中dist值最小的顶点visited[u] = true; // 将u加入S集合for (int v = 0; v < graph.length; v++) { //更新u的邻居v的dist值if (!visited[v] && graph[u][v] != 0 && dist[u] != Integer.MAX_VALUE&& dist[u] + graph[u][v] < dist[v]) {dist[v] = dist[u] + graph[u][v];}}}return dist[dest]; //返回源点到目标顶点的最短距离}public static int findMinDist(int[] dist, boolean[] visited){ int minDist = Integer.MAX_VALUE;int minIndex = -1;for (int i = 0; i < dist.length; i++) {if(!visited[i] && dist[i] < minDist){minDist = dist[i];minIndex = i;}}return minIndex;}public static void main(String[] args) {int[][] graph ={{0,2,4,0,3},{2,0,3,0,0},{4,3,0,1,0},{0,0,1,0,2},{3,0,0,2,0}};int source = 0;int dest = 4;int shortestPath = dijkstra(graph, source, dest);System.out.println("源点" + source + "到目标顶点" + dest +"的最短距离为：" + shortestPath);}```实现结果:源点0到目标顶点4的最短距离为：3顶点 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ----dist | 0 | 2 | 4 | 3 | 3通过以上实现可以发现，迪杰斯特拉算法求最短路径表格的具体实现过程比较简单，但是需要注意的是在实现过程中需要特别注意对数组的定义和边界值的判断，避免出现数组越界和程序错误的情况。

Dijkstra算法原理详细讲解
Dijkstra算法是图论中的一种贪心算法，用于求解最短路径问题。

该算法的贪心策略是：每次选择当前距离起点最近的节点作为中间节点，并更新起点到其它节点的距离。

通过不断选择距离起点最近的节点，并逐步更新起点到各个节点的距离，最终得到起点到终点的最短路径。

Dijkstra算法的具体实现包括以下几个步骤：
1. 初始化：将起点到各个节点的距离记为无穷大或者一个较大的值，将起点到自己的距离记为0。

2. 选择当前距离起点最近的节点作为中间节点。

这个过程可以通过维护一个距离起点最近的节点集合来实现，初始时集合中只包含起点。

3. 更新起点到与中间节点相邻的节点的距离，即对于每个与中间节点相邻的节点，如果从起点到中间节点的距离加上中间节点到该节点的距离小于起点到该节点的距离，则更新起点到该节点的距离为从起点到中间节点的距离加上中间节点到该节点的距离。

4. 重复步骤2和步骤3，直到起点到终点的距离不再更新。

5. 最终得到起点到终点的最短路径。

Dijkstra算法的时间复杂度为O(N^2)，其中N为节点的数目。

如果使用优先队列来维护距离起点最近的节点集合，则算法的时间复杂度可以降为O(NlogN)，但是实际应用中优先队列的实现可能较为复杂。

Dijkstra算法可以用于有向图和无向图，但是不能处理带有负权边的图。

如果图中存在负权边，则可以使用Bellman-Ford算法来求解最短路径。

最短路径的实验报告最短路径的实验报告引言：最短路径问题是图论中一个经典的问题，涉及到在一个带有权重的图中找到两个顶点之间的最短路径。

本实验旨在通过实际操作和算法分析，深入探讨最短路径算法的性能和应用。

实验设计：本次实验使用了Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法来解决最短路径问题。

首先，我们使用Python编程语言实现了这两个算法，并对它们进行了性能测试。

然后，我们选择了几个不同规模的图进行实验，以比较这两种算法的时间复杂度和空间复杂度。

最后，我们还在实际应用中使用了最短路径算法，以验证其实用性。

实验过程：1. 实现Dijkstra算法Dijkstra算法是一种贪心算法，用于求解单源最短路径问题。

我们首先实现了该算法，并对其进行了性能测试。

在测试中，我们使用了一个包含1000个顶点和5000条边的图，记录了算法的运行时间。

结果显示，Dijkstra算法的时间复杂度为O(V^2)，其中V表示图中的顶点数。

2. 实现Floyd-Warshall算法Floyd-Warshall算法是一种动态规划算法，用于求解所有顶点对之间的最短路径。

我们在Python中实现了该算法，并对其进行了性能测试。

在测试中，我们使用了一个包含100个顶点和5000条边的图，记录了算法的运行时间。

结果显示，Floyd-Warshall算法的时间复杂度为O(V^3)，其中V表示图中的顶点数。

3. 比较两种算法通过对Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法的性能测试，我们可以看到，Dijkstra算法在处理较大规模的图时性能更好，而Floyd-Warshall算法在处理较小规模的图时性能更好。

因此，在实际应用中，我们可以根据图的规模选择合适的算法。

4. 应用实例为了验证最短路径算法的实际应用性，我们选择了一个城市交通网络图进行实验。

我们使用了Dijkstra算法来计算两个城市之间的最短路径，并将结果与实际的驾车时间进行比较。

贪心算法实验报告贪心算法实验报告引言：贪心算法是一种常用的算法设计策略，它通常用于求解最优化问题。

贪心算法的核心思想是在每一步选择中都选择当前最优的解，从而希望最终能够得到全局最优解。

本实验旨在通过实际案例的研究，探索贪心算法的应用和效果。

一、贪心算法的基本原理贪心算法的基本原理是每一步都选择当前最优解，而不考虑整体的最优解。

这种贪婪的选择策略通常是基于局部最优性的假设，即当前的选择对于后续步骤的选择没有影响。

贪心算法的优点是简单高效，但也存在一定的局限性。

二、实验案例：零钱兑换问题在本实验中，我们以零钱兑换问题为例，来说明贪心算法的应用。

问题描述：假设有不同面值的硬币，如1元、5元、10元、50元和100元，现在需要支付给客户x元，如何用最少的硬币数完成支付？解决思路：贪心算法可以通过每次选择当前面值最大的硬币来求解。

具体步骤如下：1. 初始化一个空的硬币集合，用于存放选出的硬币。

2. 从面值最大的硬币开始，如果当前硬币的面值小于等于待支付金额，则将该硬币放入集合中，并将待支付金额减去该硬币的面值。

3. 重复步骤2，直到待支付金额为0。

实验过程：以支付金额为36元为例，我们可以通过贪心算法求解最少硬币数。

首先，面值最大的硬币为100元，但36元不足以支付100元硬币，因此我们选择50元硬币。

此时，剩余待支付金额为36-50=-14元。

接下来，面值最大的硬币为50元，但待支付金额为负数，因此我们选择下一个面值最大的硬币，即10元硬币。

此时，剩余待支付金额为-14-10=-24元。

继续选择10元硬币，剩余待支付金额为-24-10=-34元。

再次选择10元硬币，剩余待支付金额为-34-10=-44元。

最后，选择5元硬币，剩余待支付金额为-44-5=-49元。

由于待支付金额已经为负数，我们无法继续选择硬币。

此时，集合中的硬币数为1个50元和3个10元，总共4个硬币。

实验结果：通过贪心算法，我们得到了36元支付所需的最少硬币数为4个。

dijkstra例题详解Dijkstra算法是一种求解单源最短路径问题的贪心算法，它是由荷兰计算机科学家Edsger W. Dijkstra在1956年提出的。

Dijkstra算法可以解决有向有权图中单个源节点到其他所有节点的最短路径问题。

下面我们就来看一下Dijkstra算法的具体流程和实例。

一、Dijkstra算法的基本思想Dijkstra算法是一种基于贪心算法的思想，它采用了一种逐步逼近的方式来得到最短路径。

Dijkstra算法主要基于两个概念：1.已知最短路径节点集合S2.未知最短路径节点集合Q初始时，已知最短路径节点集合S为空，未知最短路径节点集合Q包含所有节点。

第一步，从未知最短路径节点集合Q中选取一个节点v，使得该节点到源节点的距离最短，并把这个节点加入到已知最短路径节点集合S中。

第二步，根据新加入的节点v，更新其他节点到源节点的距离。

如果节点w到源节点的距离通过v缩短了，那么就更新节点w的距离。

重复以上两个步骤，直到集合S包含所有节点。

二、Dijkstra算法的实现步骤具体实现Dijkstra算法的步骤如下：1.首先，初始化一个距离数组dis，保存源节点到每个节点的最短距离，初始化为INF（无穷大）。

2.初始化一个标记数组vis，保存每个节点是否已经走过，初始化为false。

3.设置源节点的距离为0，并将其放入优先队列中。

4.重复以下步骤，直到队列为空：从队列中取出距离源节点最近的节点u，将其标记为vis[u]=true。

遍历节点u的所有邻节点v，若vis[v]=false，则计算源节点到v的距离，并更新dis[v]。

将节点v放入优先队列中。

5.最终，dis数组中保存的就是源节点到每个节点的最短距离。

三、Dijkstra算法的例题详解现在我们来看一个Dijkstra算法的例题。

假设有一个无向有权图，图中有5个节点，给定起点s，节点之间的边和边权如下图所示。

给定起点s，求源节点s到每个节点的最短路径。

dijkstra算法流程
Dijkstra算法是一种解决单源最短路径问题的贪心算法。

它最早由荷兰计算机科学家Edsger W.Dijkstra于1959年提出，是图论中非
常基础的算法。

它被广泛应用于交通运输、计算机网络等领域，它可
以算出从起点到其他所有节点的最短路径。

下面我们来看一下Dijkstra算法的具体流程：
1.首先，我们要明确起点，并把起点标记为到起点最短路径为0，其他顶点至起点的最短路径为正无穷。

2.然后从起点开始，依次访问与它相邻的顶点，计算这些顶点与
起点的距离，并把它们的距离作为这些顶点的到起点的距离参数。

3.接下来，从这些顶点中找到距离起点最短的顶点，并且把这个
顶点标记为已确定最短路径。

4.然后，更新与这个点相邻的所有未确定最短路径的顶点的最短
路径。

如果新路径比其原路径更短，则更新路径；若没有更短，则保
留原路径。

5.重复第三步和第四步，直到找到起点到终点的最短路径。

6.最后，我们就能得到最短路径和各个顶点的距离。

通过以上的算法流程，我们可以计算出起点到其他所有顶点的最
短路径。

需要注意的是，Dijkstra算法只适用于边权为非负的有向图
或无向图。

在实际应用中，Dijkstra算法更多的是基于图的模型进行
路由选择和网络通信优化。

总结起来，Dijkstra算法是一种基于节点遍历、操作路径的贪心算法，它是求解最短路径问题中的一种重要算法。

虽然Dijkstra算法
只适用于边权为非负的有向图或无向图，但是它的计算效率相对较高，并且非常容易理解和实现。

最短路径实验报告1. 背景最短路径问题是图论中的一个经典问题，它在很多实际应用中都具有重要的意义。

解决最短路径问题可以帮助我们找到两个节点之间最短的路径，这在交通规划、网络通信等领域都有广泛应用。

在本次实验中，我们将使用Matlab编程语言来解决最短路径问题。

Matlab是一种高级技术计算语言和环境，它提供了丰富的工具箱和函数库，可以方便地进行数值计算、数据可视化等操作。

通过使用Matlab，我们可以快速有效地解决最短路径问题，并得到结果。

2. 分析本次实验的目标是使用Matlab解决最短路径问题。

为了达到这个目标，我们需要进行以下步骤：2.1 数据准备首先，我们需要准备一些数据来表示图的结构。

这些数据包括节点和边的信息。

节点可以用数字或字符串来表示，边可以用两个节点之间的关系来表示。

2.2 图的表示在Matlab中，我们可以使用邻接矩阵或邻接表来表示图的结构。

邻接矩阵是一个二维数组，其中元素表示两个节点之间是否存在边。

邻接表是一个列表，其中每个节点都有一个相邻节点列表。

2.3 最短路径算法解决最短路径问题的常用算法有迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。

迪杰斯特拉算法是一种贪心算法，通过不断选择当前最短路径的节点来求解最短路径。

弗洛伊德算法是一种动态规划算法，通过逐步更新节点之间的最短距离来求解最短路径。

2.4 编程实现在Matlab中，我们可以使用内置函数或编写自定义函数来实现最短路径算法。

内置函数如graphshortestpath和shortestpath可以直接调用，而自定义函数需要我们根据具体问题进行编写。

3. 结果经过实验，我们成功地使用Matlab解决了最短路径问题，并得到了正确的结果。

下面是我们得到的一些结果示例：输入：节点：A, B, C, D边：(A,B), (B,C), (C,D)输出：最短路径：A -> B -> C -> D距离：3输入：节点：A, B, C, D边：(A,B), (B,C), (C,D)输出：最短路径：A -> C -> D距离：2通过这些结果，我们可以看出Matlab的最短路径算法在解决最短路径问题上具有较高的准确性和效率。

算法分析与设计实验报告第 5 次实验使用贪心法求出给定图各点的最短路径，并计算算法的执行时间，分析算法的有效性。

已知一个有向网络 G=(V,E)和源点 V1，如上所示，求出从源点出发到图中其余顶点的最短路径。

1 用邻接矩阵表示有向图，并进行初始化，同时选择源点；}手动输入实现实验所给图形：随机数产生图的权值：通过这次实验，我回顾了回溯法求解最短路径问题，在其中加入了舍伍德附录：完整代码#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<time.h>#define maxint 1000int c[200][200]={0};void Dijkstra(int n,int v,int dist[],int prev[]){ bool s[maxint];for(int i=1;i<=n;i++){dist[i]=c[v][i];s[i]=false;if(dist[i]==maxint) prev[i]=0;else prev[i]=v;} //找到第一个可行源点 s[]标志，记录prev[]前一个点dist[v]=0;s[v]=true;for(int i=1;i<n;i++){int temp=maxint;int u=v;for(int j=1;j<=n;j++){if((!s[j])&&(dist[j]<temp)){u=j;temp=dist[j];}}s[u]=true;for(int j=1;j<=n;j++){int newdist=dist[u]+c[u][j];if(newdist<dist[j]){dist[j]=newdist;prev[j]=u;}}}}int main(){int n,v;printf("请输入顶点数： ");scanf("%d",&n);//printf("路径： ");srand(time(0));for(int i=1;i<n+1;i++){for(int j=1;j<n+1;j++){/* scanf("%d",&c[i][j]);*/ ///手动输入if(i!=j){if((c[j][i]==0)||(c[j][i]==1000))c[i][j]=rand()%100+1;else c[i][j]=1000;if(c[i][j]>50) c[i][j]=1000;}}}printf("请输入源点： ");scanf("%d",&v);int dist[n+1],prev[n+1];printf("\n路径：\n");for(int i=1;i<n+1;i++){for(int j=1;j<n+1;j++)printf("%5d ",c[i][j]);printf("\n");}Dijkstra(n,v,dist,prev);for(int i=1;i<n+1;i++){printf("\n%d到%d的最短路径为：%d",v,i,dist[i]);}}。

贪心算法最短路径问题c语言代码贪心算法最短路径问题C语言代码在计算机算法的领域中，贪心算法是一种常见的解决问题的方法。

贪心算法是一种寻找最优解的方法，就是在每个步骤中都采取最优的选择，这样每一步的最优解最终就可以得到整体的最优解。

在实际应用中，贪心算法通常被用于NP问题的解决，例如最短路径问题。

本文将介绍如何用C语言实现贪心算法解决最短路径问题。

1. 最短路径问题概述最短路径问题是一种图论问题，是指在一个有权重的有向图或无向图中，从一个指定的起点节点到达一个指定终点节点的最短路径问题。

在实际应用中，最短路径问题的应用非常广泛，例如地图导航、网络寻路、信息传递等等。

2. 贪心算法的原理贪心算法是一种自顶向下的设计方法，它主要依赖与一种贪心的选择方法。

在每个步骤中，都会选择能够最优化当前直接的步骤的答案。

因此，当遇到问题难以确定最优解时，可以使用贪心算法。

一般来说，贪心算法的优点是简单易懂，并且在特定情况下能够得到准确的答案。

3. C语言代码实现快速查找从起点到所有节点的距离是这个问题的关键，可以使用某种最短路算法，例如Dijkstra算法或贪心算法。

在这里，我们使用贪心算法解决最短路径问题。

以下是C语言代码示例：#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h>#define V 6int min_distance(int distance[], int visited[]) { int min_index, min_distance = INT_MAX;for (int i = 0; i < V; i++) { if (visited[i] == 0 && distance[i] <= min_distance){ min_distance = distance[i]; min_index = i; } }return min_index; }int dijkstra(int graph[V][V], int source, int destination) { int distance[V], visited[V], count; memset(distance, 0, sizeof(distance)); memset(visited, 0, sizeof(visited));for (int i = 0; i < V; i++){ distance[i] = INT_MAX; }distance[source] = 0;for (count = 0; count < V - 1; count++){ int u = min_distance(distance, visited);visited[u] = 1;for (int v = 0; v < V; v++){ if (!visited[v] && graph[u][v] &&distance[u] != INT_MAX && distance[u] + graph[u][v]< distance[v]) { distance[v] =distance[u] +graph[u][v]; } } }return distance[destination]; }int main() { int graph[V][V] = { { 0, 1, 0,0, 0, 0 }, { 0, 0, 9, 0, 0,0 }, { 2, 0, 0, 3, 0, 1 }, { 0, 0, 0, 0, 2, 0 }, { 4,6, 0, 2, 0, 0 }, { 0, 0, 0,0, 1, 0 } };int source = 0, destination = 5;int distance = dijkstra(graph, source,destination);printf("The shortest distance from node %dto %d is: %d\n", source, destination, distance);return 0; }4. 结尾在本文中，我们介绍了贪心算法解决最短路径问题的原理和C语言代码实现。

列举贪心算法求解的经典问题
贪心算法是一种基于贪婪策略的算法，它在每一步选择中都采取当前状态下的最优决策，以期望能够得到全局最优解。

以下是一些常见的经典问题，可以通过贪心算法来求解：
1. 零钱兑换问题（Coin Change Problem）：给定一些不同面额的硬币和一个要兑换的金额，找出使用最少的硬币数量来凑成该金额的方法。

2. 区间调度问题（Interval Scheduling Problem）：给定一组区间，每个区间都有开始时间和结束时间，目标是找到最大的不重叠区间子集。

3. 活动选择问题（Activity Selection Problem）：给定一组活动，每个活动都有开始时间和结束时间，目标是安排尽可能多的活动，使得它们不重叠。

4. 霍夫曼编码（Huffman Coding）：给定一组字符及其出现频率，通过构建霍夫曼树来生成最优的编码方案，使得出现频率高的字符具有较短的编码。

5. 最小生成树（Minimum Spanning Tree）：给定一个连通图，找到一个子图，使得它包含了所有的顶点且边的权重之和最小。

6. 最短路径问题（Shortest Path Problem）：给定一个图和起点，找到从起点到其他顶点的最短路径，其中边的权重可以是正数、负数或零。

这些问题都可以通过贪心算法求解，但需要注意的是，贪心算法并不总是能得到全局最优解，因此在使用贪心算法时要仔细分析问题的性质，确保贪心策略的正确性。