用弗洛伊德算法求最短路径

已知一有向网的邻接矩阵如下图所示,若需在其中一个结点建立娱乐中心,要求该结点距其他各结点的最长往返路程最短,相同条件下总的往返路程越短越好,问娱乐中心应选址何处?v1   0   2  ∞  ∞  ∞  3
  v2  ∞  0    3  2   ∞  ∞
 v3   4  ∞   0  ∞  4   ∞
 v4   1  ∞  ∞   0  1   ∞
 v5  ∞  1   ∞  ∞  0    3
   v6  ∞  ∞   2   5  ∞   0    
解题过程:v1   0   2  5  4  5 3
  v2  3  0   3  2   3  6
 v3   4  5   0  7  4   7
 v4   1  2  5   0  1   4
 v5  4  1   4  3  0   3
   v6  6  7   2   5  6   0  
设Vj到各顶点的往返距离和为S(Vj)
到其他各顶点的最长往返路程为L(Vj),则
L(V1)=9,S(V1)=37
L(V2)=13,S(V2)=34
L(V3)=12,S(V3)=46
L(V4)=12,S(V4)=34
L(V5)=9,S(V5)=34
L(V6)=13,S(V6)=49

我会画出图,但是L和S怎么求出来的?

是地信的题吧,先给你说v1怎么求,
先找出v1能去的最近的点,为V2,
如果S1i>S12+S2i
修改V1到Vi的距离为S12+S2i
然后去掉V2,在其余的点中找距V1最近的,按上面的方法修改
最后得到V1与其他各点的最短距离
同样的方法求出到其他点的最短距离
温馨提示:内容为网友见解,仅供参考
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最短路径算法——清晰简单的弗洛伊德算法(Floyd)
以图中的节点1到节点5为例,通过Floyd算法迭代,可以得到最短路径长度为12。路径分析表明,节点1到节点5的最短路径是通过节点4和节点2间接到达,具体路径为:节点1→节点2→节点4→节点5。路径中间节点的确定,使得我们能够清晰地识别出从节点1到节点5的最短路径。

弗洛伊德算法求出最短距离
(1)利用二维数组dist[i][j]记录当前vi到vj的最短路径长度,数组dist的初值等于图的带权邻接矩阵;(2)集合S记录当前允许的中间顶点,初值S=Φ;(3)依次向S中加入v0 ,v1… vn-1,每加入一个顶点,对dist[i][j]进行一次修正:设S={v0 ,v1… vk-1},加入vk,则dist(k)[i][j] =...

每一对顶点之间的最短路径是什么?
1.弗洛伊德算法的思想弗洛伊德算法是从图的邻接矩阵开始,按照顶点v0,v1,v2,v2,…,vn的次序,分别以每个顶点vk(0≤k<n)作为新考虑的中间点,在第k-1次运算D(k-1)的基础上,求出每一对顶点之间vi到vj的最短路径长度D(k)[i][j],计算公式为:D(k)[i][j]=min{D(...

为什么floyd算法可以计算负权值图的最短路径问题?
弗洛伊德算法:Dis(i,j) =min(Dis(i,j), Dis(i,k) + Dis(k,j)).我是这么理解的,Dis(i,k)或Dis(k,j)可以有一条边是负的,只要两者之和不是负的就行,因为两个和为负就会选取到这个组合,但是路径的结果不应该是负的。Dijkstra中S(已求出解)中的每一个点解即最短路径是已求出的,...

Floyd算法算法描述
Floyd算法,也被称为Floyd-Warshall算法,是一种用于计算图中所有顶点对之间最短路径的动态规划方法。以下是其核心步骤的详细描述:首先,进行初始化阶段:\/\/ 将初始的邻接矩阵A的元素值赋给距离矩阵D中的对应位置 接下来,进入迭代过程:D[i, k]+D[k, j]>\/ 更新D[i, j]为i到k再到j的路径长度...

弗洛伊德算法
弗洛伊德算法是一种计算图中任意两点之间最短路径的方法,通过处理一个带权邻接矩阵A的n×n结构。其核心过程是递归地构造一系列矩阵D(i),从D(0)等于A开始,通过特定公式不断更新,直至得到D(n),其中D(n)的i,j元素即为i号顶点到j号顶点的最短路径长度,D(n)被称为距离矩阵。同时,算法会利用...

弗洛伊德算法
通过一个图的权值矩阵求出它的每两点间的最短路径矩阵。从图的带权邻接矩阵A=[a(i,j)] n×n开始,递归地进行n次更新,即由矩阵D(0)=A,按一个公式,构造出矩阵D(1);又用同样地公式由D(1)构造出D(2);……;最后又用同样的公式由D(n-1)构造出矩阵D(n)。矩阵D(n)的i行j列元素...

弗洛伊德算法图解
弗洛伊德算法的基本思路是:通过不断地更新中间节点,逐步缩小路径长度,直到找到最短路径。具体来说,算法从起点开始,遍历图中所有节点,用节点i到节点j的距离更新节点i到k再到节点j的距离,其中k为中间节点。如果新的距离比原来的距离更短,就替换原来的距离。实现弗洛伊德算法需要使用一个二维数组D,...

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