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單源最短路徑
Dijkstra演算法：
（圖G）
設S是被探查的結點的集合，U是G中除S外的結點集合，初始時，S={s},d(s) =0，若s到U中的結點u有邊，則d(u)=邊上的權值或長度(具體自己定義)，如果沒有邊，則d(u)=∞;
a.從U中選擇一個到s距離最小的頂點v，將v加入到S中，此時的距離d(v)就是s到v的最短路徑
b.以v為中間結點，重新考慮s到U中的各個結點的距離；如果通過v到U中的結點u的距離比原來不通過v的更小，則更新這個距離值，否則不更新
c.重複a、b直到所有結點都被包含到S中
本博文純屬本人學習記錄之用，不喜勿噴！ 單源最短路徑 Dijkstra演算法： （圖G） 設S是被探查的結點的集合，U是G中除S外的結點集合，初始時，S={s},d(s) =0，若
例:求頂點到圖中任意一點的距離最小值 思想: 1.首先初始化一個點到其本身距離為0,到其它點距離為無窮,記錄距離點為e[i][j],初始化所有點; 2.然後,接著初始化頂點到其它點的距離,記為dis[i],在正式表示頂點演算法中dis[i]儲存最小距離。初始化是到某一個
１ 最短路徑演算法 在日常生活中，我們如果需要常常往返A地區和B地區之間，我們最希望知道的可能是從A地區到B地區間的眾多路徑中，那一條路徑的路途最短。最短路徑問題是圖論研究中的一個經典演算法問題， 旨在尋找圖（由結點和路徑組成的）中兩結點之間的最短路徑。 演算法具體的
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1. 演算法描述 Dijkstra演算法是圖論中常用的一個演算法，用於計算圖中從一個指定點到其餘所有點的最短路徑。圖是有向圖，所有邊的權重為非負數，圖1是滿足條件的一個簡單有向圖。 圖1 有向加權圖示例 在圖1中，A到D的最短路徑是A-->C-->B-->
Dijkstra dijkstra演算法本質上算是貪心的思想，每次在剩餘節點中找到離起點最近的節點放到佇列中，並用來更新剩下的節點的距離，再將它標記上表示已經找到到它的最短路徑，以後不用更新它了。這樣做的原因是到一個節點的最短路徑必然會經過比它離起點更近的節點
1000ms 262144K description: There are N cities in the country, and M directional roads from u to v(1≤u,v≤n). Every road has a d
clas 需要 讀取數據 但是 進行 一個 body 故障 不成功 在分布式的情況下，出於可用性（單點問題導致全部不可用）和規模性（單點支撐能力有限）的考慮，通過使用多個參與者提供服務。 如何保證通過多個參與者寫入和讀取的值相同，即分布式中的數據一致性，是一個復雜的問題。
題目傳送門 題目：給你n個點，m條無向邊，每條邊都有長度d和花費p，給你起點s終點t，要求輸出起點到終點的最短距離及其花費，如果最短距離有多條路線，則輸出花費最少的。 這是一道模板題，然而卻做了整整一下午，剛開始用的Bellman-Ford的佇列優化做的，結果TLE，崩潰:(然後改成了優
題目傳送門 AC程式碼：（其實我也看不懂= =） #include<bits/stdc++.h> #define inf 0x3f3f3f3f using namespace std; const int maxn=1e6+7; struct Edge{ int ne
//窮舉 public class Exhaustion { public static void main(String args[]) { Exhaustion e = new Exhaustion(); System.out.println(e.cal(1
js定義二叉查詢樹 //建立建構函式建立節點 function Node(data){ this.data = data; this.left = null; this.right = null; } function tree(){ this.root = nu
迴圈連結串列 迴圈連結串列同單鏈表，只需設定head.next = head就可以實現迴圈連結串列 其它方法不變，但是遍歷方法需要改一下 function display() { var cur = this.head; var str = ''; //如果不設定
雙向連結串列 雙向連結串列的 remove() 方法比單向連結串列的效率更高，因為不需要再查詢前驅節點了 //建立建構函式建立節點 function Node(element){ this.element = element; this.next = null; th
單鏈表 //建立建構函式建立節點 function Node(element){ this.element = element; this.next = null; } //連結串列的建構函式 function LList(){ this.head = new Node
列表中查詢資料有兩種方法：順序查詢和二分查詢。順序查詢使用於元素隨機排列的列表；二分查詢適用於元素已排序的列表。二分查詢效率高，但是必須花費額外時間將列表中的元素排序 順序查詢 時間複雜度：O(n) function seqSearch(arr,data){ for(var i=
希爾排序 在插入排序的基礎上，只不過比較的步長不一樣，插入排序比較步長一直是1（即一個一個的比較）。希爾排序的步長第一次一般設定為gap=Math.floor(arr.length/2)，之後依次將步長設定為gap/2，直到步長變為1，這個時候徹底轉化成插入排 測試時間普通排序演算法1
前提準備 //自動生成陣列的函式，n：整數個數，數字在l-r之間 function setData(n,l,r){ var dataStore = []; for(var i=0;i<n;i++){ dataStore[i] = Math.floor(
一、演算法及其描述 1、什麼是演算法 資料元素之間的關係有邏輯關係和物理關係，對應的操作有邏輯結構上的操作功能和具體儲存結構上的操作實現。 把 具體儲存結構上的操作實現方法 稱為演算法。 確切地說，演算法是對特定問題求解步驟的一種描述，它是指令的有限序列，其中每一
從一個源點到其他各頂點的最短路徑問題稱為“單源最短路徑問題”。 最短路徑的最優子結構性質 該性質描述為：如果P(i,j)={Vi…Vk…Vs…Vj}是從頂點i到j的最短路徑，k和s是這條路徑上的一箇中間頂點，那麼P(k,s)必定是從k