在线时间 1630 小时 最后登录 2024-1-29 注册时间 2017-5-16 听众数 82 收听数 1 能力 120 分 体力 566297 点 威望 12 点 阅读权限 255 积分 175112 相册 1 日志 0 记录 0 帖子 5313 主题 5273 精华 3 分享 0 好友 163
TA的每日心情 开心 2021-8-11 17:59
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[LV.4]偶尔看看III
网络挑战赛参赛者
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自我介绍 本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。
群组 : 2018美赛大象算法课程
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【数学建模】常用模型算法及MATLAB代码汇总 2 x, v# F( O3 O* U
一、蒙特卡洛算法
& t1 F' w3 S) }9 A 二、数据拟合
' _1 C- A h8 w6 h0 k 三、数据插值 7 P" n" ?6 M2 _" Y5 S
四、图论
6 A. D- U5 B3 V% ^# | 1、最短路问题 # `9 t, B/ ^; X. ]# M# P
(1)Dijkstra算法
1 |5 M* ]1 h# ]' A2 y: E _ (2)Floyd算法 k& F- G( [0 `2 s$ f; v8 i
% o6 J) c. k/ N
; P" [( f' {' {4 |- _9 b1 d5 c
% g/ n' a2 M5 k) S) J ! S) t9 C3 D8 T
一、蒙特卡洛算法 " C& u3 U6 j1 |$ v$ g" n5 }
1、定义
8 h! l4 _9 m& W0 U3 F* I2 u 2 n( s+ {+ W7 i. g
k! p/ V( Q' K8 U, D 蒙特卡洛算法是以概率和统计的理论、方法为基础的一种数值计算方法,将所求解的问题同一定的概率模型相联系,用计算机实现统计模拟或抽样,以获得问题的近似解,故又称随机抽样法或统计实验法。 8 {# g: N9 n) J8 k0 B u
3 [4 M/ f$ g' h8 P" u3 t- }' u. [ 7 i, `" z$ I+ `& s5 d
1 ~' x$ n) I; F f: M+ ~! c9 U
3 k! c! A8 H6 b8 p) `1 M; D y 2、适用范围 - h% |/ K+ v) P& J
) A1 H/ T4 b& @% w, Z( L
# \! f! j ?7 F7 w$ f u% Y- j 可以较好的解决多重积分计算、微分方程求解、积分方程求解、特征值计算和非线性方程组求解等高难度和复杂的数学计算问题。
0 l7 u( j, f- B, }. p" x/ e) _ ' {* [# R1 ]! Q3 E, e
- {/ c% g, Q& q" J; K6 D
/ p# ~* G2 o- F j
) \. h9 ?0 S) G# h, u
3、特点
, o! R; c7 o2 i3 B; M
. u* _. ~6 P1 s+ o
( I! ]; o" O) f 蒙特卡洛算法可以应用在很多场合,但求的是近似解,在模拟样本越大的情况下,越接近于真实值,单样本数增加会带来计算量的大幅上升。对于一些简单问题来说,蒙特卡洛是个笨办法,但对于许多问题来说,它往往是个有效,有时甚至是唯一可行的方法。
" p' e3 s/ M; h- f+ A% |# n/ V4 W
5 {. O+ d6 v6 D: e, u. p3 [: N- o6 g 1 m( U4 g7 I0 h5 Q0 \* K( S
. \( n& L Y9 R7 n1 H
% K' X9 U8 R. _# `' x
4、举例
! g! B7 X0 |4 L2 S# O& x3 r : S& ]! c; q. p
: `5 S6 S- G9 }# @
y = x^2 ,y = 12 - x 与 X 轴在第一象限与 X 轴围成一个曲边三角形。设计一个随机试验,求该图形的近似值。
* B* Y4 n3 N7 A! b I ; u4 v$ Y0 J/ d0 Y1 X L n
6 o8 @! A/ G4 }# O- \ 9 ^6 @* ~. \/ S# y' K/ q* @$ e& m
4 \( c: H' d* x) Q% e' ~4 z (1)作图
/ W j' l" B$ ?6 ?4 b
9 [: @) T4 I: c9 G% y 8 h6 c6 ^4 G( \2 Y
Code:
% c: k& T o- n( V, A" [4 a 8 E: M: g/ p% C/ m5 N8 q
# c+ C8 w. J9 d" q0 `9 T
%作图 ( v9 Y+ a( q, U3 q! L4 R. s- M$ r
x = 0:0.25:12; $ L A. G# N6 B% T8 L5 `% l9 E
y1 = x.^2; 6 n I/ @. B3 I- n
y2 = 12 - x; ; r9 _( {7 V/ |+ F
plot(x, y1, x, y2) 4 @/ d# p9 u/ P! u2 l# b
xlabel('x');ylabel('y');
% H! S ~5 J! @ %产生图例 ' ]. X) ` T/ X) X
legend('y1=x^2', 'y2=12-x'); 1 j- `( [; E" m+ U6 m$ v& v
title('蒙特卡洛算法');
3 S' Y1 `+ L9 V' } %图中x轴和y轴的范围,中括号前面是y轴范围,中括号后面是x轴范围 0 {" [8 I" E6 N# y$ [( d, k' u5 |
axis([0 15 0 15]); 4 S( I$ R/ c/ R% C; a* M) W! Z
text(3, 9, '交点'); + ^# S2 a" a# l
%加上网格线 ) R2 _/ ^8 D* \' Z% U0 K9 ]
grid on
9 w8 M- `' d( @. G3 R7 h2 ?+ A" ?& I- y 1
3 b1 X# a8 R1 H3 e$ i 2
" N2 K7 q4 d9 X) _( Y 3 ! w+ E+ `" W' [7 @" R
4 " ~; l# `7 h9 \4 g" q, U- T
5
& d4 t6 M k+ ]. t5 t- V 6
7 g' O5 j' b: P5 H2 g4 U8 J 7
9 {5 \% O3 S: B, b/ P 8 4 ]8 Y' Y# ~) t2 g$ V2 f
9
- h5 e7 M5 v+ a- u" } 10 4 C4 G) D1 l( ?4 j' h0 ?
11
# T& s x9 J0 o: t6 a t5 J2 J 12
8 a: M1 d/ E) |3 w: f# H# X 13 6 Y1 a+ [. m8 E2 ^; ~
14 8 O/ f7 V# q* [3 r. S
4 S/ J x% ~( B
' H9 F/ a6 j! c, j" L0 A (2)设计的随机试验的思想:在矩形区域[0,12]*[0.9]上产生服从均与分布的10^7个随机点,统计随机点落在曲边三角形内的个数,则曲边三角形的面积近似于上述矩形的面积乘以频率。
1 \1 l% b" n O
4 R6 R: E" b2 Z' q8 m, |! Q
/ F: v) N! o( @& z( a0 h6 U' ~+ e Code:
8 @& I* K2 n- N- d% m- H& _; h 7 t8 [( f- [' l! d% j
0 `! n& Q/ L+ j/ I9 Z %蒙特卡洛算法的具体实现 * V0 b' j7 ?! ]' v5 v9 a+ Q$ a
%产生一个1行10000000列的矩阵,矩阵中每个数是从0到12之间随机取 . a; Y: q/ c- D2 h1 Y
x = unifrnd(0, 12, [1, 10000000]); 6 B) G. a) z1 w9 b+ h
y = unifrnd(0, 9, [1, 10000000]);
) w3 b9 i: L" o+ T% H: G% y frequency = sum(y<x.^2&x<=3)+ sum(y<12-x&x>=3);
) Z. X2 `9 e) s area = 12*9*frequency/10^7; ( A+ ~3 h/ f6 g0 B1 W2 k
disp(area);
3 j# e# ]) g; B( a; O& _, k! [3 i 1 # x2 X% I; Z' m& I4 y+ a) F" K, x
2 ' i( Q+ I8 m% Q# a( G1 o9 Q
3
$ W3 n- p- ?, O6 {; M8 d! R# N 4
! O8 u$ q# m% e/ z2 p3 ~! W 5 9 J) ]5 L; x* @, k$ A) d4 F' @% x
6
1 `7 T _5 Q3 ~' l$ j; d 7 & y# A$ A1 z8 ^) ]
所求近似值:
/ h' \. }! ]# e
( O1 e$ `. J8 X
* C% T& `, n4 b * j; Y) k3 s2 g" ^7 d/ l0 q
5 G* R4 a) q" _7 ^) \3 R" i3 u: @
0 m2 C8 p1 `7 B; {! a
5 x- J1 T: K! X5 w6 y
参考博客:https://blog.csdn.net/u013414501/article/details/50478898
/ G. @7 Q2 _% T7 h1 D! G
; o, i& K7 I. @* f 1 c' `& x1 N% H2 [ H' f
) m7 T% x9 A4 @% t- P& @( q& ?
& Z, Y5 x4 O! E; o, d 0 i6 }6 a( A7 N' R' u B
! p' f6 ~+ y( N! V; Q
二、数据拟合
4 c- {$ o. h# a( a0 j# B 1、定义 1 ], `' p! M/ N! Z) Q
& N& i0 U$ k# O4 L! z( O, y 7 Z) [6 v% K3 G) E8 P! P+ g* v
已知有限个数据点,求近似函数,可不过已知数据点,只要求在某种意义下它在这些点上的总偏差最小,从而能较好的反应数据的整体变化趋势。
5 G" e d. x0 `0 t# E5 X8 M6 e& ?7 r + {' _! E) ?4 z/ U
- \5 W& `* M8 J 6 X$ N+ A7 i# m; q
9 o- {- j: x7 G 2、常用方法
. t% H2 K+ [& [/ o( B q# p ) x, C7 d* b, Z6 L5 C( t
7 r1 e# G& w/ |0 |+ g# m
一般采用最小二乘法。 6 A; D: h, n& ^% [9 s, i) M
拟合的实现分为 MATLAB 和 excel 实现。MATLAB 的实现就是 polyfit 函数,主要是多项式拟合。 # l; C; C6 ]' R( O: X, U1 V# V
$ X6 G! Z' n; ]6 J
: I4 n2 N$ M# Z4 J1 s
3、举例 , p: A( k8 e; P
7 D4 }0 k3 b4 {2 h
9 B: x h8 e( N (1) 数据如下: . m, b0 c* h! L
- \& l/ r4 _) K. }6 g1 X+ a/ w( d
1 E8 z5 Q8 p; N3 ?; \ 序号 x y z
4 v( t- g& M4 I! W 1 426.6279 0.066 2.897867
) W; P0 ?, d, X, g# i 2 465.325 0.123 1.621569
( K3 V2 u: e/ q' ]. A0 |0 D 3 504.0792 0.102 2.429227 ( M/ ?- B! ^* D0 i7 s# [) ]
4 419.1864 0.057 3.50554 $ A7 c( `2 c8 |" k
5 464.2019 0.103 1.153921
6 c) W/ O& J+ v+ v 6 383.0993 0.057 2.297169 3 F" E7 W' P. K
7 416.3144 0.049 3.058917 0 {* P5 ^2 L) c
8 464.2762 0.088 1.369858
; n8 m' g) O3 g1 q: x 9 453.0949 0.09 3.028741
3 K3 l1 o* q3 l( Q 10 376.9057 0.049 4.047241
$ E2 d' G% g) v* t$ f 11 409.0494 0.045 4.838143 * L- [5 L4 S6 ~& c+ v r, P8 T3 @( D
12 449.4363 0.079 4.120973 5 y# q# j' {- q
13 372.1432 0.041 3.604795
+ j- x- I4 h: }9 M6 x) @( k* R. q 14 389.0911 0.085 2.048922
& n, n; u$ A( S, D" I5 C; O1 l 15 446.7059 0.057 3.372603 - Y: A" ~( `$ |" b3 o
16 347.5848 0.03 4.643016 " b' b1 F O$ |: P
17 379.3764 0.041 4.74171
0 e+ G% q$ X4 {" K, i 18 453.6719 0.082 1.841441 0 t9 d7 n3 A9 z; A d
19 388.1694 0.051 2.293532 . j! Q$ H5 V. v# i s5 S' w3 ~& c
20 444.9446 0.076 3.541803 $ g( I! y) Q; D& `$ d a) g# Z
21 437.4085 0.056 3.984765
: d7 J1 c9 @3 g% ]5 u g 22 408.9602 0.078 2.291967 1 w: ~/ A2 U; ~( d- F
23 393.7606 0.059 2.910391 8 g; J% V+ ^: @% a
24 443.1192 0.063 3.080523
( K. M& F# ~" Z: Y 25 514.1963 0.153 1.314749 / n2 `& I1 G/ b
26 377.8119 0.041 3.967584 5 [& u+ C0 J8 V, o. C
27 421.5248 0.063 3.005718
) G% O6 j+ z. y$ k! l2 E 28 421.5248 0.063 3.005718 1 \/ y# G, u v% R
29 421.5248 0.063 3.005718
. @* B3 ^9 ~# V0 W1 \' A* Y 30 421.5248 0.063 3.005718 6 o7 s- N, D! }; A$ a* G1 K
31 421.5248 0.063 3.005718
" S( Y$ I! G2 c 32 421.5248 0.063 3.005718 ) C. P' w3 Y- f
33 421.5248 0.063 3.005718
" P+ X+ L! d. }# v& R2 L6 @ 34 421.5248 0.063 3.005718
6 w8 [& _, d( S8 U2 H 35 421.5248 0.063 3.005718
9 d6 V' C0 G. u 36 421.5248 0.063 3.005718
. r' @9 y- x; u7 b: M 37 416.1229 0.111 1.281646 ) y4 X- f& q" Y4 D- q
38 369.019 0.04 2.861201
4 M: z, f: f) a& q 39 362.2008 0.036 3.060995
* @& j) s \6 i! M- T8 z 40 417.1425 0.038 3.69532 9 \ x9 Y4 G8 y
1
- N9 s+ w& U+ o. t6 h8 I 2 9 x: M) H3 f7 W# ~, g2 f( N
3
$ _* z8 G/ r8 j4 L( Z% o 4 + u* }) g, H; j) L( P
5
3 E3 l1 R E. T( y2 @1 Q" Y8 \# r 6 $ S0 M' v. |, H4 z* S
7
# i8 h& p8 z' {! G' x A 8 6 U C/ T$ `" c4 W/ T+ d" Q
9
# |5 _9 I/ ]8 g( G+ H 10
- t& s- q4 z6 ]9 U/ D ` 11
2 u" g- b& |, I, o8 W. z 12
) y8 K+ p+ A0 j. ^7 s1 R 13
$ N2 R; T9 G' }7 J3 Q2 h- ~. R8 i8 k$ X 14 & `* ?; K) M# p, T4 v
15
: O* y3 [/ G/ k 16
, ~' f- z4 O4 l 17 ! x8 D8 n; r6 }- i; o
18
( s( P' F2 A. J! k 19 ! Q( l% N; _, f7 B
20 : j1 m0 {& p: |# c D; [1 n
21 * r# i/ X% R5 I$ R' n- u9 e9 E$ K9 X3 ]
22 % F: W! F" {, c0 h
23
R! A" ?) o j 24 5 ~0 k3 h0 G% l |7 u' K( t& M0 m6 {
25
. L; C/ b3 v; k0 J5 z) B8 i+ y 26 2 f" }9 s2 [8 [: h+ m
27
9 r" B2 S D6 S2 X 28
+ W P' s" x* T! a 29 1 k& [! x ^+ b- G3 e& ^# e/ k4 r3 Z
30
& B9 U# E' e5 v* Q4 a4 w9 L 31 2 z+ u; B0 ^, x9 u) m7 `
32
* y7 u- x- g' ?3 G) p* e 33 ' m) s) f1 J* j4 C1 W' u. V D4 n' E
34
/ F) z$ c; |. Y9 ^9 m 35
* }. R! }! ]% p3 h( u 36 8 j j2 U2 ` |- D6 P- E# m
37 $ N" s7 b' Q& q& J
38 " N$ U: L1 e+ n9 T7 z! z" y
39
4 i0 x; H+ A5 O2 \6 B& L# Z 40 6 P$ [% Y' s- u' e2 g
41
8 P2 m( h( q1 m $ x" o2 W# A7 n
! F& R! L7 V, d; ], g
(2) 方法一:使用MATLAB编写代码 2 B, X8 A" f% U5 E7 W6 h- Q
3 P) B. K X' f: U R
1 d0 u7 ^. A N' D7 A0 I, w1 Z %读取表格
3 G, ^+ z$ G8 O0 z% A A = xlsread('E:\表格\1.xls', 'Sheet1', 'A1:AN2');
. a) n2 I2 Z( \# w/ o$ [+ M% | B = A; $ }; M4 p% q9 [5 j) \0 p
[I, J] = size(B);
+ ?; F8 \+ Y& C# r. ~- M % y6 F* H, i4 A5 H, Y( f+ g8 P
%数据拟合 # p' X% `2 j) F$ S
%x为矩阵的第一行,y为矩阵的第二行
0 q/ u' g" F$ G) a* \0 E/ i x = A(1, ;
& Y) h+ O4 J2 Z- u y = A(2, ;
2 ~& t) g0 K, ^! W3 v) z %polyfit为matlab中的拟合函数,第一个参数是数据的横坐标
$ q* c' N* |: r9 D) D6 @/ ~. | %第二个参数是数据的纵坐标,第三个参数是多项式的最高阶数
* Q5 D1 D. _+ ], G %返回值p中包含n+1个多项式系数
% h1 {" I! u3 r U p = polyfit(x, y, 2);
( r! z5 W n9 R: v5 {! X6 [' o disp(p);
+ ?* Q! B0 s+ e: d %下面是作图的代码
* a+ B) L: w, Q# b# G" t x1 = 300:10:600;
, z6 K3 E- G% S. K, i( d/ G %polyval是matlab中的求值函数,求x1对应的函数值y1
3 w# P: A( i- Q: F& }" n; N, v% x y1 = polyval(p,x1); % l0 d0 o6 f% E4 W0 D1 v
plot(x,y,'*r',x1,y1,'-b'); ) y5 A4 o G7 s4 D6 ^( v; a5 I
%plot(x,'DisplayName','x','YDataSource','x'); ) K5 F, O1 Z& O/ f3 q/ }3 h
%figure(gcf); 8 q7 q& |, B P9 [. t/ U& V
1 ( H! W3 F1 D) P+ B2 X- i
2
2 y8 n5 W) F+ |' ]- S3 U; K 3 3 @- j; w; g G( B- ^# ^
4 6 t( V2 q/ h& w) J
5 3 R6 m: M8 v( ^3 L: Q. ]3 a
6 ' d! i+ G) I6 L/ F1 Q$ x# p
7
2 n9 x% a8 X8 I 8
1 Y$ {7 `/ w: V) v- e% O& ^; v' X; J 9
4 e: m. S- r% }4 |7 ^5 |: j+ ^ 10 / V/ b8 h7 x- R% @% b! f4 n
11 $ S9 T' C- X5 t" e/ h: q
12 7 @+ O9 @6 P. G/ o- H5 s' U
13
$ F5 Y5 I. d2 k' D$ k 14 3 Q, z- ^0 s# Z2 @% R* I9 k
15
* j8 V! f: {9 p% h 16
8 b% y7 a. d) D3 i+ q 17
* B0 b7 l5 W" K) {! m# L$ t 18 5 q3 _+ v) ]4 x
19 1 ~' U$ D9 K; C
20 ; x) ~8 P( O3 I4 n7 N
21
5 H) @# I3 g3 m0 \/ B
) f& ?, c3 X$ }) t# O% Y* p
& s# J, e# v; b (3) 方法三:使用matlab的图形化拟合包(推荐) 7 K, G( N$ b6 Z) g- {% Z
! ]2 ?% W0 p: Y% T$ F7 y
* P) K5 j: v0 u9 {' A( W 3 T3 Q, ~6 ]. L
, z) W1 k7 t' t. ` 将数据导入工作区并通过cftool命令打开matlab的图形化拟合包 ; C) r4 y: M; u% n
5 i9 d& t, [6 T& L' a' x
4 x R8 p# U$ ?" V, `" \0 M# ^
; w p7 n) q% s& [: H* w- I
! s: ]7 u, C0 M/ @ 选择x、y变量
7 v1 q4 l' X; M" m# y g# P
" m( i S/ K x
( z0 ]: |5 P& e+ H0 B
! H `& d# R) U- [. b
5 r! d+ C( z; C* z1 t 选择拟合方式和最高项次数
0 o0 f& ^) E7 F7 h- v1 h : n. G7 `% F' |/ K/ N( F- [
! d& o( z, U2 T/ d. g- H$ @; Y
$ _% O. \; a0 D1 `+ A
5 m* n; |1 n/ F3 P 得到拟合结果 4 E e4 p0 r9 z' ~
8 r6 E7 s9 ], Q5 ]7 r
% x* C) M' k2 C @) C: H# P) p2 ~ " w' v6 n1 F* N/ l; w
; I$ d+ o" E' u+ R3 L$ j 使用图形化拟合工具不仅简单快捷,还可以使用多种拟合方式,寻找到最好的拟合曲线。
# J- T! {% N: C( K8 U% C4 i. g
" c- `- N7 \+ m- u" ^0 Z5 B
; U1 d% z# }( I* e& v- U& ` . }% M4 c0 z) J2 m" @
. A6 g! w4 \! N* }6 ] k1 W) M. M
( a* y4 g& _6 o1 V V! X
/ b4 J5 b( C" S/ w; @
三、数据插值 % o4 v3 P8 H- s# P( T
1、定义 ( @, O& v y. K" K
9 E" h: j0 B5 w0 L) w
! V8 r2 f1 B- m+ l 在离散数据的基础上补插连续函数,使得这条连续曲线通过给定的全部离散数据点。即求过已知有限个数据点的近似函数。 # m# {5 E4 I& `# l c% \# s9 N, Y/ G
4 u0 o( g) c( I# A
9 \3 P. m% U/ y+ [2 I6 g 从定义上看,插值和拟合有一定的相似度,但插值要求近似函数通过给定的所有离散数据,而拟合并不要求这样,只要近似函数能较好的反映数据变化的趋势即可(近似含义不同),当测量值是准确的,没有误差时,一般用插值;当测量值与真实值有误差时,一般用数据拟合。
% I, ~8 K- \; W# } ' x0 \, F2 y, o
$ v1 k K& j; E- I
+ W: @4 R: s7 Q# G6 }6 H3 P
: P/ \4 [ E* A! I
2、作用
* n# X$ b4 t% b: t 1 p/ p% D2 r( q
/ n& o# H& ]1 f0 `3 h3 b# O7 s 插值是离散函数逼近的重要方法,利用它可通过函数在有限个点处的取值情况,估算出函数在其他点处的近似值。 7 v9 @2 U" X& g( D* m' o6 G
; }) M, _4 I4 F; g1 N
* u/ r2 a" u2 I; N( p! V& I3 q/ `
e/ \8 h5 F$ p( ^+ { W( s( ~ ) d$ `9 g3 q( I2 [1 [% k) c
3、举例 & ?7 s R8 [. W% Q( ^" P% D* I
& K! _2 f7 A$ `7 W) @: i: z
, e5 R4 F. W$ A* V& _( ~6 c$ x %years、service和wage是原始数据
) X$ U% I F0 U# `. }4 t( b years = 1950:10:1990; b! b( b( o, A x
service = 10:10:30; * ]$ F" D3 U# F: R
wage = [ 150.697 199.592 187.625 179.323 195.072; 250.287 203.212 179.092 322.767 226.505;153.706 426.730 249.633 120.281 598.243];
3 r- `9 m3 m: i2 E/ x# T9 z+ S9 D4 n9 p [X, Y] = meshgrid(years, service);
! K# P7 M* O3 m; y6 w) V % % 三维曲线 + q5 |! A' ]/ T
% plot3(X, Y, wage) 3 z4 }7 Q9 j/ P6 T7 \0 e
% 三维曲面 4 F/ y$ f" M4 x/ T
figure
0 Q9 w/ N3 P6 x% U. x/ O surf(X, Y, wage) 3 F1 X7 N+ d7 }( l( ^9 C3 m' b
%interp2是matlab中的二维插值函数,前两个参数是已知位置,后两个是未知位置,w是未知位置的插值结果 4 p* `, ]/ t% h- ~) j( |7 K2 V
w = interp2(service,years,wage,15,1975); : D [7 `$ x- F( x
1
/ n) ?' T) C) |. A% K 2
# X# n; i1 f3 R$ j5 j% d8 S 3
; d& [; X& S. D) z h% c 4
* J* C& D: B! T, I 5
& O8 y9 U# a: c/ H4 u 6
+ ` v4 y5 t+ c/ y0 G, t7 X 7 5 k( ]1 b% d' O5 N7 M# X3 F* c: b
8
0 v- s. z& @# j, Q 9
. `4 u$ {; C4 S7 p 10 4 K" K+ M, l* y4 ~1 }2 y# W
11
; w$ m* f9 t# ~ 12 & k' r- ^# X: |& y5 |' C
- x2 j: }% f, |! I0 B$ J& { ( B; P% q9 H/ v0 z) I& c
' A8 t9 |) O, Z+ z8 w! I' v
$ P% _9 t8 e8 d6 d* W. ~ 可参考:数学建模常用模型02 :插值与拟合 1 T* J" @' S5 c* W" a: n- k1 J* z
+ ~# e8 s* ]/ C, J
( ?3 j# h- {- r( j+ K. ~6 N
2 c5 p* o+ b( W
$ k; V) a9 @& {# N { 6 }9 c$ ^# m! J0 Y+ E
! @9 \! L2 ~1 w. y$ z 四、图论 ( y0 _; N @+ j; J5 m
1、最短路问题
% y, S9 k8 \; Y3 P( s/ l4 j 最短路问题就是选择一条距离最短的路线。 1 g/ @4 T. w9 W3 s2 \ T+ V
2 f1 k. v. D% x" } Z* U$ l
3 T5 l" b% M5 c1 d0 q$ G/ N 例如:一名货柜车司机奉命在最短的时间内将一车货物从甲地运往乙地。从甲地到乙地的公路网纵横交错,因此有多种行车路线,这名司机应选择哪条线路呢?假设货柜车的运行速度是恒定的,那么这一问题相当于需要找到一条从甲地到乙地的最短路。(Dijkstra算法) 1 N; x1 y! g- b; J
7 Z, X- N7 Q; Z3 `# l& y
8 [; ?3 Y4 Q- y: D) ?
具体介绍见这里:最短路径—Dijkstra算法和Floyd算法 9 ?% L( @2 b7 P/ G3 _' v! `
i; B( ~$ X' x+ J K+ n+ `+ X2 \0 e+ [% Z$ @/ H
0 p& }$ m) Q( y; z, f6 ^
# z2 F" _5 q: w a! F2 F; K (1)Dijkstra算法 6 m2 n' |, {' w9 c; Y! O
先给出一个无向图
8 H( U( h- ]5 B" o
3 N* W6 Q8 `# r4 G+ D / P8 y. v' g: g% L
7 q _5 Y0 B5 \# y0 t ! F) K/ g/ ~* b! K. O: g
用Dijkstra算法找出以A为起点的单源最短路径步骤如下 % m( M. K' U; ]; q4 s, E! e
9 c- t6 u. s% S7 | : `) \/ |4 I8 R. Y
2 p/ C% x% H; o
" y; C# [ y4 u7 E- i6 Z/ r
& P3 w( ]6 ]3 Z! X% I! J2 i
W* j4 |0 C; B" v3 ]# ? 代码模板: $ _ r6 E5 ^) V( ^5 M
& \# [1 ?* @ c/ E( R, b- |9 r ; x% S1 i( Y, Y# H3 K& x! L
#include<iostream>
, e, ~% q. e9 ~/ Z #include<cstdio>
) R' C. a: O5 e+ Q #include<cstdlib>
9 P: V0 W ^" `' y. l #include<cmath> + H' u7 @! O5 f3 v/ P- r
#include<cstring> 0 O b1 P7 Q( k5 d# A! `- f
#include<algorithm>
$ n8 z2 S: n I #include<vector> 3 O1 n4 z( H5 B/ P
#include<fstream> - S6 n$ G8 l+ U2 W: k
using namespace std;
" C2 L" Y& \% [- l+ r
) m& W2 o0 f- j: b2 s: Y+ c0 v! S& X const int maxnum = 100; ) F9 w! r3 U# S' w* [- X% c- ?
const int maxint = 2147483647;
+ j, y; L# B( [$ G1 w3 ] int dist[maxnum]; // 表示当前点到源点的最短路径长度 3 J% E% V/ O" x" _! }3 [
int prev[maxnum]; // 记录当前点的前一个结点 0 k: o3 i4 I B% N
int c[maxnum][maxnum]; // 记录图的两点间路径长度 ) M3 e2 f5 j" m" G r
int n, line; // n表示图的结点数,line表示路径个数 * p1 ^, V5 d Y V; F x
void Dijkstra(int n, int v, int *dist, int *prev, int c[maxnum][maxnum])
. m2 g2 {4 j Z: a3 U, S { 6 q: d- |6 Z# y, G% X4 f& J
bool s[maxnum]; // 判断是否已存入该点到S集合中 . o, V# \) u6 {% j
for(int i=1; i<=n; ++i) 4 M; x+ w6 X! h
{
! U- B% ?+ ^+ ] dist = c[v];
4 s2 `6 d$ t3 W/ d; Y s = 0; // 初始都未用过该点
* g. v! B* Y0 s" v8 c# b2 G if(dist == maxint)
8 f5 a. Q4 q6 ^8 H- v; x prev = 0;
% |5 N0 t! K) y7 R else
6 V: b# `4 I+ J6 D; R$ j/ d prev = v;
' o) _6 h1 n1 s9 c5 J" ?& T }
' Z' W5 P- x# T# S dist[v] = 0;
7 B! V) [, o5 R" N+ q s[v] = 1;
1 f+ C7 U/ {# s7 j+ T- u# U + U: p, a7 a- i. O
// 依次将未放入S集合的结点中,取dist[]最小值的结点,放入结合S中 % _+ i5 }1 d1 a" O2 W
// 一旦S包含了所有V中顶点,dist就记录了从源点到所有其他顶点之间的最短路径长度
* ^% b" o) J( c6 {+ a for(int i=2; i<=n; ++i) & x# o" O8 d% {* Z4 v: Y
{ - r5 ~- N1 w6 E
int tmp = maxint;
! Q8 o* b- B1 N. i g- G: G9 v! T: n int u = v; 3 _& m u4 C* w- ?* i
// 找出当前未使用的点j的dist[j]最小值
7 |& @# A* p, _. k, }$ d J for(int j=1; j<=n; ++j) % Y2 Z% c. h* g! h# y9 G" M0 m& `
if((!s[j]) && dist[j]<tmp) / M5 d6 |2 D' l K& L, \
{ , E( s. N# |" g% W* E
u = j; // u保存当前邻接点中距离最小的点的号码 , s1 s7 P/ S+ b% p3 G; I; ] m) R
tmp = dist[j];
9 ^- [4 W2 W3 [! F! f3 N }
+ |$ h3 q& g9 d s = 1; // 表示u点已存入S集合中
8 N i5 ]0 w. B6 ]; Q! e . `7 H& z) d) p5 g
// 更新dist
2 R0 Q* F8 _1 f# G" S& G for(int j=1; j<=n; ++j)
6 D6 l& p5 D* u if((!s[j]) && c[j]<maxint) 2 W- v0 t2 e5 c9 ?) @
{ 2 d3 k- X& D) ~, x, B! q. e. K
int newdist = dist + c[j];
! ]. c; q) B9 V if(newdist < dist[j]) 3 g% X3 J R) j8 Y- Z6 y" f/ ^( n" f
{ ; y1 }. x( t/ H+ u3 p2 {
dist[j] = newdist; . B$ O' d4 q- H, s' `
prev[j] = u; % g) x: {: Z( n% @2 @$ ^& Y2 f! d! a
} 1 [7 ~0 w1 {- y# ], k! @" E" P
}
) {6 G% `9 C# R: W# L# J+ w( I0 F8 p } / D9 O# ?* Y! K" ]* F
}
8 a" r; q' C9 K5 b void searchPath(int *prev,int v, int u) $ V/ t7 W. `. g* j3 z: P6 [9 u! u
{ 1 M3 U) n. M+ o/ S0 v i
int que[maxnum]; ) Y! ]5 [; Z) |3 d9 U0 m
int tot = 1;
* `$ p) r( [. |5 l que[tot] = u;
' B$ }2 w3 V' x5 g* ?% P2 c tot++; 9 W. ~7 {6 z1 J, A& k
int tmp = prev; 5 b6 w+ V5 ~1 ~% |; D
while(tmp != v) ! E" g0 n( V: ~' a8 e
{ : p! K! o$ Y0 M3 y
que[tot] = tmp; 8 i6 z8 i+ _4 e% S% K3 z7 u
tot++; : q0 S3 k1 I3 e( V+ L1 G7 H% A- h, w
tmp = prev[tmp]; . ^" s8 I7 ^4 _ J" b6 Z) [+ [/ N
} 5 l+ U9 L3 ^6 M! W( X# X- i7 K+ Z
que[tot] = v;
( l$ C9 H4 _( @. C- ]" w! w for(int i=tot; i>=1; --i) . F2 c6 N- O$ c3 P! \
if(i != 1)
4 v4 w0 p$ z: I k1 C2 x/ Z% L cout << que << " -> ";
/ f/ ^7 {. @/ V: Y' W) f7 G' D else
8 m8 s% W5 n5 f4 M% L, t! L cout << que << endl; ; N; u# C+ d+ A: i
} 8 V) P5 i& L; ]
- `5 h7 t, x$ {0 R2 k int main() 2 n$ s0 \, q) _/ c; q
{ 1 e% y5 g/ W% D5 w
//freopen("input.txt", "r", stdin);
x0 i; Q6 M7 e3 N // 各数组都从下标1开始 ' Z/ a( {: `/ [. @0 D
// 输入结点数 ) y4 K/ z0 }# P5 A5 ^
cin >> n;
8 C' F9 x8 G& j4 ?4 v1 C4 h7 M // 输入路径数
/ l+ d- k% D2 y$ `; Y cin >> line; * q3 K/ i0 b. r
int p, q, len; // 输入p, q两点及其路径长度 4 L L( H+ h: u; ]( Q8 I
// 初始化c[][]为maxint 5 X Q. K3 o$ y0 F8 r2 j; q, N- F+ @
for(int i=1; i<=n; ++i) , c p1 Y' B: N0 y' E
for(int j=1; j<=n; ++j) 9 f4 _) a5 D' g. I
c[j] = maxint; ! e. }8 k& G5 m* Z- l h
for(int i=1; i<=line; ++i)
) F* g/ p+ Y' _. C6 n5 F8 U/ X {
0 f% L k4 _7 \2 s/ i cin >> p >> q >> len; 6 y0 g9 R) w& ], b/ y5 J4 ?7 S& H
if(len < c[p][q]) // 有重边
9 p% r; a0 B; p3 f/ s, z6 D {
/ U1 \: S: r6 o' B- e; i c[p][q] = len; // p指向q
! f, X, r! N& n* G( y) O) y, b% T+ i5 W c[q][p] = len; // q指向p,这样表示无向图 6 Z" d( n8 {/ y
}
% c2 j7 p: \ {! d2 T+ { } : S5 W1 y$ d8 w* ~
for(int i=1; i<=n; ++i)
" C! E1 `: H) S; I9 P dist = maxint;
9 L& J0 o1 _5 y* |& j8 ^ for(int i=1; i<=n; ++i) 6 W [, w! b$ T4 w
{ 8 m; M6 t. h1 o0 a
for(int j=1; j<=n; ++j)
. u* S0 S0 x! p1 b* `" ^' ? printf("%-16d", c[j]); , _- U( m- O" f* C; F1 F P
printf("\n"); $ u- z9 F' y4 y- P0 A: B
}
! ?5 c$ j! L) i Dijkstra(n, 1, dist, prev, c); //仅调用函数求出了源点到其他点的距离 改法 ijkstra(n, x, dist, prev, c); 其中x=1,2,3,4,...,n
) F: `/ ^* R5 W, k3 }% B
# c% t6 ~; _2 y- I: k // for(int i=1; i<=n; ++i) //dist存储了源点到其他点的距离情况 $ E9 Q2 X3 I+ x4 L4 h/ b$ e
// { ; U0 i! t$ A* V. ?# m2 i
// printf("%-16d", dist);
! f' d! c+ O! _, X. a // }
; @/ T, ~& D7 F printf("\n"); ( |1 x, x. z! E ~- p# [$ |. f
// 最短路径长度
- s& N7 e. K) s2 W& I. G cout << "源点到最后一个顶点的最短路径长度: " << dist[n] << endl; ; s! X8 ~& Q: `# v/ [0 r# m
// 路径
) ^9 F, D% H* v6 Z. Z& y, S cout << "源点到最后一个顶点的路径为: "; 9 k8 v/ s& g% E" F( ]
searchPath(prev, 1, n);
1 R6 w; j* F, X9 [/ B return 0; " w: d0 _! O/ n2 x/ c
}
5 m' h7 z, v8 n7 t/ a U: k4 L" {
% `; c( M% ?8 R1 X/ V
4 I E; Y6 }, B /* 3 I( b" ?+ i* h: i7 l" b
输入数据:
( Z% Q8 N$ R! E" G: k 5 8 u; d/ H8 L) z( m( D# c
7
7 Z7 c- k- y2 J6 n. W* T) @ 1 2 10
: K! V' b& @* c8 m# g2 a' Y! a 1 4 30 2 e7 Q* w: C; C- G
1 5 100 8 T# V& Y; \( L4 n; l
2 3 50 + G& w- e, T y& D# ?- }, V
3 5 10 - Z! O8 \0 k# A) t l0 e1 W
4 3 20
2 B: p' b. f6 I$ \9 T 4 5 60 + F$ U' m# q& B+ \# e
输出数据: " M" x, k7 @: W( d6 N
999999 10 999999 30 100 % ]" |( V& m# Y% k$ d; k) N
10 999999 50 999999 999999
8 t9 j8 X3 l6 g1 z& g 999999 50 999999 20 10
6 o9 |+ M" _) J3 f5 T L* I- W 30 999999 20 999999 60
2 d3 Z+ N4 x% v) ^ 100 999999 10 60 999999 6 V# ?$ `+ @0 q; t
源点到最后一个顶点的最短路径长度: 60 3 i9 O4 D+ g7 t/ M4 ^$ s! p/ p
源点到最后一个顶点的路径为: 1 -> 4 -> 3 -> 5 ! @1 [& K# _. O- w8 a# O
*/ * P. w0 f* q7 Y
1
1 a4 X: M: B, a/ Z 2
. c9 g+ t% O% ~/ p, s* U. u- q+ P 3
% U/ B5 F; N% g3 g7 M7 a& c 4
5 H' X- B/ } D. j. d! n 5 0 M. u8 w% D3 Y( {
6 # R: a& D- p- j4 V- a. R
7 , k) \# `/ T9 a' m2 ]5 i& S
8 ) ^5 R6 q. s0 U0 `& j+ i
9
! L6 c3 G+ n+ }. E, y 10 0 Y2 J! Y0 O7 _
11 7 t, _# \7 f( c/ a/ E
12 \, X* W6 k) g/ C# \( Y
13
, W% O! I4 e3 b3 v$ S# n6 u 14
7 [* a$ r% y: D 15
7 Y; b) t2 p) M: X 16 : L$ M8 o' Z x+ E, I
17 * j# x" m! t: T& `2 T% i
18
# A9 g* T( g& ~8 \+ V# ?) F 19
2 G4 g+ I7 B( t1 \* Q% @ 20 8 V" k+ U! D- Q: \7 i7 a* b0 d$ S
21
9 \; [/ h: |2 g! F; A( k 22
: e8 K2 E7 [( I 23
( j: X5 ^' C5 e/ q3 D 24 8 S. v/ C, u; W* j7 k! R" f$ Y
25
- R7 J5 ? {) f) V$ [ 26 # R; i8 I- v' g) b! M
27
! O' @% G9 u4 x6 l; d( y 28 $ B4 e y2 \* v$ d
29
: _3 a: [ K. v2 S$ M1 r4 { 30
* C/ c1 j) {7 L3 _/ [ 31
! Y( \1 X k( x6 S: _ 32 + {1 {# ]5 b2 M. a
33 2 Y, I9 R# e! N
34
8 l$ M9 u9 }0 T 35 # i* `+ V, ], R6 o6 [- x
36 & _$ b( Z( S# f- v+ U) B
37
4 w3 b$ C! k7 i 38 % ]1 Q4 i# R3 d0 x/ ]
39
7 ^) e. |; [! _; M* ^3 H 40
( j6 C8 v9 T1 p 41 5 G h( y6 ?. \2 W1 D/ S
42
/ h( Y; t* M: ?; @$ Q 43
- K% n0 \- W2 a0 F" P3 }* Y 44
& {. O* F( n q/ J4 N% J 45
3 f; B7 r- L* k- J4 M3 c 46
; a) o2 g$ `. Y$ J2 ~$ w* e) Y3 C( l: ^; Z 47 ; t# j ]) n) @- ~3 r# U* t
48
$ U$ v# U3 D) l 49
+ b5 c* h/ A6 ^# V 50 % f1 u0 w' @0 ?6 A& e; c
51 ' |' I" |- q& C' K
52 # d! _ q+ ^8 l) V9 ]4 V) P
53
3 H" g) j) Z# U' R. Z7 S 54
% T0 C" d' J8 H9 \- o M T 55 . S8 f! n' G7 L0 p# ~$ Y- t
56 # g; B* n& e" Q4 |
57 , _% P7 ]8 K1 ]' |7 ~, N5 T! _
58
7 W0 g* f s+ t- g0 u! P+ M 59
' x* i- [2 Z% Z) @ ^ 60
& r: B. ^6 {2 X( `' { 61
# C# f$ f5 }% X+ d 62
5 J' }+ W+ X% k& F1 z# F9 f 63
& _* a" @1 e& J7 s( p 64 1 o' b5 X- k% G) r
65
" a0 t7 O, k% Z 66 5 D$ C k9 @* g: x; j2 K9 {
67 % [* \1 b6 ?, I0 J' T. O# A
68 8 r& P- V. ]9 R5 z0 \1 m
69 # s! A4 f* C5 ]& w
70
3 G: y) g! c8 j& y0 y' l+ U, d 71 9 n- M# |# K1 I P( v' }5 M: J; o
72
- i% L9 V' n$ m8 G 73
" L% ^+ ?6 I' {/ s3 t) v 74 $ F; _1 z0 H8 u8 Y& _+ |
75
* j4 B" ^" B' }5 H7 }/ z 76
* ~6 H/ d: n0 [. r 77 3 J& i3 j- q$ {4 ]% t; ]
78 ! ~/ t0 R% d9 m1 V( @+ i% @" B
79 $ z" V+ M, h, z j$ Y* j- V
80 4 z6 S; P. l3 j4 f4 }4 f& W+ k
81
0 P8 h& b% J& X- i' k# A 82 4 x$ D6 V6 _, M, _+ A
83 4 _6 y" w2 y4 `4 P4 m5 v4 A% l
84 7 |9 P' n6 c/ O
85
5 f- q7 z8 V: `- N 86
6 j9 o4 A) I+ ? 87
8 c8 I' N- i. I0 j( g8 P$ ^7 i 88
7 z' U v# q( [5 S( L* I9 E 89 0 \: N0 S) }5 p9 Z6 J5 H9 ?
90
4 i4 l6 d. Z+ {# v+ \; E; ^ 91 . q! l' T* _+ n, U3 j4 s& \
92
Y! g& s. B) T3 t: w! D+ h. C% c* z/ G 93 - ^' G" ]- J) { W. a- {: d
94 2 N- w# `2 z$ g& S7 o
95
7 D) G$ R" t' y4 u 96 . l7 M k- ]/ z4 b7 S! c: i
97
; d8 k7 Z B$ `3 M 98
2 L" ~) d& }/ w# X 99
' d, y! |0 n4 h; a 100
; u' ]9 H: H" C4 Z s 101 5 S, R& M9 e5 J- D) ^
102
' X+ k% Z+ A3 y. G: F& z& _ 103 / [6 f7 i6 J- A: F. Q
104 2 k3 ]9 ^3 Q- M: m/ x
105
( d: C- v" K z6 a2 A1 k R9 G P 106
k7 c" M& u. s5 d6 \; l 107 - J0 X' r; D0 ]5 r& ^
108
/ k# G+ n* f5 W/ k$ F 109 4 H' T) s: B3 I2 ^7 w
110
1 |4 t& J: o$ { y0 |* [3 a+ G 111
" Y0 X8 n* A0 m( W5 t+ A$ Y( U8 g 112
+ X1 s% ?- @8 Y2 p0 t 113
; {( ~" `! b8 r& @" S+ a 114 5 p- u; C% i2 g$ L& N/ c+ R
115 : Z. b M2 ~9 s2 x. [0 i3 Q& b M
116 $ C+ H# ^, j; A3 [; [" c* C
117 5 i( Z3 [. P7 i \% p
118
. W, N7 B; b) R3 [- Y 119 # C. q5 d! Y/ X0 g* K
120
6 ]0 U' e9 n. {/ t B$ k 121 $ A' f% E+ ~( E8 a7 l& l
122 9 R* c1 o8 |# W- c0 `5 a
123 - M$ ]. h) q$ T+ D+ p
124 ( U5 p/ k, A! Q9 N4 ^; M
125
1 }, _: |5 O3 s7 I$ W/ } 126
4 w9 W6 K" |2 Y! T 127
# S$ ]. @6 V3 L) `% F 128
3 q5 d' y( W' w. H. f2 `6 a/ b2 K$ u 129
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(2)Floyd算法
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#include<cstdlib>
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#include<algorithm>
& ~% T) u3 Z6 v8 Q# M4 d, q #include<vector>
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using namespace std;
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6 \' B+ ?: I/ R& D; H int path[MAX][MAX];
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