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 566315 点 威望 12 点 阅读权限 255 积分 175117 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 5 b) j& x3 V+ `8 P2 e
一、蒙特卡洛算法 # \$ q; \7 i. x! a4 Z
二、数据拟合 ( F+ g7 D9 `. n6 j
三、数据插值 e6 e9 P- M& u V4 P: e
四、图论 , {" ?3 k( c# x
1、最短路问题
8 F$ w- R2 E1 g! y" [# S5 b (1)Dijkstra算法
2 ~3 d; J6 n+ E; ]7 g# Y8 D (2)Floyd算法
6 t n( b3 z" }; ~2 v) ^4 p $ |" h. D, u8 N2 v
$ N% d' p \) p) ^8 h: h
. S( {. ~7 T( e0 `
: T0 m8 ^- ?' t
一、蒙特卡洛算法 7 ~. F. i. S# X+ W& `9 h I
1、定义
2 k) Q) M1 F V C
4 P$ v' z. d# b* C4 |' } @5 K , r4 j1 {6 k C% ~3 t9 \
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。
6 @# G- e% z7 H. ~8 f0 b/ K
8 {9 _+ S! E; f M+ c
" W9 ^$ t* c0 L# z
6 l6 \0 H' O0 ?! U
! W& k7 A# S9 T$ [& W% [ 2、适用范围
5 R; f- ^1 ~$ K# [: }7 Y
1 `& E( [9 c N8 Y9 _. C
8 `+ {* E( v% b+ e 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。
2 X. W, S3 `* P x* X / M) f$ s0 ~/ K$ Y8 p
$ y& I- \6 T$ h$ A- Q
) D: c7 Z3 g! \3 \
2 U% M# B, N5 O6 V4 ^" n 3、特点 , q; @3 B2 Y/ G9 C$ B5 w% I4 _ u! h
7 F! E' Y9 N) O& i
( C+ z1 {" q# O! \# {+ h" j8 {
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。
( D% a4 b) R: N; s1 n. Q, ? 2 u% e0 x! d4 ]7 V: j
9 d0 z& Z% m5 T5 Y
; d$ V3 u4 R: n- V C2 ^ 2 J/ U6 f/ k0 q$ P# _
4、举例 ; T6 [8 d% [7 _6 n$ ~8 X% m' x' f
# g: b" a, B$ |8 |: `# A2 @
7 P# C9 v, Z3 J! w% w, n 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。 ( Z" T$ W6 l' [; H
" [6 ]- O( I; ~* [% R; X
7 c2 c# W; _8 h7 s+ Q- B
9 E3 Z' o& e& f0 ?9 F 4 n) ^% P1 Z( ^; B% B
(1)作图 : @! R7 V( o- ^& V5 m# O, a+ B) S
8 C5 ^ P0 i* F _ q, f% L2 l8 k4 G
6 C" V, ]9 _4 `' e2 a1 I5 _9 ~ Code:
' \) e/ v0 k6 R# ]8 R ! @2 m2 l2 d4 s1 A2 M+ k; q( ?5 {
) D5 `3 S' V6 M; O1 x+ U %作图 9 C# p O6 \0 u* h
x = 0:0.25:12; ; |) k: u& D; l, z2 j* E* L: p
y1 = x.^2; - }( E. `9 `3 S+ f# F/ \
y2 = 12 - x;
) }% ^+ [+ g4 D) |$ e4 v plot(x, y1, x, y2)
1 q4 F) B. L4 `" C. I c xlabel('x');ylabel('y');
# d" B7 f0 I+ z: Z2 j- d% S %产生图例
# {3 o) n* I' t8 c legend('y1=x^2', 'y2=12-x');
. \0 u" P# K0 j: Y6 ~# G title('蒙特卡洛算法');
! q( G; ^, J# T3 b; f: g& e5 | %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
7 `4 q5 U6 i8 x( B) y" B axis([0 15 0 15]); . ^# ?4 g5 p% `4 w" u( v
text(3, 9, '交点'); : E0 y& L) b5 v$ S( Y
%加上网格线 ! S+ _. E i% t
grid on : \- F/ g7 U. K4 Q# h0 t- }! r
1
- M0 ]. p8 ~4 K( K 2
( m+ D0 V5 n2 |/ U" W7 S) C+ p4 i 3 ! h- F' i' y: K" d
4
* t- F3 X2 P! M6 B 5
3 D G; l; E$ w) d& E, w6 V 6
" ~5 y5 H6 C( K 7 % A( p/ b3 i& Y; C. b! o- ^
8 8 c8 u6 y* v% l+ m+ r( k
9 2 C3 [. K9 M" r7 t" R$ `/ j1 G, E
10
" i& t5 B: M! k: Y- G2 D, y& n 11
8 I0 e; {- ]6 {1 E4 J 12 6 j' i- B5 l9 ~! q! V4 s
13
, ^: G1 l; p9 v" t 14
: I; c, |3 J: K2 p 2 u' r% W! I7 j& N0 I; `
# C8 _/ i+ j) r' U* H5 l; T
(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。
! X3 i4 Q! q V7 d
8 {" q0 {' H- `8 z! u- t ! O1 L. r6 S" b) d% I' f
Code: ) a+ f6 K# H* A8 n3 C
0 m% K, z- E; j7 ]- w. g
4 g8 v7 D7 Q9 {. Y4 q$ r %蒙特卡洛算法的具体实现
0 P$ q; N( L. x A2 p %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 & Y7 G6 c# ^4 y6 [7 O5 ~# g
x = unifrnd(0, 12, [1, 10000000]); 6 J, I3 T, N$ g, u+ k
y = unifrnd(0, 9, [1, 10000000]); # t% r: _7 f7 `) W) i! [
frequency = sum(y<x.^2&x<=3)+ sum(y<12-x&x>=3);
8 I7 [0 k' x* S area = 12*9*frequency/10^7; , T* U( ?' h) ?* {
disp(area); 1 Q5 v% i! q( j0 i
1 1 P# o" K" D. O
2
) Z* S# X7 K# S2 O" l8 E 3 , k; K3 L8 a. E7 D6 F4 A
4
2 N, f( M/ b# j# m' V2 C, n M/ w 5 0 z+ D& @/ ~5 `% X7 x1 N
6
8 `3 K- m% j9 w, b4 e: P; E+ U 7
! _) l, w: }7 A. F+ t/ e 所求近似值:
; E! y# ~2 t8 [6 B. m. k& z 8 {! ]1 E* A; E
7 Q# q' W* u" d8 u3 C
) n+ ^& J: w0 m! Y2 o
* [8 K, e# E6 |0 G# U% T( D: e 6 ]( \, z; r% r
: O* T j U6 e4 Q9 S 参考博客:https://blog.csdn.net/u013414501/article/details/50478898 6 L J$ ^- O6 M3 l( S1 c4 V( a
" K, L% w6 X2 w. R6 V1 {
) d* i/ O. M# I; v4 w) j ! w% D7 c9 A7 v1 g
# B+ B' @. W( O5 z0 _! ?
5 [- D5 L3 t/ V2 d% B! W ' H* Z. T( w" J) S& r8 S3 i
二、数据拟合
Z' j! K, O' X) i 1、定义 ; u6 M# Y2 @* f4 u& s! O
7 M+ u9 K1 q( q- j
P; Z2 s- @3 e% m' t4 L 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。
6 ~3 Q" G: e& ]" q% Y ' a T1 f+ x& c, t0 M
4 x7 [0 Q+ m9 q5 J " p) K- b1 F( T; H; D& t/ S
6 O; d( L$ K! @4 n* U- k' A, ^/ Q
2、常用方法 h; s9 o- @ y% [3 }$ n
3 |2 v% T6 b7 F: s! E/ P' J
3 D7 I# @1 Z3 J, q1 f% I
一般采用最小二乘法。
2 U+ t4 K0 r2 n( M& E0 y& j 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。 ) T. k. M3 A7 q7 T
3 J3 i0 ?. _: ^0 J" c* | , \# Y# N: r# N
3、举例 " I* L5 M' S A- J. h1 J
5 H4 p) W# |$ m% C! U
8 v- w2 d& F: G2 t2 n (1) 数据如下:
* m h# l' B% ]( _ 8 f% ?& |, y5 ~" @ ?9 D& M" Z+ I
& P8 B2 j# q9 a0 u6 y 序号 x y z 1 \8 p9 w! L. P) U/ C8 r6 `$ m
1 426.6279 0.066 2.897867 : \$ F" R3 l3 `+ E- B
2 465.325 0.123 1.621569 2 y1 }7 q9 ~& }- ]3 a
3 504.0792 0.102 2.429227
0 D3 I0 X) `1 a* n8 R7 R 4 419.1864 0.057 3.50554 . U3 k: D5 n" w3 N" _' p% z7 p
5 464.2019 0.103 1.153921
3 }* t3 M' d$ t" z) \ 6 383.0993 0.057 2.297169 2 M, a: r9 {7 n% Z/ e* o# s
7 416.3144 0.049 3.058917 X9 [( }/ l# q4 D4 [1 Q: O
8 464.2762 0.088 1.369858
5 w) n6 Y# _- d7 x" Q. l5 @ 9 453.0949 0.09 3.028741
- _$ O/ w# J7 h( ]* j5 q0 W 10 376.9057 0.049 4.047241 j h# f4 U& O' K. b) h
11 409.0494 0.045 4.838143
7 V# {: ^/ I7 K2 e. g 12 449.4363 0.079 4.120973 4 G& t7 l0 i' }% @2 r: a- q
13 372.1432 0.041 3.604795
' V( D* ^3 r% u 14 389.0911 0.085 2.048922
: c4 G% R( l) ~0 v: W2 g: W 15 446.7059 0.057 3.372603
3 n8 ^8 f m! {2 [- u3 \" g# F) F! C 16 347.5848 0.03 4.643016
: ~ F- o. E, Z. @( R8 \ 17 379.3764 0.041 4.74171
3 J3 V H( c! K. p9 }( w4 f 18 453.6719 0.082 1.841441
$ c' L3 i* ` N9 u 19 388.1694 0.051 2.293532 & a7 A: h2 A% p( @
20 444.9446 0.076 3.541803
) F0 q& X# o1 Z4 ~+ N 21 437.4085 0.056 3.984765 # d6 K3 V" R! l0 o& g7 _( g
22 408.9602 0.078 2.291967 9 N4 k: R/ k8 j0 N
23 393.7606 0.059 2.910391
; ^! a' V& |/ t8 ~; m3 G U 24 443.1192 0.063 3.080523
% d2 A: T/ Y p$ L% t1 t5 s 25 514.1963 0.153 1.314749 9 m0 P2 \4 [) C' @
26 377.8119 0.041 3.967584 6 k A% U, x# e1 k* y' ~7 ^. q; R
27 421.5248 0.063 3.005718 ) X* |/ _: {( w t, B' i1 n
28 421.5248 0.063 3.005718
4 c) L g- u7 D& e6 | 29 421.5248 0.063 3.005718 L+ S0 ~ n9 g3 H
30 421.5248 0.063 3.005718
: Z/ E8 B! j9 Y- o* U 31 421.5248 0.063 3.005718
, S+ L6 O/ i$ H2 h 32 421.5248 0.063 3.005718
: R% R$ F0 R6 K 33 421.5248 0.063 3.005718 . O4 p9 b7 ~ d; e3 j# Y5 ]1 C4 V
34 421.5248 0.063 3.005718 : A- O) n: a; c
35 421.5248 0.063 3.005718 ; \. a& B ?3 E
36 421.5248 0.063 3.005718 * g; @0 h4 v4 O
37 416.1229 0.111 1.281646 ; |+ G1 A9 t5 a* \
38 369.019 0.04 2.861201
: t: w P1 R& p4 a& V4 y& Y3 |+ W 39 362.2008 0.036 3.060995 5 ^( P& D; @4 q7 K6 N- z- {
40 417.1425 0.038 3.69532 # } ?' k/ {% ^9 q5 t7 T" O
1
* Z2 b) n! V. G( l, R& z7 b) D4 } 2 : ^# v& P2 b* f* x2 b
3 / L! i) m1 b+ ?. q7 ]* X
4 & R `; o9 j2 F, X. _* ]) \7 i
5 0 m" x! N8 ^: c9 V
6
( i2 w ]# u! E7 N1 @ 7 4 n, }: g/ k' w
8
0 \7 p% {; i; y0 Q8 k4 Q/ Z 9 1 L3 u+ t" ?- F5 \/ i. Y2 q/ C
10 * T& \6 x9 r1 j' }
11
; f% ]% f3 v7 p 12 8 p4 v4 p9 E" B. s5 M! d
13 $ M( g9 z4 U5 \4 X- a/ K
14
: o* \4 |% T. G 15
3 l; j; o& ]- n) A 16
3 @- |# v. B) C' E- R 17 & A4 ^7 o9 b9 Q7 J
18 $ n% \8 b& C3 h# `2 Q
19 2 V6 q( t6 k3 ~* g/ y0 N
20 & c% p0 }8 k8 @9 t0 R
21 5 _! _6 y- _' k( `, I" w
22
9 e, N: P1 `0 s5 C& \5 u7 ` 23 * B0 o7 F: f6 L1 r4 G$ i
24 ' Q: @& ^$ ^# t; \- `
25
- ?7 a4 d9 c0 A: i9 ~+ V1 a 26 1 u; P; P3 P3 f8 U: k: i
27
3 v" M1 j3 n- H$ b' e 28
4 L5 C+ r3 l: W. S 29 0 ? S* N7 X% L: A5 z' `, ^
30
( a3 \% d2 n- u" |$ Q4 r/ K. Y 31
# l4 q0 o7 p+ O* m0 j" I4 _5 k5 | 32
8 {, ]$ p; L. J5 I4 K 33 + p) m ?+ A3 x6 R
34 4 W9 S7 d5 ]% V% J; P0 g
35 - i& u" H& M% p6 S
36 ; u5 ^( u0 W7 a. Q1 j
37 ) x5 h$ J& r7 |) O. K1 C% m5 I
38 # F; X! B/ }) G) q% _
39
1 E$ |4 m$ ^' K 40 ; V1 ? A1 ]3 Z: c: R6 w; f
41
2 |6 O& G/ Q6 R+ P
6 M, P' k0 H; A
' c: p' }0 Q0 X% ^. Q (2) 方法一:使用MATLAB编写代码 + V2 W! v. B* g: s: w
6 I z) j9 G l0 \0 S) x ; h. h0 D/ K: z7 m: B. P
%读取表格 & Q: D# {0 a7 g) G* T1 z6 c$ s
A = xlsread('E:\表格\1.xls', 'Sheet1', 'A1:AN2'); $ Q7 X8 N0 x: G
B = A;
: A$ c3 L8 J/ M" B" ] [I, J] = size(B);
- ]! K7 m% ]5 j' ^2 W9 `% F
1 q: U4 A4 k! A, P8 c4 Y3 M %数据拟合 1 O* r! _3 g6 Q/ r' J$ d' L% K* o
%x为矩阵的第一行,y为矩阵的第二行
' A- a6 `- Q! u x = A(1, ; ; e \9 I* Q$ b
y = A(2, ;
( x2 |" l2 n, w8 } %polyfit为matlab中的拟合函数,第一个参数是数据的横坐标 5 H. G! x$ }6 J- v
%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 * @7 k5 N2 m1 h3 m9 p* G) t
%返回值p中包含n+1个多项式系数
$ K1 H& W" x; l p = polyfit(x, y, 2);
$ W8 J1 q( q8 G2 I' k4 _* D+ Q B disp(p);
# c% y9 ?1 b% F7 A$ C8 v* { %下面是作图的代码 ) L: t$ q' I) m9 o
x1 = 300:10:600; - F. F9 T: \7 a
%polyval是matlab中的求值函数,求x1对应的函数值y1
. z+ D# {5 @5 j6 w9 J, h: W0 E y1 = polyval(p,x1);
* @# R8 ]6 ^! c% l" s# p/ Z8 z plot(x,y,'*r',x1,y1,'-b');
( w- j" O6 b; n1 V0 p# j %plot(x,'DisplayName','x','YDataSource','x'); - g, i" A7 t+ \. t( N/ Q
%figure(gcf);
- r$ y) E* O/ ^4 C' @ 1 / V2 `$ K- l+ C. h3 L. h& J
2 $ q7 t P1 _% s, L# ?
3
3 Q( h# H5 @- \; _; C 4
3 Y: w) Q7 F3 B0 }- a0 b 5 ) @3 I% e: L' h+ |" w
6 2 {! X7 ^% n) F+ [
7
% \8 l5 c1 _# j: y0 Z2 Q, m* k: Y" | 8
& ~" l( p' }1 a; A% n 9 , o# j: \: i4 [' Q0 u
10
9 [5 Z- }- g5 u5 g& Y; }) ^ 11 * Z8 w3 M6 U4 A" J/ z# Y
12 ' M) \) z! z N7 K
13
2 Z$ N, j& d ?9 M! G# h$ I 14 ) p: S: q8 T8 g! t! X
15
5 m+ P" g/ a0 L, d$ ~: r& d; Z* Y5 x0 z 16
+ {2 _2 f# O5 T1 A 17
% k3 [, ]" O8 Q8 u 18 % F" Z' x: |: r/ J
19
2 b( G* I! H. H7 c3 \& s 20 8 o$ h8 ~$ I; ~, h. g8 s9 G. p
21 8 M. m- a1 q4 y' W
7 o* A# h, M- n4 ~, ~
" j- I. z. \6 ~# h2 x3 \: t+ p (3) 方法三:使用matlab的图形化拟合包(推荐)
4 d, F& @# y' f1 \, u* o
! m" T" `1 {0 D& r3 @( {
% C/ i, C$ C0 d: n7 V3 ]- I 6 U6 \1 w$ g- i! I1 v8 ~) W+ T
$ G9 A; j9 ^% ]0 _ 将数据导入工作区并通过cftool命令打开matlab的图形化拟合包 : @& ^. B5 b# P9 ^2 E
, E6 S1 }+ k# ]5 a; {% c! d ) _7 w6 X8 @& ^( p O
- d' ]$ v' {* M, v" E4 v/ m J9 Z% H
7 E! F; o: d/ T2 y, ~ 选择x、y变量 1 c5 C" r* S! W( |( N+ \0 Y: k
, v/ y9 I# f* E0 ^: ]- M) m% J+ z 7 A0 u" A0 ?7 }/ N
. v& |* z4 b6 W1 {- u! X9 W
. S/ q5 {) o3 g6 y7 j+ P5 X 选择拟合方式和最高项次数 # U! }. R/ b! k# y! O* r% }& n/ m# U
: ~$ i5 h5 K. l# f7 d
4 }% T1 w2 s g5 m+ @ , n7 _; C% F+ \& A
2 [8 r+ T9 L; X6 C1 d/ N 得到拟合结果 ; e9 t+ J: ~: E5 @4 y% N: g& k
6 m1 F2 z5 o! C3 h1 ~
) f; J/ t2 m5 z* l3 b+ G# ? / C: ]! q* ]: s, Q6 V
) [8 D* }* { a+ E ~/ c! g0 g
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。 : q- M! h' d; A& D
1 Y* S" ~! z. |7 h% w 5 h4 P$ R4 d- e/ U5 _: `3 p6 f
4 N9 K+ J+ v1 K
: R/ V& S2 H' o6 ~
, L6 A/ M8 M* f
# O+ G2 s2 c M2 ?: Z. Q1 N* I
三、数据插值
: r/ L5 J9 P& i* V' u* y; d5 a 1、定义
& ? i, u+ U# h7 v
/ L T3 G3 |0 O* W7 b @" M2 o# }; j* u
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。
, `8 `' U2 }( N, q9 i " r: v7 c ~4 d
9 u, q3 Y4 s% O9 K, J# ~' { 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。
4 F$ ]8 _) p/ F k' P0 d
8 [6 @" m# c+ F3 B. o( } I: f 3 J. w( h3 y9 @5 O4 A, y1 y
( E' e! f6 E! Y; e- Y' u( C# O " n/ y$ C* g3 q8 _
2、作用 `7 Q) ?8 N' m" E9 S. S6 w% P; u7 _
& g7 y: b) e, t" a
8 {2 m8 q, v% L! ^+ c& D8 F b( X
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。
5 a( @5 K' { C, w 7 G& _* z$ t7 e. m0 q
; }$ H* ?3 m; F: r , B+ F& F5 j7 x$ q& j1 l
L! {$ ^" U8 Q+ S9 a 3、举例
) l8 W8 d7 g4 e6 v! b% a6 } ) |2 p' ^9 W1 x) e9 m$ \/ }
/ p/ v g3 D% Z %years、service和wage是原始数据
! \0 ]2 y5 O4 V2 t8 [3 L) A9 ] years = 1950:10:1990;
0 L2 b" B* \% S" g service = 10:10:30; ; @- H* Z* h' Z& G
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]; - W( j6 ^ g w/ X% m
[X, Y] = meshgrid(years, service);
1 m& N! ]' @+ z" ^( W % % 三维曲线 0 o5 w' v5 V# l. k, ]7 v& T* H
% plot3(X, Y, wage) 1 g# I- A0 D7 n* ?+ `
% 三维曲面
! q/ h4 \4 T! i9 ^- o- u. p8 I6 ? figure . B. k$ i+ {' ~
surf(X, Y, wage) 9 c1 \0 Y: O) G$ D7 v
%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 M; L! k0 Q% V w = interp2(service,years,wage,15,1975);
) O" `* I0 p: P+ A3 ~- b) d 1
$ `' h& u @" y5 ? 2
( A% [. y7 S- a5 B1 q; ~) j( g 3
; Q* d' K8 e, H: w3 ^ 4
) l$ S6 L- {5 T8 F4 F* ]$ S4 Z 5
" ^0 V6 Z; g: r- y3 P 6
, c8 O' W( |) h ^& t" R% p 7
. h6 `: a7 ?3 x: G 8 . p9 h R% E5 F {. c* j
9 % a3 W' Z6 J! c4 U
10 ; {) q, l& r& B" [, H0 S
11 & e- X1 z& g- ^8 _- @8 Z9 P
12
m+ i+ d r1 d4 \
' P2 z4 L- X& X# [$ X* G, {: h ! Q- }" Q0 z! p: C& S k" H
6 j" Y6 K+ E- H( c! T% b7 A* f# t
) x8 H5 a, ]( V: O# X 可参考:数学建模常用模型02 :插值与拟合 ) ~+ k9 L# a; K7 h+ F: ~3 W
0 {. s F7 m' K( Z7 }
- `6 R' k3 C( B+ H) }" ?$ m6 T
2 S, i+ a8 }, U( d5 V9 C' p. v
; w7 K2 T1 D9 e3 @. Q; ?2 s% z1 H6 S
^4 f* g& [3 Z8 n- }* u $ V/ r5 d1 i# i8 o6 p% F; F
四、图论
0 U- Y6 q# c2 E5 ~- u: D) j* y 1、最短路问题 9 Y2 H; H# L1 M. M
最短路问题就是选择一条距离最短的路线。
4 M5 {2 R# H- c # ? s! I! I+ [1 R4 \! ]
- v1 M; o# ~# _+ s' _5 Z' d 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) 9 V% \- p! m4 m# }
+ g v F8 Q) p7 R
1 ?2 \: Z# H$ f6 a) |1 L8 { 具体介绍见这里:最短路径—Dijkstra算法和Floyd算法
- }, Q( a8 [" S& ~ d n
2 }' ~* \( g& {) w& P & p' p: ~: x2 Y/ r) ^' P# q3 U
" `& m% e# v8 \: Q0 i9 j7 ?
6 F; L$ v) ?3 f6 M (1)Dijkstra算法 * o6 U/ u, i) g' p
先给出一个无向图 + m" Q+ ~: N0 n# J; e
A; f: B6 H! y3 K: o$ p
2 z C1 b4 ^2 U: e
" L8 c' j4 a! n& S9 n/ Y
; @1 [' ]5 S1 q w: T2 U 用Dijkstra算法找出以A为起点的单源最短路径步骤如下
* ?/ r% Y; c6 R* U8 C
/ W# E, A/ l1 c4 ~& ~0 U5 u . t. Z7 m5 f/ O( ?; X
9 j# J# x' T6 p. v3 D
( b6 W4 ]2 b6 u( ]* g2 {6 c
' p2 h+ b9 F/ f! Q& {
# g! k; b4 G$ |3 e; m' f 代码模板:
/ ] v# Z* u; `0 @' n8 [/ L3 p2 j0 ~5 } 2 s' \! h) g* U# \& E- I; Q
& C5 K# X7 ]# v' X
#include<iostream>
+ F1 `5 K# }! _ #include<cstdio> ( q& G1 n) n7 A) D# V* f
#include<cstdlib>
1 h" { o* Z+ c2 _ #include<cmath>
. ^% J4 q! W; M7 h, X' a' t #include<cstring>
: {) x5 L% t1 X9 U #include<algorithm> ( D0 w1 W8 e2 @3 V* p Y
#include<vector> ) ?. p y0 u) w
#include<fstream> $ t5 j* X4 `; ]+ V' ?6 s* K
using namespace std;
/ c5 s4 U* W' v8 K2 d4 Z# g; U' K3 y
# W9 D# Y% h7 h3 W4 l$ X const int maxnum = 100; 3 @) w2 a; G' h
const int maxint = 2147483647;
; ^3 H* b& P' P$ A m int dist[maxnum]; // 表示当前点到源点的最短路径长度
( |: z' [1 n3 t int prev[maxnum]; // 记录当前点的前一个结点
3 Z8 R+ }5 p% |2 E int c[maxnum][maxnum]; // 记录图的两点间路径长度 5 b, w" Y" {: m1 I7 z
int n, line; // n表示图的结点数,line表示路径个数 # a8 G1 ?: x1 h; r8 s
void Dijkstra(int n, int v, int *dist, int *prev, int c[maxnum][maxnum]) 2 T; [* w: t. ~
{
% y* N |2 W( w, t$ {3 S bool s[maxnum]; // 判断是否已存入该点到S集合中 / W+ j5 }; M; |9 e' Z
for(int i=1; i<=n; ++i)
6 K, G9 d4 v2 g3 A {
) D3 B v' r0 j- H( r2 [$ H dist = c[v]; ' \- e' P5 j9 i- R! E
s = 0; // 初始都未用过该点
1 D. Q$ K+ `0 K o; E$ E if(dist == maxint)
) r1 ~/ c% ?" V$ n* n% | prev = 0;
$ m l p D% S8 h1 l! i+ [5 M else
( x- X* D6 l- F$ j4 B) H prev = v;
" ]) Y4 K( I r" f! N }
5 i% H( u; I) L2 A# p3 w5 k }2 V dist[v] = 0;
: ^& ] v# R1 M" R1 C/ I s[v] = 1; . X; [. p" L" l& f% S/ _
9 q+ A* { J# K8 V( c! e% ?
// 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 ( Y% F# {' W! J9 L" n/ z
// 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
2 |+ f1 f) W; M4 T- K# H9 D for(int i=2; i<=n; ++i) $ ?% X( V1 ~0 k1 p; w6 A
{
7 \ v5 k2 T! [0 k. U. o int tmp = maxint;
9 R# J# ? x! I- ?9 {# m int u = v;
2 j9 a+ G7 n$ u+ J0 k0 M // 找出当前未使用的点j的dist[j]最小值 , ~6 c' o# |5 f4 v! E, f. G# t
for(int j=1; j<=n; ++j)
X Q' Z# d2 A) y4 o# X if((!s[j]) && dist[j]<tmp) % z; x! y& R$ \$ ]0 @
{ ' z; w! q+ w$ D9 i3 f1 P5 h. y$ F
u = j; // u保存当前邻接点中距离最小的点的号码
1 h0 p1 T3 h* V tmp = dist[j];
1 ~6 Q. ~1 J0 f' S } 7 ~6 p" d0 w2 E, x
s = 1; // 表示u点已存入S集合中
' c9 g# b0 ]6 _0 v# e4 ^ ' f$ n& ?2 I! n B
// 更新dist 8 X) P# q3 c& P3 Y! ]3 M
for(int j=1; j<=n; ++j) - y) e# L# Q$ `/ i% z
if((!s[j]) && c[j]<maxint) . p* c* N' r N* |+ P
{
/ R6 _. u& H/ Y int newdist = dist + c[j]; + g+ r* R( P, @4 ]1 Y% T) p
if(newdist < dist[j]) 8 B* Z& P( y; f' D3 c; I4 C
{
; i" d# y& l( E {( C$ N dist[j] = newdist;
3 }& l: g9 j' ?2 e7 |" ^& l% T5 f prev[j] = u; . |& ^3 R) i0 B9 e
}
" K- e! {2 b$ ? D }
# O; P) v. d: { } , C; C! g9 @" W# Y) u S+ j
}
% R4 n J" b* Z. W. S void searchPath(int *prev,int v, int u)
, `8 \4 V9 u: {3 L) f7 z" W3 }# k {
" v5 u, V) _. d7 M1 M8 z6 s5 A int que[maxnum]; ! K/ x. V" Y+ G+ x, {
int tot = 1;
- r: D9 P; R+ e: l; ` que[tot] = u; " q3 t2 ? E# L
tot++; ) L/ a, T) O+ t6 e1 N/ W) q
int tmp = prev; $ d; w( B- G$ o
while(tmp != v)
; F8 t& m" y* o, v3 g9 T {
0 F. z) _# H% }$ G" F; L: A que[tot] = tmp; 7 @2 H8 q+ x3 Y0 q* t
tot++;
; w+ {6 p6 m5 H j# L8 X* F; ~ tmp = prev[tmp];
) d+ b; E" D8 K/ Y: g* X: h }
D$ w2 I! y4 d! B( P. i que[tot] = v; % s' a Y" N, h Q" }8 z$ U
for(int i=tot; i>=1; --i)
, d* |7 R" Z9 b$ P2 F# ^ if(i != 1)
4 L2 _( |% o/ |& z cout << que << " -> ";
' f$ t8 C3 ?' X else # c' m6 p7 W- Y8 f
cout << que << endl;
+ N( Q5 |9 y0 k. q# Z: u. R }
, f9 K0 m7 s: f X
V/ w7 A e& c: Z' @ int main() ; i" L- k' k1 f8 U+ Y
{
& A, f4 q" g9 B' z' m2 v //freopen("input.txt", "r", stdin); 2 e2 M$ ^9 b0 f# }& W
// 各数组都从下标1开始 / P/ p- k8 d* {' e8 G4 ~! `! Z
// 输入结点数
$ S- [- g, _8 a* s4 {4 k: x cin >> n;
3 Y# D9 T) I+ N // 输入路径数
; b3 \$ P% l6 u | cin >> line; 4 B* l& [3 q8 j7 v/ N3 C
int p, q, len; // 输入p, q两点及其路径长度 ( S" Q% G3 Z6 s+ X% @* b3 ]% p! q H
// 初始化c[][]为maxint
1 i7 V: f p# L, n7 }% v for(int i=1; i<=n; ++i) # O; r0 ?/ v, e' ~
for(int j=1; j<=n; ++j) 9 T2 L9 Y. {/ o) V4 L B9 {' ~, I( [
c[j] = maxint;
7 \( N+ T2 w, E% `) z for(int i=1; i<=line; ++i)
' G# w5 a6 C: I! t% q { 2 N$ U4 m0 T" S
cin >> p >> q >> len; $ t$ ?5 ~3 h2 G% b% G! @
if(len < c[p][q]) // 有重边 - f; X% G; j; ~8 z* Q
{
4 ^/ l# Z, B& D1 K8 ^2 c4 f c[p][q] = len; // p指向q
' }8 E. q6 W W8 J0 \+ M c[q][p] = len; // q指向p,这样表示无向图 / P2 r U5 }) E& H; ^# f5 W
}
8 y5 o/ Y! g2 w8 x5 T0 C! z }
% w5 ]' g9 m9 s. M2 p( j for(int i=1; i<=n; ++i)
5 a5 B- Q' Q* z- P& F dist = maxint; m2 F5 n9 @# |1 f q" ~
for(int i=1; i<=n; ++i)
: ?" W0 q) b0 b- q {
' J' G& A9 ]- \9 N; b for(int j=1; j<=n; ++j)
4 s* J# e9 J i1 d printf("%-16d", c[j]); ' X; }5 t! u6 |5 V7 X, Y; h
printf("\n"); , p' d2 L; K8 M( I6 Y
}
, s; J. h. k. o3 m8 o8 o0 D 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 0 \+ o3 ^0 E# H( X3 x: b
! D1 D0 b0 ?3 D" b" `4 h7 U // for(int i=1; i<=n; ++i) //dist存储了源点到其他点的距离情况 # Q8 v7 S) I. G: N& }
// { ) ~- Q! q. C. t
// printf("%-16d", dist); 9 [9 Z. C* X2 U% A0 `
// }
* f% c4 X' M; z" f3 i O printf("\n");
* ~& O' T. S* K // 最短路径长度
8 s# S2 x) g2 {, U- x! U cout << "源点到最后一个顶点的最短路径长度: " << dist[n] << endl;
; h; m) R; s# B7 q // 路径 # M* C* f0 x8 H9 q) J
cout << "源点到最后一个顶点的路径为: ";
$ w/ N% e+ d! X; A5 A/ ^: T' C searchPath(prev, 1, n);
+ h, J: ?, [: l. l" q return 0; + a* `, I. t9 P/ j8 l
} % \0 `* M8 {4 G* T( G0 k/ Z, O
, i* h5 Y& Y/ o8 s. t+ C # Q# U$ [4 C) L4 @' d
/* 1 p+ ^) p9 F' f3 P H! f/ t) {
输入数据:
5 E; h B8 N, @ 5
! @) g5 S7 b7 T 7
8 o0 D1 g1 \: i% B8 ^" s 1 2 10
* I% Z% n% T# x9 P 1 4 30
' I0 ^* w6 D0 j% s* y) [: | 1 5 100
/ S% a3 k4 g# Z! N2 M% q5 D 2 3 50
1 i [* F: V9 s- W 3 5 10
i( \+ ~& K/ T* n 4 3 20 K* ?% y1 O: b3 r( a$ ^/ b
4 5 60 & z @2 s" j7 ^5 w! [
输出数据: ; I* a( F/ Y! V
999999 10 999999 30 100 6 K6 I( N/ z' \5 G/ }( J. n# v
10 999999 50 999999 999999
- p# ?0 w+ ^2 c) U* O2 z 999999 50 999999 20 10
5 r% j% h4 D3 D9 x 30 999999 20 999999 60
$ x; I i5 R- P3 ` 100 999999 10 60 999999
6 ^$ ^8 U* Z8 D2 `9 }0 n 源点到最后一个顶点的最短路径长度: 60 & F1 Q) P! g' `; m p ]0 i
源点到最后一个顶点的路径为: 1 -> 4 -> 3 -> 5 * `8 M" q: G5 j' m& k, g8 b
*/ + x9 ?* {; S, T7 E) w
1
; O2 m" `; `) `$ M9 F- }' p$ z) I 2
! j4 N7 w i( R7 }$ K4 | 3 1 E2 j( ^ U4 O9 Y
4
0 T8 n' j. n+ T, u9 N 5
$ }' U9 W6 s/ k1 p+ t# \/ n8 r% t 6
/ U1 T% X4 G3 s! Y5 v0 u+ d 7
5 \4 K; L/ ~5 q. u3 s4 U5 T 8 2 f! N( A3 C4 Z7 C4 d
9
# o' L, h1 u1 I) D! x1 |8 f5 ~ 10 , \+ u- q: G- [) X2 L; j9 Q
11
3 L3 q, G3 V5 o7 J 12 5 @/ b+ B% w. E/ I) I2 N- \
13 + D s# s8 y9 d/ o
14 2 v! v7 p+ M9 |3 I1 U
15
% o! K! u: [0 r+ M9 K% K 16
# X4 M+ e* @! V" b0 Z6 e* A. S% c 17
, ]9 B5 U0 [5 X( ^3 V 18
0 L9 F4 F. G# P6 a 19 $ q# J2 H4 d+ `* m- F! K1 T' ]
20
' a+ y* B# E( ?; M! g9 i 21
N& e& k% m: T* a 22
0 U/ O( L) V+ s" `6 [! V6 o- U' `3 S 23 , ]6 D, Q3 y1 `& B
24
2 A0 ?9 c8 O* |' L 25 + Y1 i+ q5 K" Y6 e6 p% u3 F% J9 S
26
2 u: M4 C8 o1 F6 B) O& c ` 27
- _; H. G, s" }6 V 28
# x+ W0 A1 @& W/ Q) v# q' T0 {5 j 29 6 ^: c2 z w+ X9 t6 g# L4 D3 E
30 / W1 d/ D+ Q! j( j( u9 D( T: H0 q% [. p
31
; _& D9 L- ]! e0 i 32
# i3 H1 @ h3 s6 J& F4 F$ M, \ 33
; y; U/ b# K; B0 l, t2 R 34
( y, t% M1 H- O, D 35 ' O+ e! X8 o- A; I
36 * Q ]9 s7 S0 {( G3 U
37 * x# |4 v5 |( C b1 a
38
$ |2 l. I/ }, _( ^1 x8 c& A+ f 39
- L7 R7 ^7 |+ p% M, ~0 i 40 1 S& \' O# M! S, f# `8 d
41 3 s( a: R; w2 H* y! s+ j# C/ @
42
! _6 T) G4 B" s T/ ` 43
; g( F4 ?2 r+ @7 H) e- p 44
' I K# ]- @, h# i3 m6 H* b" B 45
' F1 Q( o6 W5 D$ ]: c, w 46
! N7 T1 F- _+ g 47
( T+ E" g4 }7 h. _, w7 q1 G+ a 48
& W3 E( {. M( ?5 Z, v( f 49
$ ^2 |/ r4 `. ?! k+ | 50 # M; w: T) I; z
51
( J( Y& r g. C' K 52
- |: s' \5 c& B4 l. r8 T/ j 53 ) Y& I# c$ K8 o1 a: j C2 w0 h8 H$ Y& ]
54
+ K$ w6 m2 o; S6 g- I0 J 55
* A9 O% T* N: { 56 8 {) `. H5 A6 } ^, j) u$ g+ S
57
* c3 m% h0 E" D L 58 # b2 @4 [( n6 N1 Y# j
59 5 w% H/ {2 N/ K. t0 u" ?" J8 m5 W
60
( m! i6 A/ p$ N- R3 h; | 61 5 D0 C3 n( Q0 l; a2 z. [
62 2 s/ g( [* n- m6 y$ x
63 9 c0 ?5 V; B" O
64 + @: s1 _6 ?5 \) g% X
65 5 @& ?" b) f* B0 c- r* P
66 : @! F% i! C1 q+ @# ~0 s1 V6 B! `
67
4 m& `& d: W5 W; s 68
! h N7 U1 Q6 L 69 - z8 B6 I) ~ C) b3 O7 ^
70 $ ~3 D$ Y/ O H, F: G
71 3 W; T6 o" O% S
72
/ ` c' `6 v b* F 73 % j9 D/ ]( P* u- G5 J) I5 V
74
* Y/ l# y A, @8 m( B* i2 k 75
* O$ \1 `4 C3 O3 k 76 - B1 X: F0 R" K( `6 h
77
. q( ]7 z. n+ m/ A: B! A' f 78
l3 h+ q, h$ e 79 4 z9 Q0 Q. S- {1 `2 T+ D8 P7 h
80
Y* L- U$ t$ Q) l 81
# K; S1 ^7 a! J6 U6 E 82
5 U& {! J" k% F( Z* S) q' e" P 83 7 E6 Z5 S" k9 t( J* T( H5 D& N
84
. C3 K7 @; Q7 e1 ^4 y! t% D% f4 T 85 2 E# f9 V5 M5 M3 n8 M7 N: D
86 $ j3 Z) T0 z+ j# s
87 k0 n2 \, g; Q1 M- r
88
' X# h8 \- Q4 Q 89 & y; V6 P0 T5 q; t
90
! R1 m$ d8 T! K+ I/ E) Y$ t/ { 91
$ o) O, e7 I0 z4 v% u/ U% S 92
6 V7 {9 {; G2 e& J: G/ L 93
+ [% n' \6 i/ Z1 \5 C 94 % N3 z8 L8 W j( ], F( Z
95
0 |% i: a1 ~( d, a. h' [ 96 ( b. H* B1 m0 P# q* }+ n6 W
97
% S& ~# [# y+ j 98
1 k0 o4 M7 E3 E 99 # {) v8 D; E4 y( V! Q
100 ; i( U5 \# ^- Z, [ \
101
: B2 I+ `7 R3 p% z 102
0 O4 p3 \& ^9 `. L 103
# B, H! p# W: V* E6 M9 P6 _ 104 4 q# Q1 G" n6 V
105 ! @, b0 Y: |1 R, A8 J$ q8 F
106
_, E0 ~, ]+ V N. j0 Q 107
: c0 e: j. t8 \( p# R$ [( F4 ~5 Z 108
& b- p2 g! J& o" `" A% d 109
& A% x- M+ z" e2 z# i 110 2 v4 q' V" s& x
111 0 F w( ^) Q; T# ^# H8 s
112
7 w) t; |5 W4 H+ K) T$ w) R! o$ D 113
0 @$ n: v! o/ O0 {2 ~1 K 114 5 Q" ^4 d$ M+ x1 U* g3 h- h$ v
115 + ^6 P* Q6 N3 K4 c' w& m1 ^- ~" G
116
# ]- t6 _* E! T* F* g3 X5 c 117
/ A* Q7 b5 j+ s1 b; k9 a3 M% U 118
0 @' s- q1 n' V* `) \3 H% ~8 v 119 # `: [' a. g0 l; o9 _/ z
120
$ \9 f4 U, S. A% H! t/ a* [ 121
! H1 Y5 D! @: ^7 f 122
: [7 u. ~7 R( q2 W& Y 123
. W' n! k9 D% W; X( F5 s 124 3 x7 q4 w' `7 P3 I
125 7 M8 f% l! B7 p& g" c( V
126 0 N+ W$ c J, H3 c) Z8 m7 R" M+ n
127
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(2)Floyd算法
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& a# c" k. p8 F #include<cstdio>
% A! g( }- i0 e2 i* b1 h #include<cstdlib>
5 e1 W+ j$ @' u/ @# ^' I, U #include<cmath>
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* V+ r6 h( o; ~+ }6 \ #include<algorithm> ( D; I B. y7 [9 G! ?4 n
#include<vector>
' n2 O1 |# }# I+ x: S2 G1 } #include<fstream> , J! L7 d/ q7 P5 K' G; C
using namespace std;
" W7 i- w5 z; A5 O6 r " l8 W3 R" j9 _
//设点与点之间的距离均为double型
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