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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
|---|
签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 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 群组: 2018美赛护航培训课程 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
【数学建模】常用模型算法及MATLAB代码汇总' _% d6 U% }0 L2 C
一、蒙特卡洛算法$ W% f6 _2 k- w- c
二、数据拟合
7 M; k5 t$ \, }! @三、数据插值' x; X9 J' k; s: C/ d* u! _/ Z
四、图论
2 y; d" d1 c& {9 O5 a1、最短路问题9 P3 ^- Q7 [8 z+ @0 R8 i+ s( {0 N
(1)Dijkstra算法1 }7 b' m& r5 p1 l
(2)Floyd算法
" }) o a* w: v5 a- ?+ {( z9 l4 D# R1 ]* g6 j u+ b: O: f4 d# T
! h& }( ^5 s8 u" l0 }# b6 M N
6 O g0 T5 O7 H: I. ~3 z
1 q1 Y/ Y! v# o! d( p# Y1 L9 B' D
一、蒙特卡洛算法3 Y; R; d7 b, q
1、定义( E+ C1 s! W D9 a8 X" l
. o! e, R0 l7 D% q# S/ B
5 I$ u, p$ z& h" g6 c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。0 x! ]- ~3 Q5 I6 r9 \
; |3 Z1 v# M3 y" [
: }# \) w1 U8 F
; D& j( W8 a, E N* X- R
* X( U3 [+ D( k& @6 k" D2、适用范围9 K+ o7 o6 a- ?, `
& a9 E* s2 h7 z9 W/ V
5 b7 \. V& r2 T5 B" b* | s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。
! X1 ~1 S% Y" A, c9 u/ I
7 m' j1 E* \$ P2 V/ k" c1 h' B, n8 v6 ?* U9 V3 O* f
! I7 H" ^( H9 S1 p/ S$ ] \
D+ C( z9 |1 r) ?+ L: h. x3、特点+ y! x# U9 D) y& L. B2 J
3 l9 `/ Z" r! P: ^- e
/ ~6 T) k$ i2 F! N* g, ~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。
, i! Y: o; f+ Z+ [3 y' X( J6 k! I2 d5 j+ z: \
% O- J! T; T; @8 }: ?* u4 D `
( A3 s+ z2 O7 T
$ @# j: S: y! q* ~4 U, t
4、举例; {5 C/ i4 W4 e) J
" M: C# ?7 [# ^5 Q& [, T# L0 i& q* S* @& b
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。2 r5 ?6 p) m2 U8 P% z" K: o) {
! b. ^' ?: n- U. ]+ ?' K0 Q1 A4 a8 h$ F8 N, \0 z6 K
; }7 k" H R! R
% P. p8 U/ P- b" j6 ?6 A1 ~(1)作图
W& p- L5 p# V
/ [+ i H/ [* G5 V* T! c2 j& t6 {" B) ~) i I& g# k
Code:
' h" c, G" ~7 D, G! p6 d7 y) D' |5 J6 e0 J
# M$ e( E; f( w- h2 n' Z" }
%作图
3 Y. t% y- I3 a7 ]; d/ A' T1 X Vx = 0:0.25:12;
9 @ q+ h( a( H: g* E% U/ H! l. by1 = x.^2;1 ?: K. o5 [9 D; h3 b0 y g
y2 = 12 - x;# i' o* E$ E1 C6 s3 ^
plot(x, y1, x, y2)
% i& U1 D* `% P, wxlabel('x');ylabel('y');; m3 i" {- i& t3 X0 _$ x. e
%产生图例# v8 [1 T1 f0 [" `; T4 K! A
legend('y1=x^2', 'y2=12-x');
" g$ y# i: Q4 Y: B9 A) |( d8 ]title('蒙特卡洛算法');
" H7 U8 P) f! v" }5 u5 q! E%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
' l! t& ]# O) i K3 eaxis([0 15 0 15]);
/ t8 @% \$ H+ ]2 n( Q$ L' }text(3, 9, '交点');8 d, [; h( A0 W8 q% }& R! x9 _
%加上网格线; S2 }, S" b0 @% X5 u4 W c& N3 G( W
grid on, O/ K; e9 _7 X2 k3 f2 t0 ~
1 N% a/ h% V5 ]7 C3 g9 m
2
3 N3 D' r& V$ j1 [% m3
: M2 w* b' c" }7 z8 {+ ^' |4
" G" G. n8 a: n, ?- C% p7 Y53 e0 ?2 j+ ~6 {( }6 _, ^
6
% w! V# t0 [- [* G( P1 m7: ]6 S n# J- I% V! l0 a9 m
8
/ R! a- X" v. A U0 ]9
5 n- m* Q8 `- \7 K; |) R10- v* W+ V4 P, ]& n( Y$ k* [+ }
119 Z" w5 k3 M2 [$ G
12
0 h1 H) U: ^6 w6 d+ Q; j; c13' D* a, X5 l* a3 P* s- `2 w
14- l1 p# X+ x% x" n/ l: P) c
?5 f6 B2 q( F7 l5 F* x1 p$ Y6 F& g6 x3 M- ?- }* c
(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。
. q3 B* z4 E v$ P- a A1 b5 Z
4 B7 a1 e% m. o- Y7 Q) B
' n! \ h) I! _0 r+ U! HCode:5 D, Z9 e5 Q$ U$ F$ ]. P
& u" T5 _# L# E) B5 e
2 ]5 C7 _0 e' o5 e%蒙特卡洛算法的具体实现, v* I( X$ [1 B' m& E1 x$ `
%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
5 J! V' i' }" J, e0 c( T9 `7 ux = unifrnd(0, 12, [1, 10000000]);
; Q9 \/ |! m8 @% c& Wy = unifrnd(0, 9, [1, 10000000]);
' p" M8 K5 f4 w5 o+ q' Efrequency = sum(y<x.^2&x<=3)+ sum(y<12-x&x>=3);- g; |" D/ E8 B8 }' j
area = 12*9*frequency/10^7;7 D* M7 x. M/ N
disp(area);
$ ?# ^% j) ?; {' Y$ @1. ?" [: l+ o& J1 C. @2 h1 F
2
0 U2 B1 d+ T+ k38 S& S% i1 y: V6 b V
4! X, ~" P$ w% h3 }8 q
5. s% J6 t8 H, L- V. I! @
6# M( s' b1 B; i$ _9 e3 ^3 x' T
7
+ V& Z! |# U3 e所求近似值:
* I% f! m8 ]2 W3 L2 T8 ?9 j, v7 J3 s6 }4 F8 D
+ w. r3 }" |/ U: e) C$ S: B" U! @ Y. \) ~5 g2 w
% H# f& N$ i6 E/ E1 o8 S8 B0 N, ~2 e
9 G' f6 T/ Z1 s/ {2 I
参考博客:https://blog.csdn.net/u013414501/article/details/50478898$ \8 E7 V2 z! {8 E8 y/ c
P9 W* p3 R' o9 n$ [; Q" x- x
3 h, `" V1 g7 m) q! c7 U, D, ]0 }
9 E1 Z5 ?/ u! c" ^
- t# O7 [' f5 J7 V' u
: e" W) e, o) }0 z
二、数据拟合
9 R9 |5 T! C. r& }6 A1、定义% H5 C; J* [+ J6 h/ m% }2 @
0 g) J/ C t* W( t; {1 T8 n
: _4 x$ O4 P# V) T3 b, v& O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 }* e! P) n( F' p
0 w8 q# x9 I! H% h- z5 ?+ h" [
% r+ c/ I y/ \/ [! p
; X. I7 _3 ^8 u; z7 y' W
8 D4 B* E" l1 z# }5 A2、常用方法. f. n) v$ S8 l$ r7 Z" a, h
9 w/ z* r! n1 a' ~
- P0 ?2 U: N5 p; k. F" |$ I' K5 Z. |0 m一般采用最小二乘法。
: W3 y* A- K3 s( U4 P' p& V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。+ ~1 S+ X1 N+ a2 s1 }: w% l0 E
- P, K5 q! }+ e" C: X5 m: k
& { L& ~4 J% f4 q& u! S8 a3、举例# Z9 K7 N' j; M
, k$ F# v8 ^, z* Z; R7 P0 x" N1 L$ w! q) S. @: r6 W% z
(1) 数据如下:
- i/ Q+ G9 o7 H9 i- Q' K
8 y7 p' L* w" D2 Y) e( h6 H: K! w4 r$ a
序号 x y z/ B$ H K( l1 `+ m! k
1 426.6279 0.066 2.8978672 }. g5 V9 c+ g9 |! O3 B
2 465.325 0.123 1.621569 P9 u. ~. K7 Z) n
3 504.0792 0.102 2.429227
- E5 Z- ]4 `- g6 _" D0 Z 4 419.1864 0.057 3.505543 k6 c: T* r/ P% J4 y& D8 R* J: w/ W
5 464.2019 0.103 1.153921# x' j4 m$ A8 c( N( s( s+ p
6 383.0993 0.057 2.297169. t6 f/ L( }# y$ j2 S C$ d- O
7 416.3144 0.049 3.058917" X9 I3 B) @! J
8 464.2762 0.088 1.3698581 l/ s8 _$ i& S; g* m& O/ Y+ r- _
9 453.0949 0.09 3.028741( C# }8 j B" z- w; y$ Z* g' H# q
10 376.9057 0.049 4.047241
) ^- w w5 g7 p7 I 11 409.0494 0.045 4.838143$ o0 D9 o" K6 ^- t5 `% ^
12 449.4363 0.079 4.120973: W. ~4 C& V, J6 ~
13 372.1432 0.041 3.604795
k2 E$ T6 y2 l- H 14 389.0911 0.085 2.048922
4 {0 q5 Q6 k- c5 v0 l# [( H2 o 15 446.7059 0.057 3.372603! u" t; G* n4 I. F% |8 b
16 347.5848 0.03 4.6430163 r, i% v" W# ~% `9 ~; N5 L
17 379.3764 0.041 4.741714 V+ x3 t: S# d U% _+ c0 b
18 453.6719 0.082 1.841441
4 o7 _5 s- s. j4 ~9 O) b1 X' z 19 388.1694 0.051 2.293532
+ ^( X6 V" A- U' G 20 444.9446 0.076 3.541803
, s* ^( c% m$ p M( j- S 21 437.4085 0.056 3.984765
& N( Z8 R6 G$ C/ q 22 408.9602 0.078 2.291967
$ e; w/ M' i" D 23 393.7606 0.059 2.910391, I, f5 L9 v3 D9 S5 I6 t: M8 ?2 V3 u
24 443.1192 0.063 3.080523
l( Y- C0 ]2 r# o 25 514.1963 0.153 1.3147499 k. m, ^0 \) o* A0 o
26 377.8119 0.041 3.967584+ W, f1 \3 m5 y
27 421.5248 0.063 3.005718
$ |6 }, K3 x) |3 k* w9 U 28 421.5248 0.063 3.005718- A0 l6 K2 |& Y
29 421.5248 0.063 3.005718# ^5 `( C! W3 `* i7 [: L6 V
30 421.5248 0.063 3.005718( C: c- C- v8 m
31 421.5248 0.063 3.005718
! z: l0 d, k* e" a1 O: N 32 421.5248 0.063 3.0057186 P: g) R1 W& S/ g/ V: Z8 S' e8 K
33 421.5248 0.063 3.005718
( \; h; F9 U' c p+ w5 T* u 34 421.5248 0.063 3.0057184 u3 a) x7 v' @6 Z" e
35 421.5248 0.063 3.005718# B3 i7 p/ O' o7 t, V% n7 I% u
36 421.5248 0.063 3.005718
) e+ i o' l$ Q& p7 n' U+ R 37 416.1229 0.111 1.281646! ^' H- J1 D) k9 h4 u) c) y" e( B
38 369.019 0.04 2.861201
2 } i% J- |2 m$ z5 c 39 362.2008 0.036 3.060995
$ A# { o- V) x: Q 40 417.1425 0.038 3.69532
" u, I# L2 ]: `0 e/ B4 X1
6 i! b( Y7 U3 Z5 M$ U# y2
. P$ m( e+ n0 T, _5 o5 U3
) y; K3 @0 {, J! u, P4
# \4 O) b" M8 X i5
4 i1 M4 ^* n, E5 a6 O7 c% D7 |62 C1 T9 |7 i& V% l
7
; W1 [3 {( K% b S8
. y( A& x% {, I# f94 m% e2 H3 k8 Z; v
10
8 X. J2 R$ n$ _9 [1 t2 J11* J/ O; i4 O; _% A1 B5 a
12
7 K& K1 c6 o7 k) r( k5 o% T13
, W8 i5 ^- v4 \! H' p. \9 ?6 T. ]14
7 l: P; U! A& A. X7 S1 C15
+ |) i( ~" y+ q% Y0 ?& V168 c% Q5 l3 E6 m* o3 W" w
17
. u1 {6 d" h! y* V( l18" X. p, `5 U8 h5 D6 X, \0 V: x
194 E" w5 x4 p% d7 W+ D
20/ {. q" B2 a- {
21
: y8 R K1 k ]+ F/ U" Y# G22
* _+ P( e) n6 p1 |23
6 l/ z. ?) L: r" t( I24
- R# p8 z# o6 \3 I25+ `9 G+ ~$ J6 t5 D: \5 w; \
26
! f4 d# X; L1 z( q+ K6 N8 f* p27 j+ ~" T( m; g2 i ^
28" f/ D. Y* x3 ^5 b* h; a
29" b) A) w% _: f
30) c6 k; C, {' h: t' A
31
% Z5 Y' T- c c! j% z32
% ?! V" w2 |. B/ Y \! p8 Z33$ L: b! [6 W3 z+ c
34
8 j( M# p' l9 K5 o( V6 V35& T$ p: {( S% y6 S* D; b
363 e; s) Y0 W8 J( Z; [) a
37
" G) i+ W& o. b3 Y38
$ u+ ]$ r& C. j' R7 d5 p39
% Z+ q' Z% i- W4 p0 d) E40. U4 D( [0 `7 R; s# w
41
# t; p$ G5 V$ s' K* [
, i# b% \' ?: f/ L% R- }# M- e% B& i& G s! D; y5 G5 ^1 L; W& J
(2) 方法一:使用MATLAB编写代码% ? q+ ?0 Y% p5 y- Q
. n( _7 f" h3 `; N0 V: P, V
% c# P4 W# Z0 Q1 {% f) e- x%读取表格' d$ X3 a% s8 N4 t/ r m% A7 l
A = xlsread('E:\表格\1.xls', 'Sheet1', 'A1:AN2');1 O' }3 ^8 @( H1 ^ Z* Q9 S
B = A;: H2 l0 [1 h. \1 m
[I, J] = size(B);9 ] A. L8 Y; n2 n* {
3 t2 a' c) Z8 b/ `" \! A2 c%数据拟合
+ V" }4 q r+ R% L4 F%x为矩阵的第一行,y为矩阵的第二行
( S* P) |* ^' b6 h1 n' k8 u3 F, qx = A(1, ;/ T* w; `1 w1 v1 g% m5 Q. {1 _
y = A(2, ;: u9 S) t0 h4 a8 S7 v- J
%polyfit为matlab中的拟合函数,第一个参数是数据的横坐标
# _1 p( @; {2 K6 e( i%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' i( S6 G+ j& J7 u8 X- V% x
%返回值p中包含n+1个多项式系数; W, \3 q# Q: l# V; A
p = polyfit(x, y, 2);
/ k; w: y3 F: W# t) Ndisp(p);7 a& J8 o! O4 B! j1 }
%下面是作图的代码& r: t5 d1 u1 Q( ?3 i
x1 = 300:10:600;7 D" l0 R' D1 }0 x
%polyval是matlab中的求值函数,求x1对应的函数值y1
w4 S3 M, ?7 u2 g! N7 ey1 = polyval(p,x1);
4 P$ H' H8 I+ a2 l/ Eplot(x,y,'*r',x1,y1,'-b');2 y! l7 |/ R; S5 l
%plot(x,'DisplayName','x','YDataSource','x');
" L* v: z2 m2 V1 Q%figure(gcf);
0 ~6 `" ^9 G' q1
; {7 t: ~. ^, \2
% V7 ` \5 \- j c2 x6 L& C' w3/ W+ r5 U1 ^0 A( k) Y
4
{6 a' k8 ~* _( J, z8 F( @* A- c5
' l6 d) Q8 t$ H6
3 X* V+ i/ r3 }. P; B9 l8 k74 ~ l: u7 Z. @5 n8 d+ a
8
/ s$ u; a, H/ m$ F0 P# |9
/ i. L, q4 ^- U# @10% a$ I1 @4 p7 q. a" H' i7 V
112 s4 c1 @( {& I* o I/ W
12
7 l" E7 {, m% z6 A+ `% ~13
6 n3 s% n# O' q8 x14
4 b2 n3 g' M: V+ k15+ G9 a$ d& g3 S0 `1 N4 B1 S
16+ \8 {# ~+ c3 J5 ]: n+ e
179 L* D9 v4 _; }! x. p
181 a% N; j- ~4 \, m; y) u
19
' |* ^+ u9 D; o20
. S1 U& b! v3 L# I4 f210 E2 y. s" m% X1 r! |% E
$ H$ r6 m* f( v) h3 t
+ \3 b& G) P& ^, s6 b1 r
(3) 方法三:使用matlab的图形化拟合包(推荐)# F- z/ \; |5 P K: E/ A
: f$ S0 g, r2 R% i( f8 w) V; r6 e; @- H+ k( V3 a8 g G1 U. Z4 N9 b
P. H4 B( ]8 P
9 y2 \* l3 \: p6 o
将数据导入工作区并通过cftool命令打开matlab的图形化拟合包
; G/ [! N* Z9 M( \
8 V% f1 ]0 @6 J+ ?0 {" e
( z( v+ ~/ q# g' T( F9 ~- ^, E- t# W0 m# v7 z* Y$ E9 T( r+ j
! O- W9 L- ^0 S选择x、y变量" Z7 o. F! K/ j, N! P1 i3 D; l
) b: P- X5 e) { s1 `* [$ t
& f. n: p6 S1 g' |* b3 {6 y* R+ k$ F2 ?' a) A+ j' F/ _
! B1 ~3 m% u9 J, G$ c- r# L! m3 n2 _9 p
选择拟合方式和最高项次数
7 Y1 W7 P5 {1 J
8 D5 i/ n5 N* y& z: R7 d8 q$ t$ X3 `
* H3 K# t: B; t4 M/ S _6 c/ c
5 ]. U9 v# c0 _: M
+ ^1 t6 f+ Q! B, _得到拟合结果" g2 L9 ^ F+ Q. r
9 F) K+ N& K* ]4 v7 j) T- X4 |
" F: s% ^8 G, }7 X% @+ {& g. E1 q$ [& ?) r
0 j" {/ f% z7 T) w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。
, s4 b& X1 T" G5 f7 Y) b1 o7 _0 B ]) f( T3 Z0 X9 o# q
7 b6 J# Q4 e% s9 K- m' |% [5 {$ H
F! ?8 @+ }& }
+ z2 ?- V& ~+ R+ y$ P/ |8 k* E V3 P( v6 B% B3 t p1 z' {
/ q; Z, \ i S三、数据插值6 r) _" C0 X& Y* {7 }* \
1、定义
|9 I$ ]# s" z1 h- u' j# Z6 O! \, k; O3 q* P6 R2 n3 z
7 G* v: V; @2 M( p
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。
3 }- i6 N* l6 B8 e0 c& q0 R! H2 e# B( }2 C Q
, R: ]. T2 ]5 H$ C
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。
7 T6 z( O$ @9 e8 v8 N! M, Z C
' n7 {8 o" A$ l5 Y/ @4 {! D
3 y5 ?: D1 k; |# S
+ K$ {' x# S. y( b m% W8 h
' J' y, H# f& W6 v- G2、作用" h4 _7 |, r, ]/ U7 P
3 }3 V- C2 G |: q2 o. A; @9 t$ Z! @$ V: _5 U) C/ @
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。
! c5 P+ ]8 X+ ~" J7 E$ e7 H
' L+ U2 i4 k3 U l! H- `1 b3 `( c. v% t2 T$ u& |( Q: C
7 }8 x5 p: _0 ~) |; s- t
0 V* F2 W$ k5 s$ _2 b3、举例
0 n% Q( ~6 c/ S$ s- [3 e% l, G- \) c- k9 E" s
/ O' Q8 y* A* Q$ ~1 B/ y% }
%years、service和wage是原始数据
4 _# Q/ u/ l; T# pyears = 1950:10:1990;! u: O. U) d3 o! t9 ?
service = 10:10:30;
+ j" H% |- c; O% u: V. Q. ^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];
* h b9 @6 j9 v; P% K& z/ D1 c: b& `) ~[X, Y] = meshgrid(years, service);
. V, b' w! q& a5 [% % 三维曲线 n. C3 o1 D' {9 ?0 |# ^8 g
% plot3(X, Y, wage)
: [3 h; R) C+ \& [% 三维曲面
5 O* J# L; b6 i% D& E6 Y$ N5 Q6 Sfigure
( \: `2 D6 Z; o* r1 tsurf(X, Y, wage)+ n; U0 L7 {! m5 G& a
%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
- B# y( Y0 u u0 a T( hw = interp2(service,years,wage,15,1975);
8 c8 |$ x: U9 \1
' F! A: R2 z- w( P! y2% J( p( b+ d. l# K7 |/ F
3
o: |5 l/ a2 d, l41 L. I: D! q3 q [( e
5: a% J. u1 |- N4 M) d' n
61 B* x" V; c* ?
7
* V9 V! H( I+ z6 l# N8
4 h' C' A. V w" S% V7 Y7 I9
! V" W: f- U1 G7 T1 m# N0 ~10
7 v6 d2 d6 k, Z7 i: i11
3 N- B9 E N* L! k ]% u: }, Q0 t3 |! Y12
2 q1 q5 A X/ v! q- n% b- k3 G0 n/ J. a6 D
* P$ I. ] Q4 e0 L+ N
: W* N; p8 ^' d" L2 `* I2 T
6 o0 w- v1 n0 s0 w# X/ x; k
可参考:数学建模常用模型02 :插值与拟合
- ?* o/ U2 j5 r1 s7 X' f0 ], I U0 _# j6 U/ B# E' U
) g8 u; |- i5 z. `# a
. V4 H+ P3 s& g$ D; S
! Q5 w4 U, @; U" J% D( E
J! t; W0 Q, K) B' e4 y. \; o& S' s% K- W% {/ ^% r
四、图论
9 D# i* y. \4 X) }# u2 Q1、最短路问题
- `2 m# ]" Z+ e8 }最短路问题就是选择一条距离最短的路线。
/ f) ]6 K) W/ g' e" Q
. e+ ?9 q2 H" T; F
0 ~% |# Z% I# h8 r& i( `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)7 Y. Y/ \, S* v) A
5 r. G2 b% U: C; S ^
; r# i; @/ E9 J具体介绍见这里:最短路径—Dijkstra算法和Floyd算法8 Q" b5 A. I+ a; e. t0 k
. b, J6 P$ ]7 H7 B# U6 g1 N$ O6 I
" ^( l- [7 B; |7 j2 U0 e' B w& g9 h9 `% ?( ?- u
4 u* e* k% E3 `: r(1)Dijkstra算法% d( z9 j' ?, ^' Q; E0 h
先给出一个无向图
; Z- ]3 }# B9 S+ F+ S
& |1 ^8 E0 @; S" {- n
8 F4 _1 [+ ~" g G# l: M) _
( Y7 ^! ]6 n7 N# k9 B% n9 P. b7 X, d: L6 z J0 \
用Dijkstra算法找出以A为起点的单源最短路径步骤如下# x2 Q4 L0 h# u- z$ l. R8 g- T# q& v
( w4 n" i* X% w+ X
6 K2 u, `. y7 q: k* C$ }, A P8 h5 R
7 q3 P+ }' C( Q1 ~+ K
( A( k# l6 Y0 A4 A U2 z) i# v) K4 G1 S8 v$ H
代码模板:+ h& D+ N( v& s' Q) v
, r. d- G }" o0 F z( J6 L
* m, j4 c0 Z$ u: h+ p& t#include<iostream> + }. o, W W8 e- M7 n5 J r
#include<cstdio> / C3 b6 N) Z" R$ F/ B. G3 Q$ v
#include<cstdlib> L) j' `7 F9 Y9 @! }
#include<cmath>
3 G( ^! T; J# c; G5 @) k#include<cstring>
* X' H" v! w! L. F0 O) k) o. u0 X% H#include<algorithm>
4 N' {; N4 h' m- e#include<vector>
3 i6 p3 T* R$ m; e#include<fstream>
I7 S1 f' m6 M! K6 V2 ^' d! u: Kusing namespace std; % @- u c ~% D% u1 L- }
! r, B( \4 C5 g) `% w! b# i8 cconst int maxnum = 100;
: K' d( m7 K) e2 q/ j7 U3 Jconst int maxint = 2147483647; ; Z2 G' ?& P; Y0 ?) T
int dist[maxnum]; // 表示当前点到源点的最短路径长度
0 ]' `7 v) A! a3 ^# m Gint prev[maxnum]; // 记录当前点的前一个结点 / F! u" _; \) g* B, C& }2 V
int c[maxnum][maxnum]; // 记录图的两点间路径长度 : X: P7 W0 L; E$ O
int n, line; // n表示图的结点数,line表示路径个数
" Q& O# `- r4 H$ u% ^$ Pvoid Dijkstra(int n, int v, int *dist, int *prev, int c[maxnum][maxnum]) : f8 u6 C: S& ^7 F. p
{
+ \1 e# j- G5 l+ F" z bool s[maxnum]; // 判断是否已存入该点到S集合中
' E% q! ~6 w2 I O* q% t, }1 o( ~ for(int i=1; i<=n; ++i) 4 e& O- `, a8 k7 p2 c, \
{
) x! E3 _3 j j2 r dist = c[v]; O# K( e& W( r U' y7 i- E
s = 0; // 初始都未用过该点 ! |( s- \! ^, B: N5 O
if(dist == maxint)
, z, \: m. j. ?/ x3 m1 f, R prev = 0; ) V: \6 a) u j6 m; x, O# d- M
else 5 g7 ^( S3 N2 _# A( @2 y1 s
prev = v; # f" b; T/ ^3 r' \/ C
} ) `) |1 d$ w1 N7 r G% M. H
dist[v] = 0; ( ]* T. d2 d5 K" U
s[v] = 1;
7 a' v9 d0 K" Q! H
: ^5 W1 T6 Y$ j& F* u# c // 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
& g2 b2 N0 U A // 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 ! m, W+ t ?! {3 N/ D- P7 P
for(int i=2; i<=n; ++i)
1 e8 _) x% l. i. O. f, \ { 1 |3 g" J2 V/ R5 m4 P4 m
int tmp = maxint;
7 `9 v8 [1 o1 V+ r7 ]/ z: c int u = v;
' Q+ V4 f6 g }8 U+ d // 找出当前未使用的点j的dist[j]最小值
5 l P% C- q* k1 a! t# B$ a a for(int j=1; j<=n; ++j) 9 a2 a. R! m9 U& D5 d7 r
if((!s[j]) && dist[j]<tmp)
" ~% W- b+ R2 j/ z. f: B8 Y { " Y! {0 X2 e) I0 i- X8 E! v9 T6 k
u = j; // u保存当前邻接点中距离最小的点的号码 - i. Y8 N7 x, Y+ l2 F" }; c; v( ^! Z* `
tmp = dist[j];
" g# x; g2 o' q( R% a* Y- R } ( T1 c _# s4 `! s
s = 1; // 表示u点已存入S集合中 8 u4 n5 _# a6 F$ H) i* f( R5 \
% X( j5 I0 g0 i // 更新dist
' k6 J$ f- V9 f, M for(int j=1; j<=n; ++j)
2 }/ X& S5 s. D& x J: s if((!s[j]) && c[j]<maxint)
: U0 Y( r# @: D3 ]! }* C { 2 a1 S6 ~5 e5 V D
int newdist = dist + c[j]; & R( Z- N" w2 \+ W6 F
if(newdist < dist[j])
7 _; k3 V$ b3 N4 R2 Q$ a {
# P) X7 o* c; E3 H dist[j] = newdist;
" C0 I- H6 Q- l& x prev[j] = u; 6 J( D: d: W* X1 _7 S
} 5 h( a4 \" o9 Q- \6 R
} / v( {' q5 b% w
} $ F3 @6 A& k* Z
} 8 m) Z5 y$ e+ w, {1 I- l& B
void searchPath(int *prev,int v, int u) & N3 q0 e* k- c! `, j) {. |
{ & F' { i. A7 l+ a1 H' z$ k
int que[maxnum]; * p* `/ _4 P" M/ A
int tot = 1;
8 z2 I# { r* e7 [ que[tot] = u;
; W3 c" S- x! ? tot++;
/ P/ [& j' z7 ~+ k2 j5 ? int tmp = prev; . V& l7 u4 Z: G3 g- G& {
while(tmp != v) 8 |+ T& p* q4 ?6 s
{
& b- k/ ~. e, ~9 ?8 P: ] que[tot] = tmp; - o( H+ [& s6 P- W' O4 V
tot++; 7 Q! ?# O7 e1 @; ?5 }- p$ F
tmp = prev[tmp]; 7 B n7 A* Y4 w3 A3 |5 T0 T
}
' ?1 D- K- }; p, l7 ^ b que[tot] = v; 7 [+ i+ t. E2 o) ` L/ t
for(int i=tot; i>=1; --i) 0 K# a$ K8 b' W
if(i != 1)
" \. ~, c2 F7 @4 B: N4 M cout << que << " -> ";
+ D) o0 p/ p& k; R else : Y0 o% x' E+ q% H7 I4 `0 c
cout << que << endl;
* ~( o$ O9 s. ~6 j}
9 S3 q6 K0 y; @
' L3 }, k, {5 h' uint main()
( d* c+ F6 X# |0 M& e& i{ $ u& K7 A7 E5 \$ T
//freopen("input.txt", "r", stdin); 1 _' m) h0 ? Y ]" s) x
// 各数组都从下标1开始
/ L0 r6 ?+ E% J: c K" } // 输入结点数
& N% R% s0 O1 w3 T cin >> n; $ {8 L6 | J. U8 ?
// 输入路径数 . w1 ]' a; B% f& I3 ^
cin >> line;
; W( A5 u# f" G) _5 V0 Y% c% ] int p, q, len; // 输入p, q两点及其路径长度 8 {7 v3 @ h- L0 }$ x* E# x
// 初始化c[][]为maxint
# `- h8 j7 A' p. n% T6 u5 x for(int i=1; i<=n; ++i) + R( N! F4 ]7 a9 l3 F4 c( {
for(int j=1; j<=n; ++j) 7 R$ m( x; I' }5 z" X
c[j] = maxint;
3 x8 J: B* y" _) c* i/ g) N for(int i=1; i<=line; ++i)
3 G% i- y7 {5 `) r, q6 d {
: X0 t# I8 ?" _" y: Q cin >> p >> q >> len;
4 K) g- w. R" y& ] if(len < c[p][q]) // 有重边 - R0 T9 I. K5 k2 R3 A
{
+ E0 z$ M) Q, G* y c[p][q] = len; // p指向q
0 d6 d/ h# a* B. ` c[q][p] = len; // q指向p,这样表示无向图
$ p/ e* O2 o9 P. Y }
& J5 l& f( D0 [4 B! y3 X: r0 D }
3 j. j6 g) o; t: G' Z+ q1 K for(int i=1; i<=n; ++i)
! p% u8 x# z. S; b dist = maxint; 4 ^9 g9 v' {: q1 Q1 G: ~/ s, g2 l. w& {
for(int i=1; i<=n; ++i)
& U9 ^, Q1 M9 F2 Q { c7 n' Z, s: k0 s+ |+ g! z
for(int j=1; j<=n; ++j)
* S* ~& K' k( _2 l( p5 n* m: u5 Q printf("%-16d", c[j]);
5 o4 @, P8 K: R printf("\n"); - B7 G# |, w& s1 k5 V) T
}
$ I+ Z$ h% X& S# }2 k. Z+ Y 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 1 b+ M: E2 R& b
4 @" a- U. F9 T$ @
// for(int i=1; i<=n; ++i) //dist存储了源点到其他点的距离情况
0 q$ W+ N) l+ D B// { % ]* V9 r' A9 |$ E
// printf("%-16d", dist); 6 l( \" y; H! S; |% E( P+ g- Q
// } 5 l7 u4 ^# \% j% V
printf("\n");
+ D1 k6 I; Z! O1 w. o/ s( z- s // 最短路径长度 4 ^2 E3 `# k7 F+ i3 i A: K0 ?; s
cout << "源点到最后一个顶点的最短路径长度: " << dist[n] << endl;
% B, O! u* D% h4 s // 路径 / |( I: e, p1 p
cout << "源点到最后一个顶点的路径为: ";
' F8 c" X1 g6 _, z searchPath(prev, 1, n); : u# m8 p) r( _1 c" J6 U# l4 n
return 0; : E$ m' R2 N. Q- p6 N
} & q5 r1 u8 _" R) n5 P& f4 \- p
& o% f7 F" J2 y" Z# U* S- e ' I4 t! V* S: a
/*
( t# `! L% J: x5 h, m& L输入数据:
4 G/ _7 h! N$ ?' x6 _ 5 ' |1 F+ r# A: k# A( r
7 / y4 q! u o2 M0 R* z, a" p
1 2 10 ! v! |4 p3 r3 g" M1 _7 H/ Y
1 4 30
/ k2 G- u* N+ x* L 1 5 100 ( H( b/ h4 }: f* y a1 u2 m
2 3 50 & c- \) i2 k; Z6 x1 H) B* k
3 5 10
+ y$ k+ [7 _& K0 x0 _7 o# q 4 3 20 * [& ]9 l$ `' b1 B) U# A. Q3 f
4 5 60 % ^9 {1 q0 @# ]
输出数据: 1 _3 o% P; N# Y: z+ f* l' B, v/ c
999999 10 999999 30 100 5 m0 c8 x0 q# H& {3 S
10 999999 50 999999 999999
7 O- x3 d& r$ [ 999999 50 999999 20 10
: t5 m: Y0 A: ~2 H* ~2 n2 H 30 999999 20 999999 60
s% J: o7 E* p: a 100 999999 10 60 999999 h& E O* E. B; }8 L! C( n
源点到最后一个顶点的最短路径长度: 60 : e; T! [# F/ L" D" ~# c4 c
源点到最后一个顶点的路径为: 1 -> 4 -> 3 -> 5 # l2 F$ `1 y8 c3 U( M
*/
( w+ w1 k9 n; r3 f! g* d1- V2 [1 B! a# q( a. m! p
2
% Z: r; Z! Y# a! B' D+ \3( M4 J: l$ B2 ?$ }( V
4
; d/ g4 O6 ~' O4 ~6 g- D5
0 n# i# P- e2 H- E" S; r8 Q+ {6
$ U4 x# r7 T8 T& ~7
: b R3 G# K) l# ~8 j% z3 F8
3 ]% J6 f- P* w$ S9 h0 N. Q93 {4 t, j7 G- x/ f+ s4 O2 R
104 o5 ~2 K5 ^% Q% N8 g- E
11
8 \9 `/ ]4 K: H; V12
1 e! |! x1 k6 a13
! [4 I$ r' O; p14+ b8 T3 x7 Z) a
151 Y }5 |, C$ }5 |7 l- u
16
" \1 W+ a4 o I T" _17
5 e& [( {$ \7 I18
2 T4 A2 V+ H Y$ A4 d7 a19
( I' J& z7 Q8 {9 m ]0 c20) R7 ^9 O' g4 `; Q# y/ ]5 x
21% g y" ?3 N) z: U: n% Z' g
22
( k6 b3 x, ?( s M0 y* x3 ^. e23# B! R+ m) l' n) M1 a) F
24. G( s) j1 ~. Z/ V9 B
25+ g& D4 f4 }$ R! L' h) x
26
: b- o w$ b' E; J27
) z( J" w: [! x28# |0 z% ~5 {" X' X
29
: @+ j6 L E7 P3 t30" Q# l- y* b. g2 T* J# U; @# p
31" s# o& _2 @6 d6 z8 m6 S0 p
32" V. V' H6 d) ]# \
33/ i2 ^# n" H" ?: S4 p* j2 ^$ ^
34
# V9 G3 k& r1 b7 Z) S35
a$ M5 z4 y+ X8 d2 e1 J4 P36
X. s7 l- t: n5 W3 j- W377 O$ A7 k9 U. i: o. D
38" m6 C4 O9 X i" y0 H% }
39, Y8 u% W+ M- M
400 }$ u: \2 c! u5 W$ b( V; S
41" d2 |6 g+ o7 u# e$ s
42
1 B# _9 F! U" ~5 ^1 K" _1 l43/ B8 y% S! o3 k7 X) @2 n% f/ R4 Y
44, X) {$ a0 V2 N
45" t) x: A* S4 g7 _3 E3 B Q
467 h% v2 l" I+ X) E+ `( A% Z
472 r, P& i4 D. H6 f
48
1 [$ Y6 ^1 y* A9 w: \491 n- y+ E9 _) B* O0 ^9 c7 k
50
# u- ~4 a/ h# m& u' `0 W9 R51
7 D$ k k, |3 R4 ^! T- w# H7 o52
; x2 Y" {5 S1 ]% P/ B53
+ H2 u9 M5 h; U3 {8 u8 N+ h, _545 x0 s3 L& e7 G% }. t P
55
8 j- o2 I! j# h6 e56
$ y1 L h5 [' m- W* a: w! r' B57! f1 u0 c( M, P" E; i# J
58
+ E) f8 u* h7 ?' u* a8 K6 v59/ I a& ]9 Q J$ e# j
60
0 t& V- o* Q1 z61
, y$ u, g0 A" U62; z4 W1 O# Z; d e& _! @0 C
63% }4 @% e- o% E. }
64
' O0 X" G- F- \$ o$ K65
: L) @ v: M6 F8 e5 f66
|9 ]$ h% c4 m& `# X' k67
. s( Z i, a$ r! j1 O$ @3 i68: M( O- o+ x9 S
69
( L& ]7 k3 C. O! h70
9 `! W) [5 `6 r" G' X: C71
/ R' H/ ^5 U4 G, l- o; X; R& p72
: k$ d+ A+ y8 S. b739 B( ], _0 o: G- n
74$ b7 @& c, ~8 W* I& r: z7 v5 r7 X; o( V) N" M
75
3 N' a, a/ P6 F76+ }" n$ S. r7 M$ a+ G* K
773 [7 Z; D4 A8 Q% E7 y4 I7 ?) P
78: R; u/ w8 ]* z# Y& W3 ^; b
796 \" X2 |* }! R0 L
80# V1 B5 Y- K( M6 _
81
4 ~$ S$ l/ w" [0 `& @* V2 e5 R8 u82( a6 e* s% e3 g O# ^ y
833 q0 ]- B( |" u# S" D
846 m8 ~; v8 V# `) G+ f9 ~' i& o& J
85$ V( T# p* Y7 K M
86" g/ \: o% p' }/ v" U) C4 L
87
* P4 U1 E* x1 ~* }7 r5 k/ @* |88
3 o& @! M r9 s: p/ l3 r& N" u89
% ] ]& U4 q0 o9 n2 ?+ k X908 l0 w2 h a8 e5 C( Y# Q1 H
916 ], j8 q$ F' B/ d% e/ `6 h2 O
92" ?$ ?4 O( [0 d$ F
93
9 D- y/ u( |& m94
# ^, ~+ b! a- G8 V# W1 `* p& e95
/ e2 Y* x9 B1 M# e8 _96
3 M* [* L9 L' p% _7 L+ n97
9 K: c4 R- ] P98
/ x' G& U1 A+ l, k* w( E99
! R) B- y0 ], I8 R1001 w/ P4 g, y- ~+ D- e
101: u+ \, P f8 y" b9 r
102- Z( l. ]+ F: C8 k
103$ t- I2 m. S3 t! }
104
5 Z! x0 l0 {2 w( y105
/ X: Y' U5 h6 ]3 j3 ~; D6 I106
/ u1 |( v* @" W( @7 B" A1070 x6 h; `; C7 T2 h" r8 d
1080 b# O. M% R' r/ A6 N) @& `
109
* s+ q4 E) Q' s+ V8 s9 ?; z110: g4 O( Y5 X- O" U) `
111
7 {$ X, C( ^2 u8 i. \! E( `3 I1 r112
; D" }) o5 J& R113
6 r5 K) ]7 ]3 C5 O) M2 l/ `1147 d# V/ y/ S, c# L- O
115$ x. }: p2 T4 R
116
7 ?1 R$ T6 ^9 K$ U. S& c: t y117
9 ?# `' t C$ U5 m118
* J; a( ?1 p# @2 m119
, E' k2 ?7 @2 l- S& S7 O1200 s$ P5 ^4 E3 g7 ^% ^' P4 y5 W
121
8 o+ n) x: e" W' B0 ?# F122
, y1 u' n5 k' z( I2 p: M123
# y: B$ B. q0 a% O+ ~3 Q; e! D3 G124) |9 W+ F4 x o) L0 }/ W Q0 g
125# C ?: f g1 q& S( _- q( S
126: l6 B+ ~$ X; o' I. P
127
8 m( J& Z9 |9 h128
' N' O: d) W8 \129. A4 @$ l4 k- N. H
130
e0 c l, d x& f1 g! I3 Y4 y131! Y% F6 q5 {6 y& [; N; m6 o
132
6 i4 C0 c) L1 W+ b& ]133
( S( m ^) v" L: \* h2 C134
6 a3 K! l* j. n+ p135
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//设点与点之间的距离均为double型
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const int MAX=1000;
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