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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 e- R4 Z8 e/ `/ D' F
一、蒙特卡洛算法) o# u" k) w# s5 v- u
二、数据拟合( R' _ `2 O8 c* i
三、数据插值7 N, `' G6 U* T$ [
四、图论8 @4 W) ?* B ^. ~! u, B8 J
1、最短路问题
2 U# U$ x: m R+ c, [(1)Dijkstra算法! h, d! |6 T6 ]8 l3 l
(2)Floyd算法
4 _8 g" N; e3 a( L4 U
4 |7 N7 {. J" n6 C& h+ E4 C1 x) S) s" S$ A. Y7 V
4 }9 }5 A( m6 n
- ^- a0 C+ ]! p一、蒙特卡洛算法& ?4 k2 A, j/ v: Q( h; |2 Z/ p
1、定义) B+ F' l2 F3 @
1 ^' A3 ]" h; i0 c$ y$ M% s* s+ V2 J
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。' H" f% L: f$ Y ~/ f
9 V" ?9 G: A6 }7 Y4 t. ~/ J. `; D& z3 F7 @: [
+ S/ ^# F$ b, |0 \* V- a2 Y: Q: o* ^3 \0 b4 w5 V" }: d
2、适用范围# d& l" _8 V0 C1 ? K
) P D( `( T0 I
. Z- x' C! g/ j5 |( b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。* V7 V% u: ^! [$ K# z# m9 p
' I% o; z1 y' `8 e
# K4 B; n+ C& U# _# c) U2 O" W) t/ Y+ ~
2 n' W5 O2 w3 z5 R
" G" i% }9 i$ p7 N( g! v# i3、特点3 n" c4 ~ A6 _; ]# `2 V; q
* N1 g3 ^4 }3 L$ v
+ e3 ~" n2 Y5 m! s0 E/ b% l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。! f0 I; i! c; G* z# w& r$ R
- ?2 u% K4 U5 q
% `- \0 b" Q! U& z
9 C3 J# ] [: Q1 N* I* E( G8 r' b/ E1 ]
4、举例' C1 t6 w( }; y2 [
; I9 {0 _* q- N5 n4 ]
! z! `& Z( P0 Y4 Vy = 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。( S8 I3 G2 V4 A" m _
: v4 r3 n. j. @3 k" N% f
/ |2 v6 d: |) U3 A/ s- `( j
. H8 m, C* M4 r* i f
8 W+ ?) S/ A; z(1)作图
+ I- O$ G: e) R2 j
$ P" K9 p7 e9 u! a$ l1 S; F9 o. Y1 Q( F( D8 a% a" P8 G
Code:
6 H+ d/ G( \. F6 F" W, S1 r
& E& R* I$ B( u- k% N/ s H% J" A% z! [0 ~$ G1 h1 L0 h
%作图
9 E* ?8 O* |& v) A6 M) S8 L$ |x = 0:0.25:12;
/ q6 W# \9 u4 gy1 = x.^2;+ B" \5 V- N: ~" |% C
y2 = 12 - x;
' E0 x* [, \3 [6 i( o) rplot(x, y1, x, y2)7 k9 Q( O8 X! j/ `' ?
xlabel('x');ylabel('y');
1 y, K7 v( m2 V; I( Q%产生图例
* J! D* ~, q( M* ]$ wlegend('y1=x^2', 'y2=12-x');
q1 O I% k2 S/ Wtitle('蒙特卡洛算法');- r( E6 p% P( u
%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* o1 M! P7 v5 r+ W- C
axis([0 15 0 15]);# f" J. C/ _% G% p1 t
text(3, 9, '交点');
R, X P: }6 U7 Q$ H/ P; m%加上网格线
: A$ d$ k5 @6 r" K: _' _% N8 ?) Mgrid on( ^* T6 f7 @/ \2 b
11 m- u' a" Z" o. B" M) x9 B
29 e: b. {. l6 n) v! z
37 K! p/ U& [' ~6 O$ R+ ^
4
/ i. v/ `; R6 {2 o4 B5
, x5 \ I, Q- e. r6
0 ]; Y8 ~1 W" b! V( J7- N7 H% f: O- ^% `( A, c$ F
8
; K' a; o) z+ U7 D5 G- m9 u; i96 h# |% J+ ?2 t( `; z0 v. F3 ]
10" R) S* _" L$ |
11- ~& X1 V; V4 c, ~ Q
12
6 z# ^+ i4 O- y13
, v& q' M+ L0 |/ Q/ N/ u" B1 ^4 |14: n; {$ d5 T: g* V( ]. {
" a: E( a# O- ~
' `9 N g& V" W4 ^1 j(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。
$ i2 ?' u, [4 d" r- y R8 j. U$ U. A( o7 e
6 S" F3 O' G8 A+ @( d# b: X
Code:4 I6 R$ r4 T: V& m$ z/ {
/ y( W2 I& q) s! z. v& A( b8 b3 H7 M# h; k, H3 t1 q) z% r6 K
%蒙特卡洛算法的具体实现/ d5 }5 p3 {6 v: i& d6 v. }8 y: i
%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# g+ @, C. l7 Q; U
x = unifrnd(0, 12, [1, 10000000]);6 m* Z4 l- \2 |( F" u
y = unifrnd(0, 9, [1, 10000000]);4 j$ N$ ^2 @& q* l6 ?" p2 X
frequency = sum(y<x.^2&x<=3)+ sum(y<12-x&x>=3);$ ~* A+ [! d' M; C/ k
area = 12*9*frequency/10^7;
- X3 U |& C6 M, I* fdisp(area);# z$ x+ k) W0 f. X! ?
17 r5 N5 Q C+ ?) p
2( J. P/ u. P- Q& y* X0 j7 K( {3 l5 N
3
& L! B4 c9 F* S8 \' i" a4
8 ?- {2 y0 N* ^/ z, f* u59 U& g! R5 P2 e- D9 r
6
6 o8 o! h, ^: c7 E7
' G- c" ~' q# \所求近似值:
, \' u; |6 G8 G% f0 y8 s% M) R& v0 T# L2 O) l2 M" B4 U( l
# g: N. T& O u/ ]- D; ^
* Q( D! K5 n: m) ~$ W
) J5 K, h& N- \6 |
' V7 n5 A) D7 x- G4 s& [& [2 b% i3 p2 |
参考博客:https://blog.csdn.net/u013414501/article/details/50478898
4 v$ _- I% _/ ^; }2 M, w- M# J! c. b U6 w) k3 F! `
! ^; M2 e; I5 D
6 ]2 z) r1 L2 Q; q* E# n
: C/ z- p+ Z3 J3 z$ C, n" c
' [! m5 D' k8 ]$ ^0 @2 T5 g* H: ^! V1 m6 k5 t) G
二、数据拟合( x. Z0 v9 [0 M) X1 j
1、定义2 [5 x( w* P0 `( `& O$ X
2 f8 [3 m, F3 V
' w8 r+ u) e1 W1 t
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。) M" T R5 D m) P
! }: u/ y5 x8 H& E9 X! ~& \, W
& O6 l3 r3 ]2 `- m6 [4 K2 n1 t$ z, ^/ {/ v0 @9 p+ c4 y8 j
$ p0 z& P9 q( o5 S% i2、常用方法
% A! p3 F9 S' y5 d# o6 W
; j5 v0 Z2 s @* P
8 c2 W- A, r+ c# D0 s% b) \/ T& W+ K一般采用最小二乘法。
1 e* O5 g0 V. q3 P8 G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( y% r1 L' b; @' {! l
8 |% Y3 S! B" @. x# W$ ]: r8 L& t
' o2 g4 V% m) H* z1 n2 }3、举例7 T! r+ y: f1 x" e4 f
- X! ^% ^1 ^4 _- ?& X: {. U0 u# P% r& k+ i8 U% p
(1) 数据如下:4 p1 V' h( P$ C& t5 J8 h! B
* @2 \- L' A1 C! S
v1 h: U7 A1 m% W f 序号 x y z3 i# |: a% O0 P
1 426.6279 0.066 2.897867
% `* J# t4 h" w- m 2 465.325 0.123 1.621569
3 Q0 E8 x5 }% ^3 B m1 g 3 504.0792 0.102 2.4292278 H- A$ s# c; C
4 419.1864 0.057 3.50554
6 l' P" n) r! r8 j 5 464.2019 0.103 1.153921
( X }& F( J8 A9 R4 ^% v 6 383.0993 0.057 2.297169: }8 `7 D2 H5 ]1 V d1 p- |
7 416.3144 0.049 3.058917/ q4 W% r2 c: v0 {
8 464.2762 0.088 1.369858
% y. ], u5 s) _' ^8 K8 k 9 453.0949 0.09 3.028741
) ?9 V% R' `0 z7 R9 R9 N$ O9 S 10 376.9057 0.049 4.047241! C! n# f' G3 @! s" r3 F5 N
11 409.0494 0.045 4.838143
$ r; b* ~9 |) B% T 12 449.4363 0.079 4.1209738 ~3 Q1 t+ K6 I% u; V! p+ j
13 372.1432 0.041 3.604795 {- |- i. l+ ?7 M, Y$ k" n6 l
14 389.0911 0.085 2.0489229 |2 l+ u6 E {3 ]" H# R1 w; X
15 446.7059 0.057 3.372603
) G9 h! Z q4 Q! F- G- [' K' U 16 347.5848 0.03 4.643016- Z5 J" t% A, V; F+ T, ]
17 379.3764 0.041 4.74171
8 ?3 H$ \: o* M4 @0 J4 p) ]+ V: B$ H 18 453.6719 0.082 1.841441
1 r: x8 n0 X+ M1 y$ A6 F# b 19 388.1694 0.051 2.293532
6 W Z/ l) D+ ]% J9 @6 D# f } 20 444.9446 0.076 3.541803, j E* {, ^" @. l, S$ r8 Y4 X
21 437.4085 0.056 3.984765
. N) ]/ {, N# x- M; ? v: ?" c! | 22 408.9602 0.078 2.291967
* q4 O9 M+ g D/ e$ U( | 23 393.7606 0.059 2.910391: r$ k# K( u+ w# p5 }
24 443.1192 0.063 3.080523
7 y" [+ H. C' | 25 514.1963 0.153 1.3147499 A4 r' ?+ w$ E) o9 s
26 377.8119 0.041 3.967584
9 V6 w+ _& }% Y" g4 L6 `% G 27 421.5248 0.063 3.005718% Y& M" N. l P7 z
28 421.5248 0.063 3.005718
6 o/ D7 |' O' y0 m9 O) K 29 421.5248 0.063 3.005718, `% ?+ t! x+ o1 v& t5 @. c
30 421.5248 0.063 3.005718# G: X9 \; H8 l( t
31 421.5248 0.063 3.005718
/ g5 J5 L* i7 L! l 32 421.5248 0.063 3.005718$ N4 T% }7 M4 O) M/ }, m
33 421.5248 0.063 3.005718 @1 O. a: ~/ p# @
34 421.5248 0.063 3.005718( D. z' Z3 ]: E, N N0 n% g+ F2 K
35 421.5248 0.063 3.005718
% [ z; o4 N9 q 36 421.5248 0.063 3.005718
6 g- N5 a- }2 S- o) z 37 416.1229 0.111 1.281646, v2 T# ^; J& j6 ?
38 369.019 0.04 2.861201 g' [. p: ^2 }8 t: |9 V
39 362.2008 0.036 3.060995
3 r" L% P% ]4 z% Y$ `2 d 40 417.1425 0.038 3.695321 j& M* L/ N6 w. l! a) A# L9 a
1
- X& I! X/ @' S+ `$ U24 }: @: A! G' j. a8 O" r
3
8 u$ Y. c4 |$ T. a7 ?4$ R" X' I, ?# X) K+ U
5
# S0 m6 H f! q* g4 T6
+ |/ @% T, \6 c' p( ?# Q7
+ G( Y$ K$ c% h* [( B8
0 k; ]' X! O7 k9 f2 k% A" i4 ^/ g9% O! y6 S$ q8 Y
104 I1 l. ` v& i0 a! g3 u. C
11
. B3 e" D: v; m* F+ w" }12
: U2 g" V/ L! i6 m13
1 W1 u- Q& o8 f( S3 z14
X- ~7 S8 A! K8 h+ T159 J# B/ N M8 K
16
! w5 {! U8 k1 p( b6 G6 @17
: m8 C& M' L$ H( I7 ?9 t18
/ j C1 g# }8 S& @2 T5 Y192 \) X% A- h6 Q* t4 |+ v9 P y9 u( ]
208 \" X* Z) B# s
21
5 S. i0 a; e' {, O22
4 V- i$ L _/ z2 {# t$ ?23/ @+ a! v$ W1 [" o/ O0 v7 I( K
244 F. d( f" }7 P- ]- W+ D. [3 C
25* R9 R1 A. s* H
26" O( f y6 e0 y* L8 K
273 {2 b4 z J$ f0 v4 ]5 m! \
28
9 m- x9 ]/ x) ^2 P3 Y7 ?29
5 J$ `) g; i- s/ C# K30, ?/ Z- p4 y8 f6 _
314 e2 E3 c; T3 n
32
7 K/ _, C" z9 g1 C. [330 t( w$ G0 j1 r% J- o8 ^- @
34
6 D* a4 `. Y' Q; z" n" z& w359 L2 T* F# T, i. f3 ?% H; Z$ S& g
36, R4 l4 ^ V7 K
37
& \2 {) N5 N- n5 v38
V" `8 K6 A/ @( O# w39: n( D) z1 o' o9 @; ^/ R
401 T' b: t9 E- e; G4 i* j; ~
41! @4 i7 h) J2 s' \7 z, n* z
_, A, e8 b# V( m; ]
# i, x7 p( X3 V O x5 _
(2) 方法一:使用MATLAB编写代码( H( R1 u* n5 s" Z
+ A# ?3 X; r+ ?# `, f! ~3 c4 U( s! m/ T ~
%读取表格. p" v# E' {8 ]
A = xlsread('E:\表格\1.xls', 'Sheet1', 'A1:AN2');7 J, G! o' l$ f6 \
B = A;
5 Y# j. f% }) D! o0 R- L7 |5 ~1 @6 P \" z[I, J] = size(B);
4 R/ ?7 B; C1 _ 5 U! Q: ]( Y2 k: `- T1 I( L+ M8 Q
%数据拟合
# T: S k' c9 L6 t# c$ E7 d* s) [%x为矩阵的第一行,y为矩阵的第二行7 Z: p( ^4 q2 @3 \
x = A(1, ;
- R/ f5 P% K n! |y = A(2, ;
, L) Y) N* l6 T" r7 @9 I# \- h%polyfit为matlab中的拟合函数,第一个参数是数据的横坐标" }! o7 [- y; E; v* o
%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! y! F4 R4 M+ {' C
%返回值p中包含n+1个多项式系数
' U) L/ m) K' Q2 m1 {p = polyfit(x, y, 2);2 ?& e/ _7 d6 E- S) t+ C
disp(p);0 ]2 O4 F4 N' R8 U
%下面是作图的代码, A: N- _1 v5 H# U. n- S+ T
x1 = 300:10:600;1 U; r2 D: [- Z$ U _
%polyval是matlab中的求值函数,求x1对应的函数值y1% m, g; h% O0 C
y1 = polyval(p,x1);
. Z0 K& @3 x2 u. ~; vplot(x,y,'*r',x1,y1,'-b');
8 O1 H7 v8 S- O. X! E%plot(x,'DisplayName','x','YDataSource','x');
: V% v0 p N+ d4 Q%figure(gcf);
- S: M& y, D, R9 ^7 N1
5 \# s9 o) J0 ^# ^$ e' T5 l @0 ^+ Z! U2* I* Q1 j4 h5 @
3
5 X; v! H: V! Z* W4: W2 f0 Q# c8 ]: S. }8 U/ O
5, U& H; W) j) n; ], n- s* ~+ u
6! y1 ?7 \7 x- Q
7
, N f* f2 e4 L8 F4 S8' f5 w5 `9 k3 X; N+ u
9
g/ n, w# p1 O- C" G- ~10
" L& t U! @% S A5 [: X11% i4 m8 n+ F5 I! B R D
12% c4 ^ f- D. r: Y0 G" q
13# o% L: q- o& I# n( ~
14
- c# L f4 s, l: j- _6 @6 o/ u155 L s1 G' p% [3 J) h: v+ M
16
& v' H% U: T8 N17
3 r4 k1 W+ C) i- `8 a; v18
% B8 y/ e4 [9 \ f0 ^195 v* _% K; a( H7 e& d# d
20, K* x6 y' o! C, F/ Z
21
& @# F$ ]1 `9 D( S1 V% d& k4 U+ u$ ]1 _/ j$ J
7 ~ i4 m$ E' V4 M; c(3) 方法三:使用matlab的图形化拟合包(推荐)/ J. z2 \* ] K6 M3 u
2 |7 T2 _; M( w( V# f
4 A0 `3 v% i) v# L5 g( k; a- j
0 r* h( u% \; ?: z
3 H( M2 N+ e" \/ ?! Y$ f6 ~将数据导入工作区并通过cftool命令打开matlab的图形化拟合包9 T0 ]- j! c. s( c% U; _9 \& A
& L; s6 \5 c9 u- n: ^, O8 o, l, x% A3 D6 L
( F1 ~- T0 U; ?! N( C
& Q6 i. x8 m" _( Y/ ^选择x、y变量
- E- R. c- Q& h3 A- o( v! G0 d9 M" V z. _" {
- r0 H5 E: y, y
9 v3 P! d% Q9 `" ?7 o
# {1 D0 F( t: v# H/ q% S0 e1 l3 ], g选择拟合方式和最高项次数! G& |3 A! k) c( }0 h
2 P* V! X( d; l( s0 }
4 x3 w1 j# K ]# i1 u, |+ y" z5 N9 Z: Z
) d7 j2 F$ ]. D# O4 N# I
得到拟合结果
% ^$ c8 L5 f8 P" \9 q- U, ?8 n0 L% K5 n( \0 @ Z
+ O1 ~. | o1 a8 x( D' s0 V
% W; M8 w G5 ~7 O3 ^7 G0 M+ R
" Z( O: y+ g/ P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。
/ C9 m( @, E6 @, F: a
4 `, g$ {: L+ e& [8 i
2 v0 r+ A Q# W5 ~! q: a* X1 L& m+ N+ o
, N2 Q' z- o6 S" ^
4 [/ _$ |3 z1 {% D, I9 G+ z% i
: P7 d! q* Q# _, G- u5 M三、数据插值) Z* S" v( `* d- H
1、定义- g: O L# P1 w$ w* \/ n
& r) P' q4 o1 h- d8 Z6 N# s6 x' p
' B. [. `& O0 ]6 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。" D2 G, P: G6 \- [
( D8 O. r" {: W4 L2 l" |' M+ Q
. s" u1 E9 i: s: j3 O0 ]& h( t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。
5 ?* ~. A5 h% p' ~
X9 a2 c# G& a9 j! @
0 ?8 A5 ]; ^# G; N4 Z( ^8 |5 ?5 K6 e8 ~0 ]0 n- \
/ m8 \) @0 n. D( @- U2、作用 \6 W, |- E8 r% f. z& v
$ q! W3 T0 N' E6 v: q
. y6 Q+ z8 q% Q
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。
3 F6 A! A& A( y" A) }4 y
{, E5 N! ]( \. A6 e
% }8 f7 n4 r, T. n+ i; _
. e1 G, R$ X) h
+ L( u/ |& p$ U% e1 |: E7 g) u: T3、举例
% V8 Z9 r% r1 {. p7 K7 o( ~7 c% k- |+ X. d: F
4 N4 O0 E& U9 \7 i& `' ?%years、service和wage是原始数据
3 d' ?) M5 I/ U, P0 j& kyears = 1950:10:1990;5 O) ~* S0 n7 I5 K' I/ A4 v
service = 10:10:30;/ @! [$ |+ h g- E
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+ b" @" y/ Z' e8 m* x
[X, Y] = meshgrid(years, service);
% X: h9 J2 c. D: ]0 m u) P% % 三维曲线
% F/ r9 o% O; {$ B6 D7 i% plot3(X, Y, wage)
+ g8 Y4 f4 S( N# T7 M6 K, d% S, h, P% 三维曲面% ` e c' K* z- u& k% F2 F
figure
: H+ m( h/ O7 [# osurf(X, Y, wage), C( O2 V* ~; P& ?% m0 G' O& X: r
%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
' j0 o2 I+ W; q+ T6 [( pw = interp2(service,years,wage,15,1975);$ y. R3 P- [3 K* `
1* d0 C, z7 a+ S9 g2 z
2
6 e% k2 j/ D9 [& `3
: P6 C D$ S: K" [4# B7 E$ l) u" S' S0 W3 J0 `' g4 @
5
0 O3 j1 v! j, T" R' R, Q/ X6
+ S1 U9 e3 l8 T7 X7
8 V4 I( }3 t& E9 u m, ?' i8) C- E4 y! [8 n2 h' }
9
2 o h2 a6 I9 R0 z( @* P; y10
% R w, K" r# i! l, M0 a118 a9 k, E5 }% Q' u' y7 x" N6 a
12
, q( v, S- x( X- k
+ z+ |( M6 u$ W" E% X/ y7 e( ~0 `. T# f6 t1 r
( L+ p! o1 l; v, U; z$ D
. }2 z7 V. l! T可参考:数学建模常用模型02 :插值与拟合
; u" P1 i! ?! Q8 e- A$ A* Q+ ^) q2 D% x* a+ e. F( {
' n; O! g" @5 K& s! n( F& j7 b' C) k/ J
# m& E% b# ]1 w6 j/ M
1 B e \0 B' s7 ?) U- n9 ^3 G
. g/ R6 e# N' c; n7 g/ X/ h! k2 z" l1 I四、图论+ F' I! v- E, I8 B! U6 G& H
1、最短路问题2 ^5 p- w( Z! d
最短路问题就是选择一条距离最短的路线。
, m! F8 q7 {2 {5 |" z4 [# v: a
( G+ b: M% H$ {8 a; z; Y9 W* {2 h* F
& j5 Q+ C" ~4 x! `: ?! C; R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)
( k8 K9 [% E! b* K: [$ N: X! P4 I- ~- ~/ I) a8 c' t
c9 p& {! [6 X" O u1 ]) A5 M具体介绍见这里:最短路径—Dijkstra算法和Floyd算法
2 s+ x2 j, }' f' t" |9 e, V& P# B3 r. b. {9 n* x
f' p! o- h& @- ]9 k% |
2 X9 k- q7 d( ^9 r& R; I) u9 b# V3 Y4 I( l- k
(1)Dijkstra算法
" F& K6 g! Q4 G9 q" R2 I先给出一个无向图% ~ n& N/ y& C9 I' M: p7 q
2 c8 d. l0 ^5 m+ t! E; v& Y# w8 {/ J7 x) G, F
- D1 k3 x& _. z! b$ [
|. b0 W7 _( p$ ], n# @2 p% u& h
用Dijkstra算法找出以A为起点的单源最短路径步骤如下
$ _4 `" d6 [9 e6 G4 z2 K
/ k6 h$ B* M& @+ m
. {$ C) S6 d2 k2 L' w) l/ b8 M5 \- s) W: K& j
8 F4 |# K* b2 C
1 |0 n4 ?, k; G. y1 ]" [8 h0 k
# x) r5 o8 `* d. h2 s2 n5 l6 S3 i; c代码模板:
6 f1 g" u! `2 V4 p# F0 D7 y; Y, ^9 g" ]
3 W/ Q! [" F3 ~, A) ^#include<iostream> 8 ?( S5 g' P& D h3 ^/ o
#include<cstdio>
+ j* k& k6 N# e; p# i. w8 f) P0 G#include<cstdlib>
8 _7 Q0 J/ ^) O#include<cmath> 4 w7 G' n: {4 [6 d5 s) ~5 p6 Q. n# @$ _
#include<cstring>
: e7 {+ Y2 N9 F; S/ t#include<algorithm>
i% q$ N9 A' h7 g#include<vector>
3 P( w& ~* X2 O) C#include<fstream> % l& z1 y8 q0 u1 H i4 R ]# `
using namespace std;
& t( b# N A4 J& g4 w4 \( c4 U" | : _0 e2 ]- e& h$ {3 g2 a2 x
const int maxnum = 100; % n9 k4 W2 W3 R. K. Y: p/ F" L# Q
const int maxint = 2147483647;
; M6 y3 e2 u+ o! {. s5 U. vint dist[maxnum]; // 表示当前点到源点的最短路径长度 $ j) {# b8 Y5 [3 `% N
int prev[maxnum]; // 记录当前点的前一个结点
5 ~/ u/ ^4 X3 Qint c[maxnum][maxnum]; // 记录图的两点间路径长度
9 I; @! V; ~4 T$ v: oint n, line; // n表示图的结点数,line表示路径个数 5 S7 A, L. q/ Z. l
void Dijkstra(int n, int v, int *dist, int *prev, int c[maxnum][maxnum]) / n! _4 A6 h3 s" }$ W) b0 h6 D1 o
{
, n5 m( p; J+ j' S8 \% w bool s[maxnum]; // 判断是否已存入该点到S集合中 3 g( t* w2 W. e% |
for(int i=1; i<=n; ++i)
& R! f7 z7 t# S2 R' r { 2 r: W( c* Z, a' e( U
dist = c[v];
: S$ P6 g! v! f s = 0; // 初始都未用过该点
1 [6 n: |4 X( \6 E* w+ o5 W3 X if(dist == maxint)
3 u0 r2 V- g/ g+ w6 l+ ? prev = 0;
% z# m8 H3 M4 x! Q. B else
. |- m; L. ?, `5 `# [ prev = v;
& c7 a( l8 P) P' u. {9 n } % R, Q; y0 ]) P# i4 {8 e
dist[v] = 0;
9 Y" H# U; ?/ Y& t' e) Q s[v] = 1; 2 ^ p8 `- b( B8 U1 W2 }3 @
/ ?1 l: B o: G- L. P& p$ {8 {% s // 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 6 z2 B( {; }5 Y# a: {# B5 u) `" k
// 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 - L" Z( d! N+ S* a
for(int i=2; i<=n; ++i)
1 |0 ^( R8 q3 {$ ?/ F: ? { 1 {6 v1 e* r9 a8 a( \- U
int tmp = maxint;
8 `$ I! m' H( J7 [ int u = v;
$ _6 x+ q' G2 B! \ // 找出当前未使用的点j的dist[j]最小值
( a# j! T2 T( F* ?& S" i* I for(int j=1; j<=n; ++j) ( D4 S) A0 a7 v. C: A$ q
if((!s[j]) && dist[j]<tmp)
( ~8 c' Y7 d! K+ k$ F r { G/ t0 U7 v" E9 \* K3 l
u = j; // u保存当前邻接点中距离最小的点的号码
% S' b, X, K! M. Q1 E9 O% q tmp = dist[j]; : J% i% h8 q. T5 |+ ?. W" z5 D
}
& g1 v1 s7 k/ r( q9 o s = 1; // 表示u点已存入S集合中 . d6 H( Q' j; i
; B& k5 e0 h9 ~; z0 y" M6 x% T& |3 V F# o // 更新dist ( f9 }& V+ m" L( m8 S
for(int j=1; j<=n; ++j)
+ v1 f9 m! F- H8 l9 O8 Q' ]( E if((!s[j]) && c[j]<maxint) # C' N4 u4 ?0 p: x% ~# d4 w! F
{ * G9 K( {( S1 }2 V/ `) T. }
int newdist = dist + c[j]; : z. i3 k, f2 j: o3 v( H
if(newdist < dist[j]) 6 Z% m2 G7 j; H! ]
{
3 l0 j. E0 c% @1 J6 M7 Z6 g dist[j] = newdist; 5 U9 [; O8 Q ^+ |2 S" P" h6 C
prev[j] = u;
7 y# ] u- Q9 `, u' ^% k } / T3 m* J* M! Y; q. q; ?9 N
} % d3 g1 }# a% p; w- R% o
} ' v9 V$ G: W7 ~, T2 m
}
5 h4 d5 F5 G' Y! h2 g# S- dvoid searchPath(int *prev,int v, int u)
5 \6 k' B9 j f{ ! G) h. H. W7 s* H' ~5 A
int que[maxnum]; & x! @0 n- {/ W) s" _. U
int tot = 1; 2 Q; L. f" h9 J# {; p6 x
que[tot] = u;
1 o/ y2 N9 r: ^* q: f, u tot++; + k9 D- j8 p K" h) V4 {) `! Y# N
int tmp = prev;
! j& G9 ?# C* }9 [ while(tmp != v)
9 D4 |) K7 v% S3 q: f, i { 4 Q# W$ M3 V& A' O. u
que[tot] = tmp; ! ^: O- {* {6 w( |! U. H7 M
tot++; & N# h) }) A9 u# I8 P6 y& N
tmp = prev[tmp];
% n F) J. v) w! ~8 ? }
- t( ~0 w5 l9 L& N) P' e que[tot] = v;
5 J/ l4 x3 Q: J* }' ` for(int i=tot; i>=1; --i) + _3 H! i4 _: | u2 _
if(i != 1) : e! W$ G5 g: A, Y
cout << que << " -> "; # x6 w- r3 E8 q3 A. F2 j6 ? _. p
else 6 u+ X4 `- V% K! s
cout << que << endl; 0 g; i7 N! w% T0 e) q. r
} R7 g. g* R1 p! e4 N4 R% V
( x) h* o, B* u2 z+ y7 f
int main()
$ i$ \" T8 P6 F. j{ 6 O/ Q8 V; N' @& q+ X
//freopen("input.txt", "r", stdin); , B( K* r5 C) p% n7 Z1 H/ |8 W
// 各数组都从下标1开始 # \& P+ Q* M( D; u+ B% U" X" \
// 输入结点数
6 Q0 |. M% ~/ j' Z5 k4 R4 G cin >> n;
5 e: a6 Q- D/ ~% }" p3 M7 L // 输入路径数 - i3 Q" @+ i. n- u( @
cin >> line;
8 |' C `" z5 X" d- E. \( Y* N5 U int p, q, len; // 输入p, q两点及其路径长度 2 m2 ^ ^( a: _/ x3 T- V3 ~ `8 m9 w
// 初始化c[][]为maxint
( _7 R# I9 l- `$ D& t8 D/ S9 R6 t9 z for(int i=1; i<=n; ++i) 4 q7 d) y7 F+ k* y3 M4 m W+ p
for(int j=1; j<=n; ++j)
( N0 }$ w* Z2 |+ k& \) j/ z, \ c[j] = maxint; , `7 a9 D% O, z9 S
for(int i=1; i<=line; ++i)
! H3 j! S, H7 q" R! _% v { ; K( C2 N5 ]! q9 b7 X
cin >> p >> q >> len; 8 c. d6 J5 U# F! J! H- X; V A
if(len < c[p][q]) // 有重边 . Q( {3 Z: R: [- {. G& s
{
c" Q' i# ~5 \5 y6 z1 x c[p][q] = len; // p指向q " v& r- a8 i8 C! X. l
c[q][p] = len; // q指向p,这样表示无向图 - t& e) b! u0 C) p
}
# r0 @5 E! B: p } : _8 ]" u& a0 v9 r
for(int i=1; i<=n; ++i)
$ j) { w$ e. b- x5 q3 C dist = maxint;
8 {7 L" h/ r4 L& V* K, G for(int i=1; i<=n; ++i)
& \' {' }% g5 A7 o: T" t {
* X0 m+ i* ~' u) b% R for(int j=1; j<=n; ++j)
. h# I; l0 w% K9 E* _5 k/ P2 H printf("%-16d", c[j]); + ]1 ]+ a% u: { R" b" n
printf("\n");
% P0 V% _% F2 T6 m7 u' o, b. V% b } 5 L, F" }- ^* c: Z# W$ ?4 t0 \
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 2 C e$ i) |, R/ t5 l7 T
, L6 B. z* t+ A
// for(int i=1; i<=n; ++i) //dist存储了源点到其他点的距离情况
7 N: q' d, s4 I: E6 t. E# [// { % i0 r/ X. U# q9 ?
// printf("%-16d", dist); + i9 J4 m4 @! ~* E" x
// } 8 p o1 |8 U" @, d. Q
printf("\n"); $ T! _: H2 a6 v" |7 B
// 最短路径长度
9 _1 o) T' Z1 [/ C u cout << "源点到最后一个顶点的最短路径长度: " << dist[n] << endl;
" ?/ ^: p& L) m p& j0 C5 y // 路径
1 t" A6 Q1 o( F7 K6 O" {& X cout << "源点到最后一个顶点的路径为: ";
5 c: k$ P) x c searchPath(prev, 1, n);
# t' [: f: \* U return 0; 4 u; e# g+ q* G4 b$ o0 a
}
, y/ L2 s' d/ w! D( E2 l/ J
& h; s: P2 U% V& `
+ o0 V7 K5 X, I3 I2 U/*
9 h3 F$ J$ P# H1 q输入数据: 2 W/ @8 s3 ]: w
5
- p7 S7 \/ V6 c. P: C8 }: { 7
( |) @' N- w3 P 1 2 10 4 @9 S- S A7 _; p$ \: c$ J
1 4 30
- h5 P; s/ G8 N 1 5 100
4 m! ]0 g( ~; k$ T8 O/ y! E3 Y+ f 2 3 50 ! j4 j0 `# ?6 _0 L
3 5 10 : }2 X t1 E4 W" G2 Z: \
4 3 20 % c6 G6 R$ j' F1 a" n, p
4 5 60 0 j9 _( \, n. }% A6 W
输出数据:
2 I1 x$ e$ n: l 999999 10 999999 30 100
& n T9 u8 ]5 ]4 E. X' u7 e 10 999999 50 999999 999999
1 ]6 I. S' H' ^- O5 ?5 \0 m- d& S 999999 50 999999 20 10 ) w9 W! [1 |, C/ y, b4 D5 }
30 999999 20 999999 60 7 ?8 K# U0 V/ w5 J; ?0 X8 k
100 999999 10 60 999999 2 |5 D S8 v. W
源点到最后一个顶点的最短路径长度: 60 G" w) h! n2 M+ m
源点到最后一个顶点的路径为: 1 -> 4 -> 3 -> 5 ! E |7 A. Z- t. N$ m7 z
*/
, f# j, f1 o! K, H18 l" ]- i3 c2 r8 J3 D1 n
2
( g# E3 ?2 B8 S8 J- {3) |! \: g2 O& N7 k+ j7 T7 I
4
e: J; c- O9 u! H5
6 ]- o3 o+ ^/ O1 G+ H2 y: ~8 Z6
: g/ U% o( _( X' m: b7) a' R, H- s" |
8& r3 C8 r& j4 @- c ?* x4 w0 g1 O
9" z, ?9 p6 D' E9 O q! ~
10
0 |4 k* m. O: q11
6 S( u) K7 }+ h120 o; H' ^3 b+ t v5 a# e' A: o
13
* n* f; d7 |: {6 Q i' ^14 l, f$ r- L9 z+ M. P
15
. d' w# f+ q. J+ a4 c& n( I! u16" @2 a, B' Z W7 _3 m# i
178 b$ N( g* ]' o+ i A; `; }
186 a( i4 x; d3 P( K8 K" K9 L9 L" e
19
( S) ]& m8 s0 @) d; w$ E; g20; k- I) y- j' D% o/ f% S5 i2 u
21' {& [% G; d) _" @3 f: j# D& Y" r
220 V5 L; I" |% Z& Z7 j, g
239 z1 {" }! R2 y' y+ j. C
24
% `+ u+ x% ^$ `& t8 G255 c2 e I1 O2 D' d* R
260 v& i0 T ~1 x- a
27
; }# n$ e0 B( k5 V; @7 e28
6 P7 `3 e+ t0 c29
0 l6 l0 R8 T# I" U% [" V# U4 ~30
% @0 p$ E% g* v0 c31
4 E: [6 q8 S2 N32
% r# R& M! u% g9 a. Z. }33
% h( c0 j" n1 v% o/ w* {+ x j34
2 B# L; `& j2 u* |351 T4 j% S/ E! ?) }
36
# l7 l+ x: U3 r5 ?0 l: T8 \2 v37% S1 t- z+ {/ D* d+ ^# M
38
( q+ I( w# w+ C6 _% G" V0 M39
. b/ Q% b& \0 n/ ?9 p! o8 q40
# N; {& j; |% G* A& j. \' s# D41
/ D9 n5 a) W# p! X' ~! H1 k) C42$ r8 w* Y$ j+ _# X8 E J" m4 o
43 s# b+ D. Q, M
44
8 Z. p" J1 R! R! J/ m45
0 q$ p" `) R9 k* }; W" Y: C( r/ T$ B46
- F$ X1 h7 f* O/ H; W2 [) s) Y47+ X3 p6 Z8 J9 l$ @" L+ S
48
+ K1 E, S5 d( o" V R& f49
2 {) X4 j, s" {% j. B9 p. b50& x, O% V- x! Z9 B5 E9 Q: r$ G A
51
" B4 d f! d/ T/ X& R% u52
. W6 h2 j) z- ]# W: ~/ Q' F3 g9 e, H533 L, \* F1 N& q
543 U& v, t# Y9 h7 s
55
+ S$ V4 j" F! R56
8 q2 v2 O2 l. H+ u. l57" ]8 O0 S& ~0 e" k
58
9 Q7 T: c- m& n/ q1 w; i6 i8 l59: V) C% s- w+ ?1 f
602 Z& t5 d( } P& `
61* z& y v3 ]' t8 i
628 X& }* a. E; F! v
63, ]3 ?8 I0 T7 ^: u
64
' v6 K' G R0 O, Q65
| C/ \3 b1 |; i _6 T- v668 _# q) o: f; B k* p1 b
67
& a: r8 _3 f* \8 j5 Z6 [6 H1 R68
C3 r$ q) p9 c* F! }- c* v5 }69
/ K1 O5 u* F& E" T702 K. M8 f- h% [2 @% J* [
71
& a ^$ a' G- U W0 U; f72
0 V4 Z# d5 t; }, }73! s" s4 L( ?! e+ |
74
. i/ |" W9 `- B$ f& R) i4 q; u75
8 S% A# Y e, Z- T76$ Y3 ]3 o3 t7 i* Y" l# ?$ v
776 ?9 \5 x# N; {: V9 _
781 X- u# d: g {1 ?# I- G2 M
791 o* V/ V! A; Q
80( @7 s2 X M* J) A5 k9 }% J6 X% W1 ]
818 r# [7 X/ j9 \5 m" W# z8 w' h2 g8 _
82
' Y$ _. l* W! E* D83
6 y9 m& x$ `+ [# |9 q8 l847 r" P0 L# E/ j% O* T) h8 N
85
0 y9 o( m9 N& I' Z, g( v86
, z+ J* d6 o' \87& |- k- P! f$ l/ h) T& a* O
88* _2 N' A! C5 |' V
893 x; s' H9 T3 Q9 \7 A9 E7 C! b. r
90
, A( u3 j& ^5 J4 u91. V) ` M2 P+ x. Z
92/ o+ J& a# \1 ?2 a
93
8 G4 |+ ~. ^. G# v94
9 N$ |* S" U6 D956 l7 C1 x8 G( ~2 ~* n* n
961 ?8 k/ B Q+ ]! T: G" d k
97
( b3 @: ~0 {8 C# S2 ^6 n98/ ` s3 s* n* M8 [' g* e
99
" o- o; q& k/ n/ x% ?7 t1007 \0 u/ u/ J7 d2 E3 Y6 x7 G! v$ S
101' [# @* ]# R& ], V; ]* v
102
. v( B3 Z0 j" n; _7 A. o, q, F103
& u: J* z1 |2 q+ n0 v( M/ ?, N104
1 n" I1 z- E n105
- y* |; c; i% z) d106
& U9 z+ `& b8 R3 I4 o107; T' ~4 w5 n- G; g, U! s
108
% O- ^1 N+ E0 Q2 m) P- {" S) a109
4 Y; h. v8 p; G/ z110 x6 \; j6 C: e0 {! y1 L
111& w8 j) `! g ~5 l+ L1 [) a
112$ p1 Z( t1 u2 q9 l
113
' C& y+ k2 J% b* Y9 W5 ?114
/ W, h8 Z, v& p% ?115
: z0 Y1 Y1 z- r" q( v116
) _7 `% b( b& X2 X9 \117' [- l- l q" H
118" z9 t# v# x/ _1 F8 `
119
, b1 R+ c. \( [: e120
; I6 J$ L6 o0 ^2 [$ E121, s8 @$ H! a; Z$ G5 m) ?: l) x2 Z6 ]
122
" v5 _7 |3 A$ W0 C1231 u" N% o v* i' m- r- U* L) d1 k
1241 _4 V! g$ |/ _- D, F
125
: n( ]9 R( q0 Z9 P/ s126, L s7 f9 |4 R$ m
127
( H, r) A: f9 U+ P8 v; x3 z128
$ Q7 z: X# t$ N" U3 }1 M1298 R) @3 [; }6 b2 O% M
130/ \# I+ M2 b1 b" U
131# q0 x* e: {+ c3 a) o
132
, g- N3 _' W# `$ g- J9 Z1337 \; D4 l i" U' v5 |7 }" z
1346 B, `+ d7 W. u5 m2 o) O
1358 e! K' q" H5 Z0 s- |4 e, @8 H
136, G) m$ ?! {# h5 M
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//设点与点之间的距离均为double型
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6 L4 B! q( N( n+ Jdouble a[MAX][MAX]; ~- f. k, @/ | `5 a2 n
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7 d$ A: ?, [5 j( U版权声明:本文为CSDN博主「跑起来要带风!」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。' A5 b; }, g+ I, O" F5 k0 d
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