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 566305 点 威望 12 点 阅读权限 255 积分 175114 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 ; B# k0 ~% [: D. e J
一、蒙特卡洛算法
4 \) o+ `; b/ _$ D/ `: ` 二、数据拟合 ' H4 Z4 Y9 v8 _/ c
三、数据插值 ! Y5 z) T/ i: T5 ?- A* @3 b }" P
四、图论
I# B, j# b) |& B4 J, v 1、最短路问题 ! p2 u* } ^% w4 C3 K) ]1 |& U
(1)Dijkstra算法
5 R, ~+ o; X$ ^. h! `4 n (2)Floyd算法 / j% a6 s2 m& ]& o
! M4 m$ g9 a8 M# H
; W/ t- t( z; `& x& v, V1 L& d F& \ x$ m o. \0 h6 I2 {5 w" I9 H
# } A/ }/ d0 {- x4 y
一、蒙特卡洛算法 5 v& Q: s" w: P( {4 R- d$ l
1、定义
/ c1 v6 f6 J4 Q: a
5 Y, J! C" H# g1 K " ~' u4 R, H1 p
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。
% A+ L8 e* ]! o' d, V9 r4 y
B8 P3 _+ _. {: C8 S
* `2 @/ L8 x6 t
. X8 p6 r% `9 ]5 n2 I ( c0 ], n1 M* N6 w8 y7 M
2、适用范围
2 }1 E" R" M- e0 a% r
/ |! S. n' u: B6 i ! j7 k' ]$ l; y0 t% V
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。 - P$ e5 E8 N6 C9 |. [
4 G. K* Y8 |- {. x* y
2 ~$ |: u" u' ?1 b 2 `5 I+ S: P0 J5 h( x. Q, d
) R6 n" M3 r2 z/ x* W8 P
3、特点
! P/ l7 O2 j' ^( m& x 3 A9 d6 M8 u* }" U
( ~( h8 G; f) e. ^, Y! z- P7 z 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。
) y) ?( g* l1 N# a3 o3 ` F4 a$ g7 H9 u0 T; V
% K0 |1 q9 T: j) v4 Q 7 a+ N4 V m0 D8 \
5 {, p7 q" E0 Q0 r
4、举例 - [7 r- w% I# G; j; ?
3 D+ i4 T* @1 z2 R/ |
' ^0 \8 x) B! x* W. k2 W- x# E
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。
" U. l, y8 L5 s6 x9 }5 j" T - t8 P& k8 W: j, X0 B+ ^5 X
1 R3 A" j2 D# R# W V
9 k6 X. ~; w: @0 ?* A- W S( s* m' s4 Y 5 R2 I; W8 R' M8 \' N0 {4 C& T. u
(1)作图
5 e( m! ]1 F9 q9 ~8 V$ v" ]
# }1 [2 r) Q& M; q# i% a/ V' l
( O8 N& b# m5 a0 t Code:
+ v5 b6 S) ?4 U/ P4 t& H 1 m6 y6 `$ Y V1 N
: R; _+ y/ N8 [$ W& v6 \' k; O
%作图 ) o& M) ~: ~: |
x = 0:0.25:12; " B5 m4 ?: f9 S O! W
y1 = x.^2;
* i3 g/ d+ c" } o+ i' V0 u& s y2 = 12 - x;
! ?; w2 z" D% s) I* i2 r! i+ j plot(x, y1, x, y2)
, ]: t& X! Q P( q xlabel('x');ylabel('y'); + ?3 p! E. a+ T! {& _( J H3 P
%产生图例
. C/ F1 O3 Y) k# Y: { legend('y1=x^2', 'y2=12-x');
3 U F$ u6 U9 V title('蒙特卡洛算法');
|% A0 Q/ Y! M* J& f %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
4 I, X/ n7 q( q axis([0 15 0 15]); 1 T: a+ R9 M2 I- f
text(3, 9, '交点');
) k- X) c; B" a* o- N' a %加上网格线 . h0 t& \8 C$ S/ D7 r
grid on
5 L4 Z) T( {% l9 o9 B* \! @4 A. T 1 / F! z5 `7 J' L# K9 D4 F
2
9 }; j5 x; @- O" x9 { 3 - g# j0 U% i, |" I
4 $ Z3 S: T. |7 q! r2 S9 d
5 ( q ?" g& v1 ~- w
6
& T3 [) {' j# W; D 7
, v. ]5 a0 @2 z @! N( h9 u 8
: V* l; g3 l h- z% D3 S 9
8 S" W z& U. p) [+ _* }8 t 10
* K, Q7 h \6 j 11
8 `8 s3 g! L) i- u! m, M* v 12 ; W7 M4 c; X2 X0 o& C( Z
13
& B4 u9 m& n" O, ~, Q: I 14 ) r+ l9 y" ^ p" i+ H& j+ U8 m
6 N y& n! g5 S4 h! u
, z/ Z2 x4 h4 n, k9 V% U (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。 + M2 v* @, M, F
' l1 @ `6 k/ H. q ^# ^- |3 r' @5 f# A
& l# J. x* V8 Q3 m% I5 y Code:
) V# b' X# k/ \# Q+ e& k5 I
- I0 }# B& i; Q, m
: ~; j( T- y0 U4 O2 H/ z %蒙特卡洛算法的具体实现 5 ]( y& Y+ B! S: W5 ]. `
%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 3 _3 X/ F( v' _2 }- e
x = unifrnd(0, 12, [1, 10000000]); 4 P! S* F+ L) `) S: i0 n7 S0 J% o
y = unifrnd(0, 9, [1, 10000000]);
( H* }) I+ f; t- T% \' P, B5 ? frequency = sum(y<x.^2&x<=3)+ sum(y<12-x&x>=3);
+ L% d1 l& R& e" a/ u area = 12*9*frequency/10^7;
1 C0 t- ~! A; `( e2 V7 J4 \ ^ disp(area);
, ~( u3 c6 I H+ h: |2 u, q1 b 1 3 K4 @% q0 T+ Z) N+ ?2 c
2 2 w! @, q( q- `0 B4 V' K
3
7 Y1 D9 n) w" l2 ` 4 3 W) f! B: K* l$ ]# |- t6 I4 G, O
5
3 V- Y9 S$ ?! k$ W3 F( t' W 6
6 C( m: J$ J# T' a, C: f- G! w- v) L 7
5 c! X6 j3 y( R7 @0 c. P2 r 所求近似值:
6 Y; M# Z% p2 q2 x # w7 g3 N1 ?/ I: Q& b( c9 }; q
/ r0 D2 I; [& j
, m& \6 ]% r" |, M, ]" L' ~0 f8 c
g. s/ R3 k, N
$ Y+ ~9 ~8 J) U& E p! _, T9 b
, j+ @; D/ h0 X) N) @ 参考博客:https://blog.csdn.net/u013414501/article/details/50478898
. y' _' r: t; u) H6 F0 j$ \- j
& b6 d& @. F% u2 o6 }
8 r; c* C4 o% w6 b3 Z! _( N* P; t 3 H7 g2 ~- T4 C3 i' ?& x
4 G1 {2 Z: i) @: ]2 P1 ?# |
2 m5 S8 A9 h" d4 w
( b9 M2 A% X% N9 ~/ S 二、数据拟合
/ H, G8 g* a! w3 r V) ^ e" ]3 Z 1、定义 % K ^6 A! ~) Q6 t) v* h
! o. H2 J- _3 D( ~2 ]0 p
# u* N6 M) t3 ?( W6 u% A" H. e 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。
7 Z; ^# G T" M* ~. G d ; |0 h4 I3 ?/ _
% H. ^7 Y4 \7 q' @ , c! f% u- ~& @0 u( @0 ], l
1 \) F/ Z! _5 g7 f: o 2、常用方法
& G+ C+ M4 v, M: v$ p: G/ O& s/ ]5 F
' _& I! ^- j- o3 l" O 7 U* h! }7 z2 D+ g! U3 H, m. t
一般采用最小二乘法。 + e3 M9 v: E+ [. K9 Q
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。 2 L) V& K0 Z+ l
/ y; }! a3 Q9 A% t2 \* M $ @9 S: d6 _( m
3、举例
. K7 P# C: V% T# P c# J& g
% m8 h# B Y. N. I! J% S C% V + o; G( N+ o, G8 E! F3 }' q1 U
(1) 数据如下: 6 c% K) f$ D& x) t7 c2 C+ g/ Z
* {2 }" t: m( H- [& [. S
& z) n2 N* J* K) ^3 B7 ? b+ I2 @ 序号 x y z
, |: E* _4 Q" u6 z2 }6 f9 E$ @9 I; H 1 426.6279 0.066 2.897867 * w- \% }4 w& [- ^( u+ F( S0 s
2 465.325 0.123 1.621569 # Y$ t$ G: c! V0 D8 t
3 504.0792 0.102 2.429227
7 V- z. W, @4 A/ o9 E) F, a 4 419.1864 0.057 3.50554 7 a7 W5 p) y8 G8 M2 ?
5 464.2019 0.103 1.153921 l) J8 v! T. o. |/ N. q
6 383.0993 0.057 2.297169 . Y0 c" Z' L/ \) Y5 Z' i( z: Z4 C
7 416.3144 0.049 3.058917 5 s0 H0 w4 y: b. B6 }) F. C
8 464.2762 0.088 1.369858
$ G6 E9 v& m0 \0 O/ } 9 453.0949 0.09 3.028741
! H) ^1 a4 W2 g! z3 P' t3 H" {$ M 10 376.9057 0.049 4.047241
$ |+ L6 H% t& Y" _" X2 B1 l) | 11 409.0494 0.045 4.838143
( ?2 w4 N8 | V- q n8 {' ? 12 449.4363 0.079 4.120973 $ |* a, ^9 f( V9 h" m8 U# A5 A
13 372.1432 0.041 3.604795 + _, B" W ^2 U+ ^
14 389.0911 0.085 2.048922
! r( J# m( h- v 15 446.7059 0.057 3.372603 7 t# o& j! U" `, v
16 347.5848 0.03 4.643016
* ]6 I6 n$ c4 _4 c' x9 O 17 379.3764 0.041 4.74171 7 z- F1 `/ ?+ }& }2 d6 r5 O7 B# w
18 453.6719 0.082 1.841441 + J5 \5 J {4 [+ _, d2 ]
19 388.1694 0.051 2.293532
: d( C! n7 r* n. _3 E2 e 20 444.9446 0.076 3.541803
! {( r3 g5 ~/ x+ K* L# C 21 437.4085 0.056 3.984765 . G; N4 _1 V' g f$ P, q
22 408.9602 0.078 2.291967 3 J& o( C- X7 h: o
23 393.7606 0.059 2.910391 [" M6 N5 T' X$ D" u
24 443.1192 0.063 3.080523 ( ]# M* q# b9 g/ S
25 514.1963 0.153 1.314749 6 j) C7 t5 i5 Y: \& B; l
26 377.8119 0.041 3.967584
- f* Z5 D- [2 c* c) F( b9 A! G8 b 27 421.5248 0.063 3.005718
( T5 {! b5 x3 [5 W9 Z5 L4 Z 28 421.5248 0.063 3.005718 e2 t2 d6 p8 s1 G T8 u
29 421.5248 0.063 3.005718
5 r# A f1 f0 A4 N 30 421.5248 0.063 3.005718
, S2 K' Z' B! i" H" D% u 31 421.5248 0.063 3.005718 , Y4 ~. _; s3 w- l9 i
32 421.5248 0.063 3.005718
0 G/ p# i; z- p9 E. q 33 421.5248 0.063 3.005718
. i# D2 {9 {0 P. i8 S 34 421.5248 0.063 3.005718 $ g8 Y7 p: d( P1 r. k5 s
35 421.5248 0.063 3.005718 ! ^2 O0 X4 ~; c7 z4 n, `' `
36 421.5248 0.063 3.005718
( A& u$ H- O2 c6 L8 J+ _* I 37 416.1229 0.111 1.281646 + g' t3 i$ Z! o5 z- `6 I
38 369.019 0.04 2.861201 & c9 w( N) z* n* i. V( a; A$ U
39 362.2008 0.036 3.060995
3 A. Y9 I, n! m' P3 K$ f 40 417.1425 0.038 3.69532 . y X0 x% N. ] B1 T: c
1
" A1 `" G9 M. C2 _6 m2 {7 X K 2
, u' M1 b1 k9 R6 Q1 C 3 * N0 J' J3 ~) H, B( k0 U# }
4
, ~2 @ p& D+ n7 E; n8 w/ P 5 3 a8 T* ~+ t3 _; n
6 ) C* c2 {1 D8 W3 \1 g
7
8 ]- P0 ?3 K8 x5 c, d1 r! c 8
' q6 e3 H/ y$ z" H. z& l% A. O 9
! F% D: c- i2 _4 u5 l/ O7 l$ f& B 10 2 x# ?8 y; r% K# L
11
" L' M1 [& u) g4 ?9 r! z% S; a 12 5 y6 _) ^7 w# j, ?
13
3 C9 m/ I, z4 `5 t/ _. K; B: z- w 14 , @/ h6 h2 ]; Z5 h' v
15 $ N3 h: z( c: W: C w v
16 6 z1 r) K2 o; e- h/ a( ?
17
% ~* c" o& y! l# x/ V* I; P$ O 18
) f+ s; ^5 e' l% g' G, R6 { 19 7 i* H) o- t% Y8 `7 b
20
6 s% f0 w6 l. u8 p& c 21 * b; E/ | o; \- u; h$ i( u
22 9 g' k4 G4 g7 t6 g! I
23 0 R2 C$ u- @* U, W, j' M
24 a; G6 b K6 Y
25
/ {$ I$ s4 n' Q. h) w7 ] 26
+ J! c% [: G3 l 27 }6 k9 X6 d/ N
28 ' _' i; j) d! L$ K7 k+ {$ |
29 # N' ?- o/ F, T/ _( _+ t
30
0 ^ }0 [& Z) Y" S0 }: E# c+ ] 31
/ N5 Q" \; q: ~6 p: e 32
, F$ L! Q+ n9 W 33
' g8 V0 S7 e% }$ a9 L$ L) ] 34
9 W. _, d8 @: v; R$ J5 Z 35
8 b7 Q) z; ~0 j4 X' B/ ?/ w 36 ; C1 V" m6 u; y% r) y; e/ c! f
37
- X7 ^9 T8 \" e2 B+ \ 38
5 x5 w; t/ J" F. t. H 39
4 j; i$ ?8 U* ]% t 40
( j- f& y7 t2 G+ a* w& k 41 % Q# R! @8 l! E: m, l/ m5 ^3 Y: @( b5 }
v4 |; q9 w2 w/ h1 ]! c
+ g+ @: u; n! f( J [" C
(2) 方法一:使用MATLAB编写代码
2 p R; |! v5 p" b% ?$ V0 r 8 o4 B/ X1 c/ l" x0 h
" M. R, i9 d \! V& B: @6 G3 U& F %读取表格
1 X) y- h) t- L0 a A = xlsread('E:\表格\1.xls', 'Sheet1', 'A1:AN2'); ; a( \' k) k$ a @$ j
B = A;
+ |6 l( k2 G5 |9 x3 s- x% l [I, J] = size(B);
. D4 H/ B% M3 {( T& O8 j 4 {6 A8 Q3 O0 |5 q7 o; R) D& [" ?
%数据拟合 0 m/ F" \ b1 c
%x为矩阵的第一行,y为矩阵的第二行 9 l* p0 R$ v9 s7 H
x = A(1, ;
" |+ [) f2 H; x! r" g/ z' \( C6 j y = A(2, ;
: @/ K0 G! j+ y, i %polyfit为matlab中的拟合函数,第一个参数是数据的横坐标
# S1 W2 R& \) L4 ~! y %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' j/ x) P, d2 J; Y$ n3 R. Z %返回值p中包含n+1个多项式系数
' ^& G* ^8 W# \9 f/ g( g p = polyfit(x, y, 2);
' h6 w9 ~) J4 {: P2 ?/ C' ]8 |2 x disp(p); ' K8 L" i6 `3 X4 D& h2 a9 ^
%下面是作图的代码
) S) v" q2 k. ?/ f* j x1 = 300:10:600;
+ p) j6 ]: O& F1 K$ s %polyval是matlab中的求值函数,求x1对应的函数值y1 G; A! T. ]3 C0 [
y1 = polyval(p,x1); + A6 r- p4 Y+ f0 Y6 v8 z
plot(x,y,'*r',x1,y1,'-b');
3 C. ^' M, ]: S/ X %plot(x,'DisplayName','x','YDataSource','x'); ! D* l# v% p( d2 A- P% V$ t6 H) @ P
%figure(gcf); % M' i# |, H5 c( I1 B
1
/ Y" W0 j% M; ]+ c5 r 2
* I2 O. |3 M: b% Y& G! X) x 3
7 ], z3 j! i9 ?" `0 _ 4
9 Z3 _$ @! Q9 ` g) L7 p 5 6 Z! B: g% c' M+ z% j1 w, w& A
6
" \( g0 O! l/ R4 I9 o3 T 7 9 q; _+ L. Y2 p& z# t$ X) P E7 T
8 % J0 b/ V3 J1 @+ ^1 V
9
( p, F. k9 A4 j U8 F/ t& ~, h 10 ' h* B- d. m3 {
11
8 Z7 j% B$ ~9 X( T 12
+ P% f# m- T4 B 13 - [" O8 d. g& j9 g; k+ l9 Y3 n: H! ?
14
- F+ ~! v9 c8 G 15
8 J% B2 |7 k/ x6 y( P2 L( ~9 u 16 ; V# |- n/ J$ F4 A) E T
17
% b/ Z# q' u2 C: |+ x 18 + O2 L8 \8 x- U0 i
19 9 v/ A* j* H" j E V6 ?5 `
20
: }4 e: K K" b6 ]8 i) \, [ 21 1 T% a) C3 E ^- a/ }$ H4 q. M. K
; i5 f. X2 ?( e9 z/ x4 P
5 n& }1 u. G$ m1 }: n4 X: @$ y
(3) 方法三:使用matlab的图形化拟合包(推荐)
! @9 Z4 N! D4 @( f1 I- M+ y0 R) }
$ i- U4 d0 O6 r1 Y # v" _! I# i. o; ?7 l$ [0 v R0 c; s
$ {) r1 ^4 A+ _1 T
0 i! I9 g: c& ~ v6 r
将数据导入工作区并通过cftool命令打开matlab的图形化拟合包 % `4 a3 J, _6 C- q
' P" }& G- C% P& {; h: o6 v
; \3 q( k$ k" x) n' E
/ Y- M' y7 Q5 L1 q, ?
0 b4 e# A; Q& G8 u) X8 H 选择x、y变量
1 w) b0 q( {! i" z
+ J" M1 J- s$ K V* @( O3 T2 D$ \
% O% g; S7 B" i ! b3 n4 o! G4 C' s- ^
7 i) n! p4 ^) w6 D# L
选择拟合方式和最高项次数
! D) z# U+ e1 J. Y) p
$ i6 h% m$ T+ O# y1 }0 a/ u
2 O2 d& T, ~( g" G/ n6 b& Q
& Z h" V% @! g ' W! ^2 S# ^+ E& p* k4 v/ G
得到拟合结果
" [' c8 Z! p& O
7 a: R, ]; d3 G - c' q7 h @* e3 a2 [1 S+ F
' D/ ]- g: r9 a( z
+ K1 u6 A! i# W, H( \3 ] b' p' } 使用图形化拟合工具不仅简单快捷,还可以使用多种拟合方式,寻找到最好的拟合曲线。 1 F- V) V1 F% I/ g3 Z, g" B5 l6 H
3 z$ [+ ], |6 s, w, ~. L
! e y5 W3 i) m* C# t1 b' J
/ u: C0 s% c$ N5 [+ c2 |7 k
3 I7 V" W$ ]# x" h # f6 m- ?- l1 x" Q6 f4 J& L- ]& Y( c& M
% z& T- @. `& p h( y) T5 d 三、数据插值
' d( D- U8 w8 b- Y9 ` 1、定义
: R1 \) F! ]7 o* t
`5 Z9 N3 a8 y , _* T4 b: n( n' F
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。
9 m6 \$ ~' ?" S) O / x' _! a1 |/ c. q& n1 i
% u% g( k$ I6 p+ @ 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。 0 s9 {) ?4 E( N- X! s7 V- H5 B
- T4 L0 w; F- ? + \' j' `# C6 Q
8 H* \: d: _) Y' z- p
6 _5 ]* o! ^- O7 ^) `* J 2、作用 7 F: Z! U2 ]$ M9 }
: A5 U6 r3 g/ `# W
2 q6 v' S8 |; E 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。
6 ^& d- _" S# ^- p+ Z
1 d! `% ~+ M* A; L, u" h ) Z" y0 j6 N: }* z! A
- l7 r9 z5 k0 t: J
% I& o! Y# p6 b0 b 3、举例
; o( I H1 {9 u- _; N6 t5 y
7 C. m/ i7 W' Y1 T; d* [* A 5 i5 W, u, n$ L; J# W- i1 V
%years、service和wage是原始数据 / h0 m2 H) q6 i# F1 i
years = 1950:10:1990;
: y3 ?7 a( w9 A) g0 o service = 10:10:30; 6 x$ ?& L* o9 H% O* x4 g/ l
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]; ! K) R, e5 o+ k/ j E
[X, Y] = meshgrid(years, service); 7 \2 Z' O! k4 b, Z0 }
% % 三维曲线
- ]3 b9 ?) S) Z % plot3(X, Y, wage) 3 y" \: v' S2 m0 z8 k" t5 V) k
% 三维曲面 & C- n V# [9 y1 N; v
figure
3 M- t; V& B) C" \7 r9 T( N" J6 e1 H surf(X, Y, wage)
' T+ i/ l; I# e, J# ~9 @( m M %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 K) x& z% l( h8 _* Z% m
w = interp2(service,years,wage,15,1975);
# p- t, u r7 z/ j 1
; b+ n5 T& O2 V/ K/ n3 E& C 2
6 B& I& @ X4 _ 3 8 s0 \5 z) N$ T( H p! t
4
4 Q# G0 x3 [, ]; ~+ u7 K 5 . R/ U0 P9 K2 h4 a9 x
6
, D3 S& P$ G8 s0 @" `- G/ H 7
% w- `) N. `* G( l; U 8
6 T2 u b! s1 _2 Z% d p; c' R 9 . S: s! ^$ w( _
10
, i. Y5 _; D2 ?+ J( L 11
/ _1 f1 D/ [. @0 N' z: S; E 12 ) \! |7 a' Q1 f! m, t
A( O9 V- c" D/ J7 Q& L
0 Q4 o4 C" @- {% |' c1 V/ m
. \* P& |: I; Z- F, _1 i' W
5 s. C1 x2 h5 D2 Y/ r8 x 可参考:数学建模常用模型02 :插值与拟合
2 ]5 E h2 W4 g
( C, R: Q+ Q8 Y$ `! w: m : s! s4 X0 F* ~; r1 ~
) H* q$ v& \5 \
2 a$ |. @ D) y. F% E
, ^! `% T ?: U; j6 X9 [: A
. \/ N+ {* g7 p; k- L; l+ A- e! {) q! B% R" l 四、图论 " y( \+ V3 {# v- Y7 f" e
1、最短路问题
$ z) `, i* c$ u: p4 ?4 T I 最短路问题就是选择一条距离最短的路线。
: o; v2 Z+ ]' v: A- a2 Q% W) R
2 Q* ?# B. r" p- X
; o- s6 ^# a$ e% _/ G7 G: E 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)
* b! Y) @" O, H& s5 ]6 k u: T; o7 C* a& B+ z
t9 ~* O5 F% J7 f5 o 具体介绍见这里:最短路径—Dijkstra算法和Floyd算法
6 v) q) t! C! ]. Y) I1 B; h+ Q 7 I) t. j5 e. ]: y! i
- e' F! \1 S, A1 u! w 0 s! X ] h! a/ L2 w3 z) [
7 \1 c( k3 A! f; Y
(1)Dijkstra算法
7 b2 ^6 f/ w3 P) X- l( | 先给出一个无向图 , ], d0 \0 J* {9 L; f; \% `. a
( c; ?( ^! }- }( N
/ O: C7 a# X: |8 j& L$ _# \2 q
' e7 u. T* `9 j7 {- \% A ' r6 |: Y8 v Z% m5 G, T6 z
用Dijkstra算法找出以A为起点的单源最短路径步骤如下 7 o. Y5 l" D% w) z$ b/ o8 s
0 x+ M4 ?! N1 R3 T$ E. A: O
/ E/ m/ K, F% Q8 z
" A7 n4 m" R/ X# o/ F3 g
( H- Z- Z8 q1 g! q 4 J6 p6 u* N' c
( K+ ~/ ~& d: ^" e5 I) |" _ 代码模板:
) o, @5 E8 y% W7 ^' I* S8 f
. \/ w5 t1 l4 k$ J! A. o/ w; R
9 y+ _! t8 M$ b9 ^( ` C8 V #include<iostream> 1 h0 T4 E; H% M7 V/ D y0 O
#include<cstdio>
' Z/ A# [0 r, H #include<cstdlib>
5 Z1 }6 I, d' _, u& }$ x #include<cmath>
. `7 H; T* ?" M) w1 @" c #include<cstring>
' [& U8 C& Y( J8 S- S p; A #include<algorithm>
% B. G0 Q. ?0 v1 A. \ #include<vector>
1 Y, Q# }- Z& T+ j( |; s6 U #include<fstream> ) v; _0 H' B3 H% k& y7 X+ i' f
using namespace std;
. y* t2 W2 T7 A8 ]0 w
3 D1 M7 d$ m9 I- x; @& G5 R6 ` const int maxnum = 100;
: p) l5 `/ H/ S C7 D- s const int maxint = 2147483647;
% v4 v$ | X# b6 T3 d; P int dist[maxnum]; // 表示当前点到源点的最短路径长度 1 r. Z1 r$ A4 Z$ r8 [1 l/ O- K
int prev[maxnum]; // 记录当前点的前一个结点
3 O% }, d; c* m, Z" y int c[maxnum][maxnum]; // 记录图的两点间路径长度 0 P1 J9 F+ } u" M* J6 Q
int n, line; // n表示图的结点数,line表示路径个数 6 E7 e9 f; y, X2 n: I4 I: K
void Dijkstra(int n, int v, int *dist, int *prev, int c[maxnum][maxnum]) ]/ k& ?' Q p
{
8 L) c( F9 n% @ bool s[maxnum]; // 判断是否已存入该点到S集合中 7 O1 x: v2 G4 N' R6 _! m
for(int i=1; i<=n; ++i) / L( |! @ Q+ i+ Z/ S2 s
{ 9 f& G1 m/ ^" p3 i6 h2 n8 |
dist = c[v];
& n7 l( A) k9 Q- \ s = 0; // 初始都未用过该点
2 T' m1 n! Q) i if(dist == maxint)
8 R2 Z) m2 y" X9 |# n& } prev = 0;
. k! J8 d& J1 T9 V7 q/ G else
5 H- M; z1 k" d. w R0 }/ X6 i prev = v; 1 E- L! Z( O" ^4 V7 _6 C! y! H
}
' X) |, F- v7 d7 z dist[v] = 0; " W. B6 G$ d1 @* f2 B
s[v] = 1;
! r+ p6 {9 S9 E( A: j* v, w- U
3 r; m" T# y3 V# b: P H // 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 + i8 o; v0 E- b" F# F6 v6 A' z( F
// 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 4 Q/ s, G0 t: D' ^0 K
for(int i=2; i<=n; ++i)
2 ?- E; p' `: ?1 N9 { {
" H o* A8 k3 L: p int tmp = maxint;
) {8 c2 O& {: t0 _) {) f- p int u = v;
0 t3 e& J$ [) b. s // 找出当前未使用的点j的dist[j]最小值 $ W7 e9 e! i" Y# D) f
for(int j=1; j<=n; ++j)
1 Z* s) q- B0 r# P$ h2 W if((!s[j]) && dist[j]<tmp)
. e J! M; G$ H4 l8 @+ g( }9 d {
5 e5 e! h9 [; F3 N u = j; // u保存当前邻接点中距离最小的点的号码 8 K+ C* O8 \( t" R; {" Y& e
tmp = dist[j];
9 |4 e# r" C) e" T4 h6 z } . b0 Y; t4 \! V2 y0 n7 N
s = 1; // 表示u点已存入S集合中
7 a$ \3 Q8 e6 c G8 c) S7 F
6 t9 O/ x; k* F+ N* O! d" t0 Q; L // 更新dist / Y: t* |) H$ r" b M2 R( s
for(int j=1; j<=n; ++j) 9 A1 ?3 B4 a: {8 k A9 p! [
if((!s[j]) && c[j]<maxint)
. }8 h* w4 G5 S" |4 ~ { + q( Y# D1 n" J
int newdist = dist + c[j]; ' D( H/ u" A" C7 W7 R& j5 ?
if(newdist < dist[j])
- v( A! B3 O: Z7 v, b' c( |% n! p { / [8 H/ i' W8 l+ L( p5 K! { X
dist[j] = newdist; ' _8 i5 q- _1 |/ w0 r1 L) E
prev[j] = u; ( X& s8 Z( Y% }9 {9 V/ A
}
7 N7 L6 e1 p A, c9 t } 0 L( v9 k$ H! b _
}
B0 Y* y: ?! B ?. P }
1 k7 G9 u! [5 }7 W! h0 i void searchPath(int *prev,int v, int u)
# d5 l2 t3 D5 A& J: W5 O1 l+ |6 o. \ {
6 s9 \ n8 Q! h9 Q6 [% ]: H int que[maxnum]; + Y" E S7 ~& r5 d9 n$ {6 @) f
int tot = 1;
" \. d8 [. z* m& ?3 S( J- e6 j1 W que[tot] = u; ) K7 f f& M6 l4 V1 |
tot++;
5 ^8 i6 |$ v7 V3 p. l int tmp = prev;
# I9 t- ~% j, n' J while(tmp != v)
% Q1 y3 F; u, `, q { & n% g0 a. ], N8 y- }$ ?* q5 E
que[tot] = tmp;
! U S9 B' w Z, g& S5 X; \ tot++;
1 `# W+ u+ Y1 A+ }$ c tmp = prev[tmp]; $ z# ~* B: W2 V7 k* s
}
+ [+ @1 H4 Z( ~4 A3 Q que[tot] = v;
( v9 T& m& v8 w* ` for(int i=tot; i>=1; --i)
+ {- j4 v G9 ?1 a) w, j# p if(i != 1)
' h: X6 d1 x5 r5 a1 W cout << que << " -> "; 9 D$ Y, j8 E. Q- T9 l( M
else , N- L. v/ x7 E Z7 A; Z
cout << que << endl;
7 i x% x) V: Y } " V! A' l/ B9 a+ m
8 [* B5 U: U4 `" ]
int main() + ~. m& q( p0 G. S" k2 A
{
4 K( |7 A+ w! _5 C' O+ s% g3 z //freopen("input.txt", "r", stdin);
. D) e: H- ^% l, K, k; o$ u5 F // 各数组都从下标1开始 5 h; L2 E: U, ^& g3 j
// 输入结点数 0 f ]& J( d1 t& R* ?
cin >> n; - ]# P% i' F8 j
// 输入路径数
5 O% S! \8 b+ e) F& T$ L cin >> line;
' S' b' z& j& ? i& W int p, q, len; // 输入p, q两点及其路径长度
5 Q! t: s2 ~* K; C7 n // 初始化c[][]为maxint
! q$ x0 K( k, {+ G3 V for(int i=1; i<=n; ++i)
8 C* \" j: ]! o) c) Z0 n) ~( i for(int j=1; j<=n; ++j)
2 {! J7 Y0 H% x2 O( U' f* U! [ c[j] = maxint; 5 E5 C; m% p) K. Y2 L
for(int i=1; i<=line; ++i)
8 b, ]7 H( ^0 y9 }6 B3 | {
2 B+ V5 r6 j( ~* N4 \* G" Y cin >> p >> q >> len; 3 _% ~" k6 U2 D) v6 L" W/ W3 I/ q
if(len < c[p][q]) // 有重边 6 u; I P" \0 i, p: m/ f. I% Z
{
" T) ?0 M- |) g- d# k) O c[p][q] = len; // p指向q & _" U9 x2 ^6 N
c[q][p] = len; // q指向p,这样表示无向图 8 Y5 s8 w9 |0 ^6 }) A
}
2 z" S: L6 h3 r- c1 B } 9 M h/ K) r4 P& [; g9 W1 P
for(int i=1; i<=n; ++i)
/ V$ P8 F+ i" [) s% w( Y dist = maxint; $ X' F5 ]; @% E6 O8 I
for(int i=1; i<=n; ++i) . |- t: B9 p) |0 I6 _6 l2 i
{
# q# x2 \+ T: N* S4 o+ X' m for(int j=1; j<=n; ++j)
/ j( C; W! Z7 C0 _! O) V: z1 o printf("%-16d", c[j]); 0 t$ M1 o) P4 k# I8 l$ N
printf("\n");
$ Q. E* N1 d# j3 V$ i6 U: \: @ } 4 @' {: S8 V" Z9 l) M
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 U; k( c0 \ Y, E% g4 B
8 f8 ?& Z/ y& M% P // for(int i=1; i<=n; ++i) //dist存储了源点到其他点的距离情况 5 e9 ^% j: m: V; q }+ O; f {" ?
// { 0 ] n! |0 C5 ]% y3 i
// printf("%-16d", dist); 0 \+ E- W4 i( e1 [$ B
// }
& o" g1 p/ E7 c3 }6 u* e1 P3 ^4 U printf("\n");
6 b: t3 i5 ?& y // 最短路径长度 ! s- Z4 t/ V# x6 c
cout << "源点到最后一个顶点的最短路径长度: " << dist[n] << endl; 0 ]: x4 C8 C5 E3 o8 `* r
// 路径 $ j0 L0 j% u G4 V% A. o7 m$ B; c1 I. j! m
cout << "源点到最后一个顶点的路径为: "; 0 E! I# l, K1 v1 _ E0 z. H
searchPath(prev, 1, n);
4 |/ P, A+ ?- F6 p. h% w( { return 0;
K: h$ p: \; v; W' ~8 U0 h }
7 E+ N+ Z3 ]' f' ]5 i9 d$ Z; [
3 y8 l8 G5 ~$ ~
* x7 S/ h) u8 W3 [- P) ~" l8 ~ /* $ ^# m: @% s3 E4 h" L) R
输入数据:
9 q2 P/ W1 M9 H. ~: T 5
- m. @, M& N5 a 7
& P$ \6 Y! m5 k* [) F5 r5 C7 b# V 1 2 10 ! r; \* M+ R$ v' x7 Z
1 4 30
# H8 x7 d- Q& { 1 5 100 . G2 Q1 I0 H: N7 E3 i, s8 K6 j
2 3 50
6 s; g( i8 V" U- w, {$ l8 Y/ H/ @2 U& D 3 5 10
) f: Y; q7 k4 P 4 3 20 - d+ ?% |6 p) U& L: \/ E3 s
4 5 60
5 i) R0 @" j9 ?* j* y5 O 输出数据:
! @* c6 Z/ M2 l* U7 w/ I% i 999999 10 999999 30 100
. |$ g! w0 L* ^' P& D `8 C 10 999999 50 999999 999999
% k0 L3 E* E# H7 T6 C, _ 999999 50 999999 20 10
/ [% ` U9 H) v5 a3 O |) G 30 999999 20 999999 60 ' W* x8 @2 Z) c' D+ Y8 b6 j0 m" T
100 999999 10 60 999999
4 }6 Y+ [3 j- a { 源点到最后一个顶点的最短路径长度: 60 5 [6 f7 b6 Z+ q. i# c1 W/ Q8 \
源点到最后一个顶点的路径为: 1 -> 4 -> 3 -> 5
r+ F* I, K: E2 _7 T) l, b: v5 v8 u */ 9 e* b( \1 z; W, N
1
% [; ]5 e1 F6 |0 r5 P 2 # j, t, v! {" y: y
3 5 e' T/ s5 l4 S2 g( S
4
3 D& `9 C3 N; `. W2 d 5
2 F; b* k6 I; t* u2 O3 G 6
; l& D; l( K$ H) w4 ~. h8 o 7 9 M* h) |9 k0 t0 g
8 " }4 w8 |* {5 {/ G0 N" N
9
6 d6 W& @- Z# l3 M' K, h 10
' P' k3 c( A/ C* ]" u& l 11 # ?) Y, [8 u K, G. b; @; @6 J$ s
12
( Y: A: O2 A/ n# e9 j 13
9 [3 H0 \2 w$ c 14
8 ]$ e2 F' a* R. K: G% ?$ S 15 5 i+ W: s. E* Y4 B3 D
16
" J% C. |6 Q' z 17 # k' L, M3 k8 R/ k
18 . r, S* |5 Z N
19
! e# A/ B$ c0 H' w: r( H! G8 Y: c 20 8 W, J( Q* q/ s+ _
21
5 t# G, A' z; @* v9 ] 22
! C+ c# }# Q! O 23
$ y6 J+ e) B. D \" U 24
/ F/ L' q0 M8 O, O( a5 s 25 " ^: ?( w6 w- L: @, ?" G x2 g
26
, k- O5 P4 X) | a; I/ w1 Q 27 ' T7 C( ? n& e4 k
28
" f: y( `- q& d) @' n: v! q* J$ ] 29 : O5 G, [8 T" e; T! }
30
# k! Q! u$ z U9 } u# p2 F 31
. L+ c' C; g4 k/ n 32 ! T5 Y; G7 D$ J. ]
33
3 ^0 o7 W' n/ Y# T# C% G1 a; L 34
~! m6 r# m8 |$ P 35 ! c/ C* H2 `0 D" K3 y1 l
36
' E/ Z5 S. V0 h! H$ `, K 37
" D7 n1 u! e+ u% v 38
% }* T0 \9 p A/ x/ s( ~ 39 % E c+ w& L/ \8 p8 a
40 & \! @' o; I- a! A; O
41 ' w8 R3 B/ B! p
42
* B# N9 ]. q/ E& D1 Q! ~ p 43
, x0 r+ z' U8 g; `& o$ _ 44 ) i: H7 u& _: ^* h; b/ U0 v
45 % ^0 @# l; v$ I! K# z/ r& n9 n
46 : B! e; y( R! \
47
: j( U3 q5 |7 ~* h4 V1 }* b 48 7 q* \7 Y. J7 m: `5 s
49
, Z. U6 p" t1 ?* v$ D7 \' z, F 50 ' c" W) |' g! b) g1 V
51
$ e! Q2 \+ j# \) v8 Q$ r 52 : @& f6 k5 w9 h/ N# N
53 9 Z/ A4 B! ~* Q+ w9 g4 D) v
54 & X; ^) R. N( {4 y
55 ' C$ p; Y9 F1 d7 N* c: O9 j% F8 A
56 , R$ F8 w. x0 p
57
+ t" ?* C' \. x! O6 Z0 Q0 {, u W 58
5 X/ b/ f! |. @' H 59 9 W: ^. i8 T; `5 m1 c/ w1 K
60
* R- _" M2 a" j, S 61
0 Q9 }; w/ a* c |# x! F+ F/ C 62
# l$ F3 R8 q* k! h9 | 63 2 m3 D, s! a& V8 N7 Z0 o
64 / }: A4 ~% Q1 P" A; Q) P' C/ e! E3 _& Q) i
65
3 m: ?8 _ v2 R- P+ T/ k% g% ` 66 # k( ^' s- l# {! Y2 z4 r5 r4 @
67 6 J$ M! g: w a' ?
68
" e; X# Z' ^5 r$ s4 C* e 69
- T1 b- I+ W; k0 Q6 e2 p 70
+ F* u' k/ f1 z0 d 71 4 T. P' L9 |$ ]0 I
72
/ B/ d2 Q/ ~3 i# Y 73 + w/ x3 \4 V b# g/ q
74
- ?% Y% P: n& k" |' ? 75
% F' ^0 @: V- ?) }% a3 H. n 76
8 H- g, t, o/ L 77
0 [6 B2 e, _6 R 78 + Z, o x# F* t R1 y
79 / F Z4 x( Y$ i' }- D# y
80 2 t0 ~* N6 ?. |) \
81 * p. m& ^6 e3 m" B! {
82 ( Y) c4 }" C/ r; U4 d! ]
83 - i5 C) E6 Q$ K* G; s
84 3 J* C$ W& j7 ?$ T& K# \
85 ( z# }( K. m ]8 w$ s
86 6 M7 V0 ]6 ?2 i4 c9 [/ E
87
! ^& l/ O2 s1 Q$ ?, c% ?- S+ R" }/ r _ 88 3 i& ]1 ]' ?# k: P N
89
; w8 X$ ?2 b; \: Z- r 90 6 O) k2 J( S! B0 A+ W' `
91
/ Y; k i$ P( k0 W: | 92
$ r1 @1 T- I4 N! S' H+ o. ~ 93
5 z4 Q% C( x- \$ K4 g; v: ]" Y 94 6 g8 b( o) F4 [, Q3 ^- J. m
95 9 }/ i' `' R6 \6 _
96 ) L; i8 H5 a$ X; k, ]( E3 @
97
+ ~/ X2 z/ M4 y 98
0 h5 l9 E L0 U' f- ^ 99 ; t p, U4 \- E8 \) O. y, p
100
* H- I$ T0 @7 n" Q8 Z 101 3 e7 z/ y& r/ F! Q0 I
102
8 T+ p/ @% |5 N* a8 O( |1 N& R 103
4 n" ~1 Q3 ?: r4 y 104
7 @ d& C" I1 ~" e# | 105 # ?) m4 v6 q: _ V) g3 z
106 1 E/ n3 K: P, K$ ?
107
+ g4 X `8 E# m2 h& ] 108
$ `; A- u; {- H' H* D- j 109 2 i! O5 \$ z5 w
110 9 x$ r( t, Z3 Y+ r1 G
111 1 s- C7 s" D' O$ `- Z8 n
112 9 x. |. K. U& u) B5 A6 x
113
/ n7 i6 j; I/ ?& A* W8 ]0 X 114
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(2)Floyd算法
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#include<cstdlib>
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#include<cstring>
4 _/ _! S# G4 E y8 H$ [ #include<algorithm> : q. S4 D( D- {7 f8 {0 e0 q
#include<vector>
, G* U/ H, S I" ~/ k& n$ s9 _( ]1 ~2 Y #include<fstream> ) ~/ z3 h) ^& W+ N/ N
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) I3 ?6 Z8 b5 P% z9 @ ' ~8 F; s& h5 p1 r% A0 [4 F
//设点与点之间的距离均为double型 ) p) w# u+ C1 N% F9 P# r1 r/ c0 x
double INFTY=2147483647;
, k' B; e; s& z: g0 x const int MAX=1000;
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1 T/ p1 R) ~2 P( Q' P8 C$ P double a[MAX][MAX]; 3 w2 E- M, I. k% |9 J9 D
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