1. 程式人生 > >Bellman ford演算法(貝爾曼·福特演算法)

Bellman ford演算法(貝爾曼·福特演算法)

Bellman - ford演算法是求含負權圖的單源最短路徑的一種演算法,效率較低,程式碼難度較小。其原理為連續進行鬆弛,在每次鬆弛時把每條邊都更新一下,若在n-1次鬆弛後還能更新,則說明圖中有負環,因此無法得出結果,否則就完成。

問題集錦:

相關推薦

Bellman ford演算法·演算法

Bellman - ford演算法是求含負權圖的單源最短路徑的一種演算法,效率較低,程式碼難度較小。其原理為連續進行鬆弛,在每次鬆弛時把每條邊都更新一下,若在n-1次鬆弛後還能更新,則說明圖中有負環,因此無法得出結果,否則就完成。 問題集錦:

Bellman-ford-演算法解析

Dijkstra演算法是處理單源最短路徑的有效演算法,但它侷限於邊的權值非負的情況,若圖中出現權值為負的邊,Dijkstra演算法就會失效,求出的最短路徑就可能是錯的。 這時候,就需要使用其他的演算法來求解最短路徑,Bellman-Ford演算法就是其中最常用的一個。該

演算法

//Bellman_ford #include<iostream> using namespace std; struct Edge{ int v,e,weight; }a[1000]; int dist[1000]; int node,edge,source

演算法(五):圖解-演算法

演算法簡介 貝爾曼-福特演算法(Bellman–Ford algorithm )用於計算出起點到各個節點的最短距離,支援存在負權重的情況 它的原理是對圖進行最多V-1次鬆弛操作,得到所有可能的最短路徑。其優於迪科斯徹演算法的方面是邊的權值可以為負數、實現簡單,缺點是時

-Bellman-Ford演算法——解決負權邊C++實現

Dijkstra演算法雖然好,但是它不能解決帶有負權邊(邊的權值為負數)的圖。 接下來學習一種無論在思想上還是在程式碼實現上都可以稱為完美的最短路徑演算法:Bellman-Ford演算法。 Bellman-Ford演算法非常簡單,核心程式碼四行,可以完美的解決帶有負權邊的圖。 for(k

最短路徑 Floyd演算法 Dijkstra演算法 Bellman-Ford演算法

相信大家應該對最短路徑演算法很感興趣吧!不感興趣也沒關係,我們一起來看看下面的例子。最短路徑應該是在眾多演算法中。最常用的一類演算法。為什麼這樣說呢?? 例如: 1.乘汽車旅行的人總希望找出到目的地的儘可能的短的行

有權最短路徑問題:德(Bellman Ford)演算法 & Java 實現

一、貝爾曼福德演算法 1. 簡介 貝爾曼福德(Bellman Ford)演算法也是求解單源最短路徑問題,相比狄克斯特拉(dijkstra)演算法,它執行效率會差一些,但是它可以處理邊的權重為負值的情況,而狄克斯特拉演算法要求變的權重不能為負數。 2. 演算法思

通俗理解卡濾波及其演算法實現帶例項解析

1.簡介(Brief Introduction) 在學習卡爾曼濾波器之前,首先看看為什麼叫“卡爾曼”。跟其他著名的理論(例如傅立葉變換,泰勒級數等等)一樣,卡爾曼也是一個人的名字,而跟他們不同的是,他是個現代人! 卡爾曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利數學家,1930年出生於

[轉]通俗理解卡濾波及其演算法實現例項解析

1.簡介(Brief Introduction)在學習卡爾曼濾波器之前,首先看看為什麼叫“卡爾曼”。跟其他著名的理論(例如傅立葉變換,泰勒級數等等)一樣,卡爾曼也是一個人的名字,而跟他們不同的是,他是個現代人!卡爾曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利數學家,19

通俗理解卡濾波及其演算法實現例項解析

1.簡介(Brief Introduction)在學習卡爾曼濾波器之前,首先看看為什麼叫“卡爾曼”。跟其他著名的理論(例如傅立葉變換,泰勒級數等等)一樣,卡爾曼也是一個人的名字,而跟他們不同的是,他是個現代人!卡爾曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利數學家,19

Dijkstra、Bellman-Ford、SPFA、ASP、Floyd-Warshall 演算法分析

圖論中,用來求最短路的方法有很多,適用範圍和時間複雜度也各不相同。 本文主要介紹的演算法的程式碼主要來源如下: Dijkstra: Algorithms(《演算法概論》)Sanjoy Dasgupta, Christos Papadimitriou, Umesh Vazi

濾波演算法:卡濾波

這兩天學習了一些卡爾曼濾波演算法的相關知識。相比其它的濾波演算法,卡爾曼濾波在對計算量需求非常之低,同時又能達到相當不錯的濾波結果。 1. 演算法原理 網上看到一篇文章http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/對

可夫與方程學習筆記

馬爾可夫決策的要求: 1,能夠檢測到理想狀態:比如我們想讓強化學習演算法來實現走迷宮,最後這個迷宮一定是可以走出的,倘若迷宮沒有出口便不可以套用馬爾可夫。 2,可以多次嘗試:依然使用走迷宮的例子,我們可以在走迷宮失敗的時候進行多次嘗試,而不是失敗以後就停止。 3,系

最短路徑演算法:克魯斯卡演算法和迪傑斯演算法天勤資料結構高分筆記

迪傑斯特拉演算法演算法思想:     設有兩個頂點集合S和T,集合S存放途中已經找到最短路徑的頂點,集合T存放的是途中剩餘頂點。初始狀態是,集合S只包含源點V0,然後不斷從集合T中     選取到頂點V0的路徑長度最短的頂點Vu併入到初始集合中。集合S每併入一個新的頂點Vu,

一個應用例項詳解卡濾波及其演算法實現

為了可以更加容易的理解卡爾曼濾波器,這裡會應用形象的描述方法來講解,而不是像大多數參考書那樣羅列一大堆的數學公式和數學符號。但是,他的5條公式是其核心內容。結合現代的計算機,其實卡爾曼的程式相當的簡單,只要你理解了他的那5條公式。在介紹他的5條公式之前,先讓我們來根據下面的例子一步一步的探索。假設我們要研究的

OpenCV之Kalman fileter濾波

原理的通俗解釋 用一個網上流傳溫度估計的例子(根據 k-1 時刻的溫度值,估算 k 時刻的是實際溫度值),為了通俗會意,我這裡儘量避免使用專業術語。 假設我們相信溫度是恆定的,所以得到 k 時刻的溫度預測值是跟 k-1 時刻一樣的,假設是23 度,同時該值的高斯噪聲的偏差是 5 度。然後,你

室內定位系列——目標跟蹤濾波

進行目標跟蹤時,先驗知識告訴我們定位軌跡是平滑的,目標當前時刻的狀態與上一時刻的狀態有關,濾波方法可以將這些先驗知識考慮進來得到更準確的定位軌跡。本文簡單介紹卡爾曼濾波及其使用。 原理 這裡僅從目標定位跟蹤的角度做一個簡化版的介紹。 定位跟蹤時,可以通過某種定位技術(比如位置指紋法)得到一個位置估計(

決策樹演算法ID3,C4.5,CART

ID3,C4.5,CART是是決策樹的核心演算法。它們都由特徵選擇,樹的生成,剪枝組成。但ID3和C4.5用於分類,CART可用於分類與迴歸。 1.ID3演算法 ID3演算法遞迴地構建決策樹,從根節點開始,對所有特徵計算資訊增益,選擇資訊增益最大的特徵作為節點的特徵,由該特徵的不同取值建

(排序演算法)linux c語言實現選擇排序演算法氣泡排序的略微改進版

 快速排序演算法和氣泡排序演算法是差不多的,都是要兩層迴圈,外迴圈是要比較的個數,其實就是元素的個數,內迴圈就是外層那個標記和其他的比較大小, 氣泡排序是相鄰的兩個,兩兩比較,最後交換出一個最大或者最小值, 快速排序是在氣泡排序的基礎上,找出那個最小的或者最大的,但是不是直接交換,

(排序演算法)linux c語言實現二分插入排序演算法簡化版本的插入排序演算法

 二分插入演算法是在已經排序好的序列裡插入一個元素,是穩定的演算法,關鍵詞是折中。 比如說我要在12345678910裡插入一個3,那麼我先看看中間的數比3大,還是比3小,要是比3大,我就去後一半,如果是比3小,我就去前一半,現在進入某個一半後,再做如此操作,最後將其他的元素依次往後挪