本文目录一览：
- 1、python networkx模块里面计算最短路径时，如何处理等价路径？我怎么测试只能显示1条路径，请大神赐教。
- 2、编程语言的问题
- 3、C语言迪克斯特拉算法，谁能给点思路
- 4、离散数学中用迪克斯特拉算法求出a到z的最短路径，详细的解答过程
- 5、结构化程序实现的基本原理
- 6、普里姆算法是什么?
python networkx模块里面计算最短路径时，如何处理等价路径？我怎么测试只能显示1条路径，请大神赐教。
if source is None: if target is None: ## Find paths between all pairs. if weight is None: paths=nx.all_pairs_shortest_path(G) else: paths=nx.all_pairs_dijkstra_path(G,weight=weight) else: ## Find paths from all nodes co-accessible to the target. directed = G.is_directed() if directed: G.reverse(copy=False) if weight is None: paths=nx.single_source_shortest_path(G,target) else: paths=nx.single_source_dijkstra_path(G,target,weight=weight) # Now flip the paths so they go from a source to the target. for target in paths: paths[target] = list(reversed(paths[target])) if directed: G.reverse(copy=False) else: if target is None: ## Find paths to all nodes accessible from the source. if weight is None: paths=nx.single_source_shortest_path(G,source) else: paths=nx.single_source_dijkstra_path(G,source,weight=weight) else: ## Find shortest source-target path. if weight is None: paths=nx.bidirectional_shortest_path(G,source,target) else: paths=nx.dijkstra_path(G,source,target,weight)
编程语言的问题
结构化程序设计由迪克斯特拉(E.W.dijkstra)在1969年提出，是以模块化设计为中心，将待开发的软件系统划分为若干个相互独立的模块，这样使完成每一个模块的工作变单纯而明确，为设计一些较大的软件打下了良好的基础。
由于模块相互独立，因此在设计其中一个模块时，不会受到其它模块的牵连，因而可将原来较为复杂的问题化简为一系列简单模块的设计。模块的独立性还为扩充已有的系统、建立新系统带来了不少的方便，因为我们可以充分利用现有的模块作积木式的扩展。
按照结构化程序设计的观点，任何算法功能都可以通过由程序模块组成的三种基本程序结构的组合: 顺序结构、选择结构和循环结构来实现。
结构化程序设计的基本思想是采用"自顶向下，逐步求精"的程序设计方法和"单入口单出口"的控制结构。自顶向下、逐步求精的程序设计方法从问题本身开始，经过逐步细化，将解决问题的步骤分解为由基本程序结构模块组成的结构化程序框图；"单入口单出口"的思想认为一个复杂的程序，如果它仅是由顺序、选择和循环三种基本程序结构通过组合、嵌套构成，那么这个新构造的程序一定是一个单入口单出口的程序。据此就很容易编写出结构良好、易于调试的程序来。
面向对象编程（Object Oriented Programming，OOP，面向对象程序设计）是一种计算机编程架构。OOP 的一条基本原则是计算机程序是由单个能够起到子程序作用的单元或对象组合而成。OOP 达到了软件工程的三个主要目标：重用性、灵活性和扩展性。为了实现整体运算，每个对象都能够接收信息、处理数据和向其它对象发送信息。OOP 主要有以下的概念和组件：
组件 － 数据和功能一起在运行着的计算机程序中形成的单元，组件在 OOP 计算机程序中是模块和结构化的基础。
抽象性 － 程序有能力忽略正在处理中信息的某些方面，即对信息主要方面关注的能力。
封装 － 也叫做信息封装：确保组件不会以不可预期的方式改变其它组件的内部状态；只有在那些提供了内部状态改变方法的组件中，才可以访问其内部状态。每类组件都提供了一个与其它组件联系的接口，并规定了其它组件进行调用的方法。
多态性 － 组件的引用和类集会涉及到其它许多不同类型的组件，而且引用组件所产生的结果得依据实际调用的类型。
继承性 － 允许在现存的组件基础上创建子类组件，这统一并增强了多态性和封装性。典型地来说就是用类来对组件进行分组，而且还可以定义新类为现存的类的扩展，这样就可以将类组织成树形或网状结构，这体现了动作的通用性。
由于抽象性、封装性、重用性以及便于使用等方面的原因，以组件为基础的编程在脚本语言中已经变得特别流行。Python 和 Ruby 是最近才出现的语言，在开发时完全采用了 OOP 的思想，而流行的 Perl 脚本语言从版本5开始也慢慢地加入了新的面向对象的功能组件。用组件代替“现实”上的实体成为 JavaScript（ECMAScript） 得以流行的原因，有论证表明对组件进行适当的组合就可以在英特网上代替 HTML 和 XML 的文档对象模型（DOM）。
C语言迪克斯特拉算法，谁能给点思路
///求单源最短路径
#include stdio.h
#include string.h
#define maxint 1000
int dist[maxint] ;
int prev[maxint] ;
int inta[maxint][maxint] ; //原始数据
// prev[] 保存某个点的前驱点的下标
// dist[] 保存源点到其余点的距离
void Dijkstra(int n , int v , int s[][maxint] )
{
bool check[maxint] ;
int i , j ;
for( i = 1 ; i = n ; i ++ )
{
dist[i] = s[v][i] ;
check[i] = false ;
if( dist[i] == maxint )
prev[i] = 0 ;
else
prev[i] = v ;
}
dist[v] = 0 ;
prev[v] = 0 ;
check[v] = true ;
for ( i = 1 ; i n ; i++ )
{
int temp = maxint ;
int u = v ;
for ( j =1 ; j = n ; j++ )
if( !check[j] dist[j] temp )
{
u = j ;
temp = dist[j] ;
}
check[u] = true ;
for( j = 1 ; j = n ; j++ )
if( !check[j] s[u][j] maxint )
{
int newdist = dist[u] + s[u][j] ;
if( newdist dist[j] )
{
dist[j] = newdist ;
prev[j] = u ;
}
}
}
}
int main()
{
int i , j ;
int n ;
while (scanf("%d",n) )
{
memset(prev , 0 ,sizeof(prev) ) ;
memset(dist , 0 ,sizeof(dist) ) ;
for( i = 1 ; i = n ; i ++ )
for( j =1 ; j = n ; j++ )
{
if ( i == j )
inta[i][j] = 0 ;
else
inta[i][j] = maxint ;
}
int a , b , c ;
while(scanf("%d %d %d",a, b ,c ) )
{
if( a == 0 b == 0 c == 0 )
break ;
inta[a][b] = c ;
}
int v ;
scanf("%d",v) ;
Dijkstra(n, v ,inta ) ;
printf("Index aid prev\n") ;
for( i =1 ; i = n ; i++ )
printf("%-10d %-10d %-10d\n",i ,dist[i] , prev[i] ) ;
/* for( i =1 ; i = n; i ++ )
printf("%d ",dist[i] );
printf("\n");
for( i = 1 ; i = n ; i++ )
printf("%d ",prev[i] ) ;
*/
printf("\n\n") ;
}
return 0 ;
}
/* 运行结果 ：
5
1 2 10
1 4 30
1 5 100
2 3 50
3 5 10
4 3 20
4 5 60
0 0 0
1
Index aid prev
1 0 0
2 10 1
3 50 4
4 30 1
5 60 3
*/
离散数学中用迪克斯特拉算法求出a到z的最短路径，详细的解答过程
离散数学中用迪克斯特拉算法求出a到z的最短路径，详细的解答过程
最短距离是8，不过你图中没有中间结点的标号，不好说明哦
离散数学中用迪克斯特拉算法求出a到z的最短路径，详细的解答过程
结构化程序实现的基本原理
结构化程序设计方法
1. 自顶向下
2. 逐步细化
3. 模块化设计
4. 结构化编码
结构化程序设计由迪克斯特拉(E.W.dijkstra)在1969年提出，是以模块化设计为中心，将待开发的软件系统划分为若干个相互独立的模块，这样使完成每一个模块的工作变单纯而明确，为设计一些较大的软件打下了良好的基础。
由于模块相互独立，因此在设计其中一个模块时，不会受到其它模块的牵连，因而可将原来较为复杂的问题化简为一系列简单模块的设计。模块的独立性还为扩充已有的系统、建立新系统带来了不少的方便，因为我们可以充分利用现有的模块作积木式的扩展。
按照结构化程序设计的观点，任何算法功能都可以通过由程序模块组成的三种基本程序结构的组合: 顺序结构、选择结构和循环结构来实现。
结构化程序设计的基本思想是采用"自顶向下，逐步求精"的程序设计方法和"单入口单出口"的控制结构。自顶向下、逐步求精的程序设计方法从问题本身开始，经过逐步细化，将解决问题的步骤分解为由基本程序结构模块组成的结构化程序框图；"单入口单出口"的思想认为一个复杂的程序，如果它仅是由顺序、选择和循环三种基本程序结构通过组合、嵌套构成，那么这个新构造的程序一定是一个单入口单出口的程序。据此就很容易编写出结构良好、易于调试的程序来。
缺点：
虽然结构化程序设计方法具有很多的优点，但它仍是一种面向过程的程序设计方法，它把数据和处理数据的过程分离为相互独立的实体。当数据结构改变时，所有相关的处理过程都要进行相应的修改，每一种相对于老问题的新方法都要带来额外的开销，程序的可重用性差。
由于图形用户界面的应用，程序运行由顺序运行演变为事件驱动，使得软件使用起来越来越方便，但开发起来却越来越困难，对这种软件的功能很难用过程来描述和实现，使用面向过程的方法来开发和维护都将非常困难
普里姆算法是什么?
在计算机科学中，普里姆(也称为Jarník's)算法是一种贪婪算法，它为加权的无向图找到一个最小生成树 。
相关简介：
这意味着它找到边的一个子集，能够形成了一个包括所有顶点的树，其中在树中所有边的权重总和最小。该算法通过从任意起始顶点开始一次给树增加一个顶点来操作，在每个步骤中添加从树到另一个顶点的花费最小的可能的连接。
该算法由捷克数学家沃伊茨奇·贾尼克于1930年开发后，后来在1957年被计算机科学家罗伯特·普里姆，以及在1959年被艾兹赫尔·戴克斯特拉重新发现和重新出版。因此，它有时也被称为Jarník算法,普里姆-jarník算法。普里姆-迪克斯特拉算法或者DJP算法。
这个问题的其他众所周知的算法包括克鲁斯卡尔算法和 Borvka's算法。这些算法在一个可能的非连通图中找到最小生成森林；相比之下，普里姆算法最基本的形式只能在连通图中找到最小生成树。然而，为图中的每个连通分量单独运行普里姆算法，也可以用于找到最小生成森林。
就渐近时间复杂度而言，这三种算法对于稀疏图来说速度相同，但比其他更复杂的算法慢。然而，对于足够密集的图，普里姆算法可以在线性时间内运行，满足或改进其他算法的时间限制。
