博客
关于我
Dijkstra算法之matlab实现
阅读量:503 次
发布时间:2019-03-07

本文共 1379 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

感谢“乐观的阿锡”博主分享了K最短路径算法的相关内容。在学习过程中,Dijkstra算法是一个非常实用的工具。为了方便使用,我们将其模块化实现,并注明出处以便引用。

Dijkstra算法,由Leonhard Euler提出的,它以其提出者的人名命名。理论部分可参考教材《最优化技术与数学建模》(董文永等编,清华大学出版社,2010年)。该算法代码已实现模块化处理,可直接调用。

代码注释:

  • 参数说明:netCostMatrix是n×n的矩阵,默认行为起点列为终点,断开路径时请赋值为无穷大。
  • 初始化:默认行为起点列为终点,初始化已到达矩阵全为0,起点距离为0,其余为无穷大。
  • 算法执行:通过松弛操作逐渐找到最短路径,使用路标标记当前最短路径节点。
  • 代码实现:

    function [pathout cost] = dijkstra(netCostMatrix, source, destination)    if ~is-empty(destination)        return [pathout cost]    else        return [destination_col, permanent_number]    end    m = size(netCostMatrix, 1);    n = size(netCostMatrix, 2);    cost = ones(m, 1);    distance = inf * ones(m, 1);    distance(source) = 0;    pathnode = zeros(m, 1);    count = 1;    while count <= m        u = find(min(distance), 1);        if distance(u) < cost(u)            cost(u) = distance(u);            pathnode(u) = 0;        else            pathnode(u) = 0;        end        for v = 1:m            if netCostMatrix(u,v) == inf                continue;            end            if distance(v) > cost(u) + netCostMatrix(u, v)                distance(v) = cost(u) + netCostMatrix(u, v);                pathnode(v) = u;            end            if distance(v) == cost(u) + netCostMatrix(u, v)                ...            end        end        count = count + 1;    end    if ~is-empty(destination)        ...    endend

    代码注释已完毕,为开发者提供清晰的使用指南。

    转载地址:http://txdjz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV使用霍夫变换检测图像中的形状
    查看>>
    opencv保存图片路径包含中文乱码解决方案
    查看>>
    OpenCV保证输入图像为三通道
    查看>>
    OpenCV入门教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了
    查看>>
    opencv图像分割2-GMM
    查看>>
    opencv图像分割3-分水岭方法
    查看>>
    opencv图像切割1-KMeans方法
    查看>>
    OpenCV图像处理篇之阈值操作函数
    查看>>
    opencv图像特征融合-seamlessClone
    查看>>
    OpenCV图像的深浅拷贝
    查看>>
    OpenCV在Google Colboratory中不起作用
    查看>>
    OpenCV学习(13) 细化算法(1)(转)
    查看>>
    OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波
    查看>>
    OpenCV学堂 | CV开发者必须懂的9种距离度量方法,内含欧氏距离、切比雪夫距离等(建议收藏)
    查看>>
    OpenCV学堂 | OpenCV中支持的人脸检测方法整理与汇总
    查看>>
    OpenCV学堂 | OpenCV案例 | 基于轮廓分析对象提取
    查看>>
    OpenCV学堂 | YOLOv8与YOLO11自定义数据集迁移学习效果对比
    查看>>
    OpenCV学堂 | YOLOv8官方团队宣布YOLOv11 发布了
    查看>>
    OpenCV学堂 | YOLOv8实战 | 荧光显微镜细胞图像检测
    查看>>
    OpenCV学堂 | 汇总 | 深度学习图像去模糊技术与模型
    查看>>