shortest-path

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這只是我自己想出的東西，但它看起來像一個有趣的問題，它讓我難倒了。您在二維空間中有一組點，一個點指定爲「開始」和一個「結束」。每個點都有座標（距離原點的米），還有一個「加速度數」（以米/秒爲單位）。在達到一個點（包括開始點）後，您可以在任何方向上加速到該點的加速度數。邊緣成本取決於您當前的速度，但您也必須朝正確的方向移動。是否有一種有效的算法來查找到達終點的最快路徑？我還沒有想出比「嘗試每條路

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Cplex模型：沒有解決方案

與我的C++ Concert Cplex有問題。我正在嘗試重新創建最短路徑問題。輸出文本文件是： Minimize obj: 2 x_12 + x_13 + 2 x_21 + x_24 + x_31 + 3 x_34 + x_42 + 3 x_43 + x9 Subject To c1: x_12 + x_13 - x_21 - x_31 + x_14 - x_41 = 1 c2: -

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如何計算鄰接矩陣的短路徑測地距離csv [python]？

我有圖的鄰接矩陣 graph n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 2 1 0 1 0 0 0 0 0 0 3 1 1 0 1 0 0 0 0 0 4 1 0 1 0 1 1 0 0 0 5 0 0 0 1 0 1 1 1 0 6 0 0 0 1 1 0 1 1 0 7 0 0 0 0 1 1 0 1 1 8 0 0 0 0 1 1 1 0 0 9 0 0

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找到有向圖的最短路徑

有一個有向圖G = [V ; E]，邊的權值爲w(u, v)爲(u, v) ∈ E。假設值{d[v], π[v]}; v ∈ V並聲稱，這些都是最短路徑的長度和它v ∈ V前身節點，我怎麼能驗證，如果這個說法是真的還是假的，做沒有從頭開始解決整個最短路徑問題？這是一個問題，我遇到了我的腦袋沒有太多的想法..

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neo4j shortestPath reduce函數返回null

我想在Neo4j中使用ShortestPath函數。該路由將通過具有LinkLength值的不同節點。對於2個節點之間的最短LinkLength，應該最小化「減少」部分中的值。問題： Neo4j可以找到一條路徑作爲最短路徑的解決方案。令人驚訝的是，Neo4j表示reduce函數的值爲null。什麼是錯誤？ MATCH p = (n1:Node)-[:Connects*]->(n2:Node)

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SUMO - 如何在不使用最短路徑算法的情況下生成路由？

當在網格狀網絡上運行SUMO中的模擬與duarouter生成的路線時，經過一段時間後，由於生成路線，車輛開始集中在電網中部和路口上使用最短路徑算法（dijkstra，astar,CH或CHWrapper）。如何生成不是用最短路徑算法創建的隨機路線，也不要使車輛以這種方式運行？

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Neo4j Cypher查找探索排序關係的所有路徑

我很努力地找到一種方法來查找兩個節點之間的所有路徑（到最大長度），同時通過對將要成爲關聯對象的Neo4j進行排序來控制路徑探索探索（由他們的一個屬性）。所以要清楚，可以說我想找到兩個節點K之間的最佳路徑，直到最大長度M.查詢會像： match (source{name:"source"}), (target{name:"target"}), p = (source)-[*..M]->(targ

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貝爾曼福特算法的老考試，需要一個indea？

我們有一個有100個頂點的有向圖。 v1 - > v2 - > ... v100，所有的邊權重等於1.我們想用bellman-ford來查找從v1到其他頂點的所有最短路徑。這個算法在每一步中以任意順序檢查所有邊。如果在每個步驟中所有其他頂點的最短距離v1都不改變，則該算法停止。步數與檢查邊的順序有關。這個問題的最小和最大步驟是什麼？解決方案：2和100 我想：，如果我們有這樣的圖表：V1->

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如何找到一個矩陣的最短路徑

我在JAVA我解決不了不管我多長時間去思考解決一個問題：有一個矩陣，我需要找到最短路徑可能得到從矩陣[0] [0]到矩陣的右下角，如果其中的數字大於我現在正在使用的數字，我只能進入相鄰的正方形（無對角線）。 For example: 0 1 2 3 4 0 { 5 13 2 5 2 1 58 24 32 3 24 2 2 7 33 1 7 3 45 40 37 24 70 4

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加權圖的BFS算法 - 查找最短距離

我在這個主題上看過不少文章（即post1，post2,post3），但沒有文章提供了一種算法來備份相應的查詢。因此我不確定接受這些帖子的答案。這裏我介紹一種基於BFS的最短路徑（單源）算法，適用於非負加權圖。任何人都可以幫助我理解爲什麼BFS（根據以下基於BFS的算法）不用於這些問題（涉及加權圖）！算法： SingleSourceShortestPath (G, w, s): //G