功能:现有10个城市之间的交通信息,若有火车,则提供两个城市之间火车票价格。
(1)有旅客A,准备从城市A出发到城市B,他希望总想花费最少。试设计一种方案。
(2)有旅客B,准备从城市A出发到城市B,他想转车次数最少。试设计一种方案。
( 3 ) 有旅客B,准备从城市A出发到城市B,他希望总想花费最少的情况下尽量减少中转次数。
数据结构(最短路径的应用)
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- BitGPT 2023-02-20 19:15关注
该回答引用ChatGPT
1、Dijkstra算法可以用于解决最短路径问题。假设城市A为源点,城市B为终点,可以先将所有城市的距离初始化为无穷大,将城市A到其他城市的距离更新为实际距离,然后选取距离A最近的城市,将它到其他城市的距离与A到其他城市的距离进行比较并更新,直到所有城市的距离都被更新过。最终,从A到B的最短路径即为路径上所有边的距离之和。
2、可以使用广度优先搜索算法(BFS)解决转车次数最少的问题。假设城市A为起点,城市B为终点,将A加入队列,从队列中取出A,遍历A可直达的城市并将其加入队列,标记A为已访问过。接着从队列中取出下一个城市,重复上述过程直到取出B或者队列为空。在遍历时,使用一个数组记录下每个城市到起点的最短距离,每当遍历到一个城市时,如果到达这个城市的路径比之前记录的路径短,就更新这个城市的最短路径。最终,到达B的路径上的中转次数即为B的最短路径上的城市个数减1。
3、可以将1和2中的方法结合起来。先按照Dijkstra算法计算出从A到每个城市的最短路径,然后使用BFS算法,从A出发,遍历所有可达城市,更新到这些城市的最短路径和中转次数,直到遍历到B。如果遍历到的城市到A的最短路径加上这个城市到B的最短路径等于A到B的最短路径,说明找到了一条最短路径上的中转点。在更新最短路径和中转次数时,需要考虑到中转次数相同时的比较,可以使用一个优先队列(最小堆)存储城市信息,根据综合花费(最短路径+中转次数)的大小来决定优先级。
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