Ghost689 2023-03-16 15:14 采纳率: 92.6%

c语言，修改基于第一个图的旧算法算法以解决新的问题，并将新算法用于最后一张图

dijkstra.不需要修改

``````// DSA Programming task 4.2 - Dijkstra
// You do not need to change anything here

#ifndef DIJKSTRA_H_INCLUDED
#define DIJKSTRA_H_INCLUDED

#include <limits.h>
#include <float.h>

// Maximum number of vertices
// define according to your needs
#define MAXVERTS 1000

// Nodes are numbered as integers from 1

// Maximum value in the distance table
#define INF DBL_MAX

// Defines edge in the adjacency list
typedef struct weightedgnd {
int nodenum;
double weight;
struct weightedgnd* next;
} weightededgenode, *pweightededgenode;

// Defines the graph
typedef struct weightedg {
int pred[MAXVERTS+1];
double dist[MAXVERTS+1];
int nVertices;
} weightedgraph;

// Initializes graph for breadth-first search
void init_graph(weightedgraph* g, int vertices);

void add_edge(weightedgraph* g, int x, int y, double wght);

// Actual breadth-first search from node s
void dijkstra(weightedgraph* g, int s);

// Frees allocated memory
void delete_graph(weightedgraph* g, int vertices);

// Print a path after search
void print_path(weightedgraph* g, int dest);

#endif

``````

main.c，不需要修改

``````// DSA Programming task 4.2 - Dijkstra
// You do not need to change anything here

#include <stdio.h>
#include "dijkstra.h"

int main(){
weightedgraph g;
init_graph(&g,8);

// The other graph

dijkstra(&g,1);

printf("The path from 1 to 8 with cumulative weights:\n");
print_path(&g,8);

delete_graph(&g,8);

return 0;
}

``````

dijkstra.c只对有TODO的部分进行修改（即为void init_graph函数的TODO部分和void dijkstra的TODO部分），具体修改要求详情见代码部分的注释

``````// DSA Programming task 4.2 - Dijsktra
// You work on this file where TODO is located
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "dijkstra.h"

// Initializes graph for Dijkstra
void init_graph(weightedgraph* g, int vertices){
g->nVertices = vertices;
int i;
for(i=1; i <= vertices; i++) {
g->pred[i] = 0;
// TODO! Note the distance
g->dist[i] = INF;
}
}

void add_edge(weightedgraph* g, int x, int y, double wght){
if( x <= g->nVertices && y <= g->nVertices){
pweightededgenode pxy = malloc(sizeof(weightededgenode));
pweightededgenode pyx = malloc(sizeof(weightededgenode));

pxy->nodenum = y;
pxy->weight = wght;

pyx->nodenum = x;
pyx->weight = wght;
}
}

/*
Dijkstra's algorithm:
DIJKSTRA(G,w,s)
for each vertex v in V
d[v] = INF
p[v] = NIL
d[s] = 0
S = EMPTY
Q = V[G]
while Q != EMPTY
u =  EXTRACT-MIN(Q)
S = S UNION {u}
for each vertex v in Adj[u] do
if d[v] > d[u] + w(u,v) then
d[v] = d[u] + w(u,v)
p[v] = u
*/

// Dijkstra search from node s
void dijkstra(weightedgraph* g, int s){
int queue[MAXVERTS];
int i=0;

// Initialize graph
for(i=1; i <= g->nVertices; i++) {
g->pred[i] = 0;
g->dist[i] = INF;
// All vertices in queue
queue[i] = i;
}

// TODO! Modification should start from here
//       Note that the propability should be maximized
//       Chanage names of variables accordingly
g->dist[s] = 0;

for(i=g->nVertices; i >= 1; i--) {
// Search for minimum from the queue
double minval = g->dist[queue[1]];
int minnode = queue[1];
int minj=1;
for(int j = 1; j <= i; j++) {
if( g->dist[queue[j]] < minval ){
minval = g->dist[queue[j]];
minnode = queue[j];
minj = j;
}
}

// Switches the minimum to end (out of the queue)
int temp = queue[i];
queue[i] = queue[minj];
queue[minj] = temp;

// Relax the neighbors
while(pedge != 0){
int v = pedge->nodenum;
if(g->dist[v] > (g->dist[minnode]+pedge->weight))  {
g->dist[v] = g->dist[minnode]+pedge->weight;
g->pred[v] = minnode;
}
pedge = pedge->next;
}

// DEBUG INFO:
// printf("%d processed: d[%d] = %f\n",minnode,minnode,g->dist[minnode]);
}
}
//No need to change anyting after this point!

// Free allocated memory
void delete_graph(weightedgraph* g, int vertices){
int i;
for(i=1; i <= vertices; i++) {
pweightededgenode pnext = 0;

while(pedge != 0) {
pnext = pedge->next;
free(pedge);
pedge = pnext;
}
}
}

// Print a path after search
void print_path(weightedgraph* g, int dest){
if( g->pred[dest] != 0){
print_path(g, g->pred[dest]);
printf("%d:%f\n",dest,g->dist[dest]);
}
else if(g->dist[dest]==0){
printf("%d:%f\n",dest,g->dist[dest]);
}
}

``````
• 写回答

3条回答默认 最新

• 代码的天敌是懒惰 2023-03-16 16:58
关注

基于最新版ChatGPT4的回答，望采纳!!!有其他问题也可以询问我哦、”(最新版更智能，功能更加强大)

为了解决这个问题，我们需要修改Dijkstra算法，使其最大化概率乘积而不是最小化权重和。我们将进行以下更改：

1. 初始化时，将源节点的距离设置为1，而不是0。
2. 在寻找最小距离的节点时，寻找具有最大距离的节点。
3. 在更新节点的距离时，使用概率乘积而不是权重和。

以下是修改后的dijkstra.c文件中的代码：

``````// DSA Programming task 4.2 - Dijsktra
// You work on this file where TODO is located
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "dijkstra.h"

// Initializes graph for Dijkstra
void init_graph(weightedgraph* g, int vertices){
g->nVertices = vertices;
int i;
for(i=1; i <= vertices; i++) {
g->pred[i] = 0;
// TODO! Note the distance
g->dist[i] = 0.0;
}
}

// ...

// Dijkstra search from node s
void dijkstra(weightedgraph* g, int s){
int queue[MAXVERTS];
int i=0;

// Initialize graph
for(i=1; i <= g->nVertices; i++) {
g->pred[i] = 0;
g->dist[i] = 0.0;
// All vertices in queue
queue[i] = i;
}

// TODO! Modification should start from here
//       Note that the propability should be maximized
//       Chanage names of variables accordingly
g->dist[s] = 1.0;

for(i=g->nVertices; i >= 1; i--) {
// Search for maximum from the queue
double maxval = g->dist[queue[1]];
int maxnode = queue[1];
int maxj=1;
for(int j = 1; j <= i; j++) {
if( g->dist[queue[j]] > maxval ){
maxval = g->dist[queue[j]];
maxnode = queue[j];
maxj = j;
}
}

// Switches the maximum to end (out of the queue)
int temp = queue[i];
queue[i] = queue[maxj];
queue[maxj] = temp;

// Relax the neighbors
while(pedge != 0){
int v = pedge->nodenum;
if(g->dist[v] < (g->dist[maxnode]*pedge->weight))  {
g->dist[v] = g->dist[maxnode]*pedge->weight;
g->pred[v] = maxnode;
}
pedge = pedge->next;
}

// DEBUG INFO:
// printf("%d processed: d[%d] = %f\n",maxnode,maxnode,g->dist[maxnode]);
}
}
//No need to change anyting after this point!

// ...
``````

使用此修改后的算法，您将能够找到具有最佳概率传递消息的路径。在给定示例中，该算法将找到从站1到站8的最佳路径。我们将使用修改过的Dijkstra算法计算给定图中从节点1到节点8的最佳传输路径。请确保您使用了上述提供的修改后的dijkstra.c文件代码。使用此修改后的算法，您可以通过运行main.c文件找到所需的路径。

现在，我们已经修改了Dijkstra算法以解决您的问题，您可以运行main.c文件，以找到从站1到站8的最佳传输路径。在您提供的示例中，该算法将找到具有最佳概率传递消息的路径。

请注意，修改后的Dijkstra算法可以适用于您的问题。但是，在特定情况下，这种方法可能不是最有效的。例如，对于具有大量节点和边的大型网络，这种方法可能需要更多的计算资源和时间。在这种情况下，可以考虑使用其他更高效的算法，如A*搜索算法或其他启发式搜索方法。

如果您有其他关于Dijkstra算法或其他算法的问题，请随时提问。

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