刘鑫成 2 years ago
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@ -123,53 +123,125 @@ typedef struct
## 3.1 核心数据结构的实现
利用循环结构实现查找某一个城市的信息
如下:
int search(MatGrath &G)
{ int a;
int flag=1;
printf("请输入您要查询的城市编号\n");
scanf("%d",&a);
while(flag)
{
if(a<=0||a>G.vexnum)
{
printf("编号不存在,请重新输入\n");
scanf("%d",&a);
}
else
{ flag=0;
核心算法Dijkstra
算法floyd
项目文件结构可以设计为:
```
CityRoadNav/ - CityRoadNav.vcxproj // Visual Studio项目文件 - CityRoadNav.vcxproj.filters - CityRoadNav.slnSource Files/ // 源代码目录 - CityNetwork.cpp // 城市网络类,存储城市数据及邻接矩阵 - CityNetwork.h - Dijkstra.cpp // Dijkstra算法类,实现最短路径搜索 - Dijkstra.h - DynamicProgramming.cpp // 动态规划算法类,实现最优路径搜索 - DynamicProgramming.h - main.cpp // 主程序 - ...Header Files/ // 头文件目录 - ... Resources/ // 资源文件目录 - CityInfo.txt // 城市信息及邻接矩阵
```
如以下代码,采用迪杰斯特拉算法实现求取路径最短值
```
int Ppath2(MatGrath &G,int path[],int i,int v) //前向递归查找路径上的顶点
{
int k;
k=path[i];
if (k==v)
return k; //找到了起点则返回
Ppath2(G,path,k,v); //找顶点k的前一个顶点
printf("%s->",G.vexs[k].sight);//输出顶点k
}
printf("编号 景点名称 简介 \n");
printf(" %-4d %-16s%-58s\n",G.vexs[a].no,G.vexs[a].sight,G.vexs[a].introduction);
;
}
int danyuan(MatGrath &G,int v)//求两点之间的最短路径
{
int dist[MAXV],path[MAXV];
int s[MAXV];
int mindis,i,j,u;
for (i=1; i<=G.vexnum; i++)
{
dist[i]=G.arc[v][i].length; //距离初始化
s[i]=0; //s[]置空
if (G.arc[v][i].length<INF) //
path[i]=v;
else
path[i]=-1;
}
s[v]=1;
path[v]=0; //源点编号v放入s中
for (i=1; i<=G.vexnum; i++) //循环直到所有顶点的最短路径都求出
{
mindis=INF; //mindis置最小长度初值
for (j=1; j<=G.vexnum; j++) //选取不在s中且具有最小距离的顶点u
if (s[j]==0 && dist[j]<mindis)
{
u=j;
mindis=dist[j];
}
return 0;
s[u]=1; //顶点u加入s中
for (j=1; j<=G.vexnum; j++) //修改不在s中的顶点的距离
if (s[j]==0)
if (G.arc[u][j].length<INF && dist[u]+G.arc[u][j].length<dist[j])
{
dist[j]=dist[u]+G.arc[u][j].length;
path[j]=u;
}
}
for(i=1; i<=G.vexnum; i++)
if (s[i]==1&&v!=i)
{
printf(" 从%s到%s的最短路径长度为:%d米\t路径为:",G.vexs[v].sight,G.vexs[i].sight,dist[i]);
printf("%s->",G.vexs[v].sight); //输出路径上的起点
Ppath2(G,path,i,v); //输出路径上的中间点
printf("%s\n",G.vexs[i].sight); //输出路径上的终点
}
利用深度遍历实现输出城市信息
如下:
bool visited[MAXV];
int DFS(MatGrath &G,int m)//深度优先搜索
}
int Ppath1(MatGrath &G,int path[][MAXV],int v,int w) //前向递归查找路径上的顶点
{
int k;
k=path[v][w];
if (k==-1) return 0; //找到了起点则返回
Ppath1(G,path,v,k); //找顶点i的前一个顶点k
printf("%s->",G.vexs[k].sight);
Ppath1(G,path,k,w); //找顶点k的前一个顶点j
}
```
如下采用floyd算法求给出的两点之间的最少费用
```
void ShortestMoney(MatGrath &G,int v,int w)//求花费最少的路径
{
int A[MAXV][MAXV],path[MAXV][MAXV];
int i,j,k;
for (i=0; i<G.vexnum; i++)
for (j=0; j<G.vexnum; j++)
{
int i;
printf("%d %s %s\n",G.vexs[m].no,G.vexs[m].sight,G.vexs[m].introduction);
visited[m]=true;
for(i=1;i<=G.vexnum;i++)
{
if(G.arc[m][i].length!=INF&&visited[i]==false)
A[i][j]=G.arc[i][j].money;
path[i][j]=-1; //i到j没有边
}
for (k=0; k<G.vexnum; k++)
{
for (i=0; i<G.vexnum; i++)
for (j=0; j<G.vexnum; j++)
if (A[i][j]>A[i][k]+A[k][j])
{
DFS(G,i);
A[i][j]=A[i][k]+A[k][j];
path[i][j]=k;
}
}
}
return 0;
}
if (A[v][w]==INF)
{
if (v!=w)
printf("从%d到%d没有路径\n",v,w);
}
else
{
printf(" 从%s到%s路径费用:%d元人民币 路径:",G.vexs[v].sight,G.vexs[w].sight,A[v][w]);
printf("%s->",G.vexs[v].sight); //输出路径上的起点
Ppath1(G,path,v,w); //输出路径上的中间点
printf("%s\n",G.vexs[w].sight); //输出路径上的终点
}
}
```
## 3.2 核心算法的实现

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