# UrbanHighwayNavigationSystem # 项目名称 城市公路导航系统 杨腾泽，刘鑫成，李培毅，孙英皓 **摘要**： (1) 基于真实的公路数据建立导航地图模型，编制成格式简单的数据文件包括城市线路名称、站点名称。 (2)系统能够读取公路导航地图数据文件，建立公路模型，也能够将模型输出成数据文件，以便验证模型的正确性。 (3)通过人机交互的方式输入起点和终点站名称，系统给出路径长度最短的导航路径。 (4)能够读取不同的地铁导航地图进行功能测试。 # 1. 系统分析 通过各种算法，实现公路导航 ## 1.1 问题描述 交通网络中常常提出这样的问题：从甲地到乙地之间是否有公路连通?在有多条通路的情况下，哪一条路最短?导航系统便可以解决这样的问题。与此同时，城市的扩建，新地点的添加，新道路的修建，需要导航系统具备添加新地点，添加新路线的功能。而受一些生态工程的实施，例如退耕还林还草，和自然条件的影响，本来存在的一些地点或道路需要删除或更改，此时导航图还应该及时的更新，以适应新的查找两点间最短路径的需要。 除此之外，用户的查找应是极为方便的，对于最短路线， 新添加的地点和路径以及删除的地点和路径的感知应是直观的，这样才能真正的给使用导航系统的人们提供方便。 ## 1.2 可行性分析 明确解决问题的关键:最关路径算法。 核心数据结构：图。 核心算法:Dijkstra 确定解决问题的总体思路和方案:使用dijkxtra最短路径进行计算。 ## 1.3 需求分析 ### （1）输入和输出 输入城市编号，即可显示该城市的具体信息，最短路径等。 功能：查找某一个城市的信息 输入：城市的编号 输出：城市的编号，名称以及简介 ### （2）数据字典 城市 = 城市编号 + 城市名称 + 城市介绍 ### （3）数据文件 系统中需要读取以下文件以获得城市的边信息数据 creat.cpp 功能：创建图结构 输入：给图中的点赋予该点的编号，名称以及简介 输出：无 function.cpp 功能：连接任意两个点 输入：两个点的编号 输出：无 menu.cpp 功能：输出所有的功能目录 输入：选择的功能编号 输出：返回一个值给main函数 short.cpp 功能：用Dijkstra算法求给出的一点到其余个点的最短路径 输入：源点 输出：地点的最短路程以及路径 功能：用floyd算法求给出的两点之间的最好费用 输入：出发地，目的地 输出：地点的最少费用以及路径 ### （4）参数设定 构建图结构给图中点位赋予编号，名称，简介 ### （5）地图信息修改功能 输入修改编号，即可对指定城市进行修改 功能：修改城市信息 输入：要修改的城市编号，以及修改后的城市信息 输出：无 # 2. 系统设计 ## 2.1 概要设计 系统划分为几个模块，可以画模块图。 逐个说明每个模块的功能（输入、输出、做什么，这里不写怎么做）。 ## 2.2 数据结构设计 首先，分析对比几种可选的数据结构设计方案。如图可以采用邻接矩阵，也可以采用邻接表，表示集合可以用普通的查找表，还可以用不相交集。给出每一种设计方案的特点（优势、不足等）。然后，综合考虑各种因素（空间、时间、乃至团队成员的水平等），给出你的选择。 ### （1）xxx结构 给出核心数据结构的设计，包括文字描述和示意图。讲清楚数据是如何组织的。多个数据结构，逐一列出。 ### （2）xxx结构 给出核心数据结构的设计，包括文字描述和示意图。讲清楚数据是如何组织的。 ### ## 2.3 算法设计 首先，分析对比几种可选的算法设计方案。如是否排序，广度优先或深度优先搜索等。给出每一种设计方案的特点（优势、不足）。然后，综合考虑各种因素（空间、时间、乃至团队成员的水平等），给出你的选择。 ### （1）XXX算法 给出核心算法的设计，包括伪代码或流程图。多个核心算法，逐一列出。只列举解决问题的核心算法，重点讲清楚是如何解决问题的。 ### （2）XXX算法 给出核心算法的设计，包括伪代码或流程图。 # 3. 系统实现 采用C++、利用VSCode实现。 本程序首先是用户编辑界面，用户根据自己的需求编写地图，从而加入顶点的数组之中，创建的地图用邻接矩阵存储，在从主函数之中进行调用，实现对两个算法的调用。用户在输入顶点以及边的信息都会存储，在存储成功之后会提示用户存储成功，之后进入到菜单界面，菜单界面提供两种选择口合，分别可以调运Dijkstra和Floyd算法调用之后输入相应的口令以及要查询的城市编号， 算法会根据邻接矩阵存储的地图进行计算，求出最短路径。在以后使用完系统后，可输入口合 0，系统会结束一切运算，退出程序。 ## 3.1 核心数据结构的实现 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 } 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",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 } } 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; iA[i][k]+A[k][j]) { A[i][j]=A[i][k]+A[k][j]; path[i][j]=k; } } 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 主函数可以分为以下几个模块: 1. 数据读取模块:读取CityInfo.txt文件,构建城市网络,存储在邻接矩阵中。 2. 用户交互模块:提供用户交互界面,获取用户位置信息及路径查询请求。 3. 位置确定模块:通过城市名称获取城市在邻接矩阵中的位置序号,以供路径查询使用。 4. 路径查询模块:选择Dijkstra算法或动态规划算法计算路径,并返回路径信息。 5. 路径显示模块:将计算得到的路径用可视化方式显示给用户。 核心算法Dijkstra 算法floyd 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 } 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",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 } } 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; iA[i][k]+A[k][j]) { A[i][j]=A[i][k]+A[k][j]; path[i][j]=k; } } 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 } } ``` # 4. 系统测试 描述测试的思路和方法。比如，先用小数据量进行测试，再用真实数据进行测试。 测试应考虑到输入数据的特殊情况。 给出若干测试用例，包括输入、预期结果、运行结果或是否通过测试。运行结果和预期结果一致，为通过测试。 # 5. 总结 概况项目和完成情况。 遇到的问题和解决方法。 个人小结： 杨腾泽： 刘鑫成：本次的系统研发研活动，让我体验到了程序开发的复杂性与程序开发成功的自豪感，一个项目的完成离不开一个团队的团结协作，在进行项目时，需要对其进行反复的纠错和改进，在更改和发现中不断地改进和提升自，从而丰富自己。这次团队体验，让我能够初步地体会到一个团队间的分工协作的重要性，成员分工以及项目领导者的重要性，让我受益匪浅 李培毅： 孙英皓： # 参考文献 列出参考的文献资料，根据情况自行添加。 [1] 严蔚敏, 吴伟民. 数据结构（C语言版）. 北京: 清华大学出版社, 2007.