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SPFA算法实例解析

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简介：
本文章详细介绍了SPFA（Shortest Path Faster Algorithm）算法，并通过实际案例进行深入解析，帮助读者理解和掌握该算法在解决最短路径问题中的应用。 接下来为大家介绍一篇关于SPFA算法的实例讲解文章。我觉得这篇文章非常不错，现在分享给大家作为参考。希望大家能跟随我一起来了解它。

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  • SPFA算法实例解析
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    本文章详细介绍了SPFA（Shortest Path Faster Algorithm）算法，并通过实际案例进行深入解析，帮助读者理解和掌握该算法在解决最短路径问题中的应用。 接下来为大家介绍一篇关于SPFA算法的实例讲解文章。我觉得这篇文章非常不错，现在分享给大家作为参考。希望大家能跟随我一起来了解它。
     
  • Dijkstra和SPFA算法的区别分析
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    本文深入探讨了Dijkstra与SPFA两种经典最短路径算法之间的区别，旨在帮助读者理解它们的工作原理、适用场景及各自的优缺点。 SPFA算法详解：用dis数组记录源点到有向图上任意一点的距离，其中源点到自身的距离为0，到其他所有点的初始距离设为INF（一个非常大的值）。将源点入队，并重复以下步骤： 1. 队首节点x出队。 2. 遍历所有以队首节点x为起点的有向边(x,i)，如果dis[x]+w(x,i) < dis[i]，则更新dis[i]。 3. 如果点i不在队列中，则将i入队。 4. 若队列为空，跳出循环；否则执行步骤1。 Dijkstra算法详解：清除所有节点的标号。设d[0]=0（表示源点到自身的距离为零），其他d[i]=INF（一个非常大的值）。进行n次循环： 在每次循环中，在所有未标记结点中选择具有最小d值的节点，并对其邻居执行更新操作，直到完成全部循环或找不到新的未标号节点为止。
     
  • 201712-4 CCF C++ 实现，Dijkstra 和 SPFA 算法
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    本文档介绍了在2017年12月针对CCF（中国计算机学会）要求实现的C++版本Dijkstra和SPFA算法，详细解释了这两种经典最短路径算法的原理及其实现方法。 思路：使用两个数组sum和ans分别存储从1号节点到每个节点连续走小路的路程以及最终疲惫值。如果当前行走的是小路，则更新疲惫值，并累计已走过的小路总长度。具体来说，对于一个相邻节点ne（通过边next到达），其疲惫值计算公式为：`ans[ne] = ans[nn] - sum[nn] + (sum[nn] + next.v) * (sum[nn] + next.v)`，其中nn是当前处理的父节点。同时更新走小路所累积的路程，即 `sum[ne]=sum[nn]+next.v`。 如果行走的是大路，则将累计的小路长度清零（即`sum=0`），疲惫值则直接加上边长：`ans[ne] = ans[nn] + next.v`。通过这种方式可以计算出从1号节点到所有其他节点的最终疲惫值和小路段路程。
     
  • 遗传算法小实例解析
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    本文章通过具体的小案例详细解析了遗传算法的工作原理和实现步骤，帮助读者理解这一优化搜索算法的核心概念与应用。 我对别人写的遗传算法Java代码进行了一些修改。它实现了简单遗传算法的基本功能，并且这份代码的注释较多，我认为条理较为清晰，请多多指教。
     
  • KMP算法实例深度解析
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    本文将深入剖析KMP（Knuth-Morris-Pratt）字符串匹配算法的工作原理，并通过具体实例展示其高效实现过程。 KMP算法实例详解 KMP算法是由Knuth、Morris和Pratt共同提出的模式匹配算法。该算法能在任何模式与目标序列的情况下，在线性时间内完成查找，并且不会退化，因此是一个非常优秀的模式匹配方法。 分析： - KMP模板题； - KMP的核心在于计算next数组的值； - 首先预处理出next数组的值； - 然后进行一次遍历即可； - 复杂度为O(m+n)。 实例代码： ```c #include #include #define N 1000005 int s[N]; int p[N]; int next[N]; void getnext() { int j = 0, k = -1; next[0] = -1; while (j < strlen(p)) { // 注意这里需要根据实际情况调整字符串长度获取方式 if(k == -1 || p[j] == p[k]) { ++k; ++j; next[j] = k; } else { k = next[k]; } } } ```
     
  • CORDIC算法详解与实例分析
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    本文章详细介绍CORDIC（坐标旋转数字计算机）算法的工作原理及其应用，并通过具体实例进行深入解析。适合初学者及进阶学习者阅读。 黑金出品的CORDIC算法介绍及实例内容由浅入深，实例详尽完美。如需具体实例，请在我的资源里查找。
     
  • PCA算法原理与实例解析
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    本文章深入浅出地讲解了主成分分析（PCA）的基本概念、数学原理及其应用。通过具体实例演示了如何使用Python实现PCA降维过程，并对结果进行可视化展示，帮助读者快速掌握PCA算法的核心思想和实际操作技巧。 PCA（主成分分析）是一种常用的降维技术，在数据分析与机器学习领域应用广泛。其基本原理是通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中，使得第一维度成为方差最大的方向，第二个维度为除去第一个分量后的最大方差方向，以此类推。 在具体操作时，首先对数据进行中心化处理（即减去均值），然后计算特征矩阵的协方差矩阵。接着通过求解该协方差矩阵的特征向量和对应的特征值来确定主成分的方向与重要性排序。最后选取前k个具有最大特征值的特征向量作为新的基，将原始数据投影到这k维空间中实现降维。 示例：假设有两个维度的数据集X，执行PCA步骤如下： 1. 计算每个变量（列）的均值，并从每行减去相应的均值得到中心化后的矩阵。 2. 用中心化后的矩阵计算协方差矩阵。 3. 求解该协方差矩阵的所有特征向量和对应的特征值，按照降序排列这些特征值及其对应的方向（即主成分）。 4. 根据需要选择前k个主要的主成分组成新的基底，并将原始数据转换到这个新空间内。 通过上述过程可以有效降低数据维度同时保留尽可能多的信息。
     
  • 粒子群算法实例详细解析
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    本教程深入浅出地讲解了粒子群优化算法的工作原理，并通过具体实例展示了其应用过程，适合初学者快速掌握该算法的核心思想和实践技巧。 粒子群算法是MATLAB智能算法的一种，其优点在于简单易用。
     
  • C++实现TEA加密算法的实例解析
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    本文详细介绍了如何使用C++语言实现TEA（Tiny Encryption Algorithm）加密算法，并通过具体代码示例进行说明。适合对数据安全和密码学感兴趣的开发者阅读与学习。 本段落主要介绍了C++代码实现TEA加密算法，并通过实例代码进行了详细的讲解，对学习或工作具有一定的参考价值。需要的朋友可以参考这篇文章。
     
  • ID3算法详解：实例、表格与图示解析
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    本书深入浅出地讲解了ID3决策树算法的核心原理，并通过丰富的实例、详尽的表格和直观的图示进行解析，帮助读者轻松掌握其应用方法。 为了理解ID3算法的实现流程，我将以一个实例逐步分析，并计算每一步的信息增益、绘制对应的树形图以帮助理解。