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公交最短路径 数据结构

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简介：
本课程聚焦于利用数据结构解决公交线路中最短路径问题，涵盖图论基础、算法设计及实现等核心内容。 公交车有520条线路，地铁有两条线路。定义一个结构体Edge来存储一条线路的所有信息（包括线路名称、收费方式、行车方式以及各种行车方式所经过的站点和站点数）。然后使用ReadData4()函数生成地铁站点所有边的情况，并用ReadData3()函数将所有从地铁转公交及从公交转地铁的边进行存储，其中ReadData3()用于读取地铁站点名。这些存储起来的边构成的是一个顺序表。

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  • 公交最短路径 数据结构
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    本课程聚焦于利用数据结构解决公交线路中最短路径问题，涵盖图论基础、算法设计及实现等核心内容。 公交车有520条线路，地铁有两条线路。定义一个结构体Edge来存储一条线路的所有信息（包括线路名称、收费方式、行车方式以及各种行车方式所经过的站点和站点数）。然后使用ReadData4()函数生成地铁站点所有边的情况，并用ReadData3()函数将所有从地铁转公交及从公交转地铁的边进行存储，其中ReadData3()用于读取地铁站点名。这些存储起来的边构成的是一个顺序表。
     
  • 迷宫最短路径问题与数据结构
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    本篇文章探讨了利用不同的数据结构解决迷宫中最短路径问题的方法，分析了几种算法的效率和适用场景。 迷宫最短路径问题可以通过多种数据结构来解决。这类问题是算法设计中的经典案例之一，主要目标是找到从起点到终点的最短路线。在处理这样的问题时，通常会使用如图论相关的技术以及广度优先搜索（BFS）等方法。 对于二维网格形式的迷宫来说，可以将其视为一个无向图，并且每个单元格代表顶点，相邻两个单元格之间的边则表示路径的可能性。在这种情况下，利用队列实现广度优先搜索算法是一个高效的方法来寻找最短路径问题的答案。首先将起点加入到队列中开始进行探索；然后逐步从当前节点扩展至未访问的邻居，并更新这些邻居的状态和距离信息。 除了BFS之外，还可以考虑使用Dijkstra算法或者A*寻路算法等更复杂的技术，在某些特定条件下它们能提供更好的性能或准确性。当然选择何种方法取决于具体应用场景的需求以及迷宫结构的特点等因素的影响。 总之解决迷宫最短路径问题需要结合实际需求和数据特点合理选用合适的数据结构与算法策略，以达到最优解的目的。
     
  • 校园旅行（数据结构中最短路径）
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    《校园旅行》是一款基于数据结构中“最短路径”算法设计的游戏或模拟程序，玩家在游戏中探索虚拟校园，利用算法寻找从一处到另一处的最佳路线。 本程序为C++程序，原理是使用最短路径算法构建了一个校园旅游图。
     
  • 数据结构中的迷宫最短路径问题
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    本简介探讨在数据结构领域中迷宫最短路径问题的解决方法，包括图论基础、算法实现及应用案例分析。 数据结构相关广度优先算法用C++编写。
     
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    本实验为数据结构课程第六次实验，主要内容是实现和分析由荷兰计算机科学家狄克斯特拉提出的最短路径算法。通过该实验，学生能够深入理解图论算法，并掌握其实现技巧。 一．问题描述 设计并实现一个全国大城市间的交通咨询程序，为旅客提供四种最优决策方案：（1）飞行时间最短；（2）总用时最短；（3）费用最小；（4）中转次数最少。 二、实验要求 （1）选取合适的数据结构存储带权路线图。 （2）实现单源最短路径算法。
     
  • 公交车线路的最短路径查询
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    本项目旨在开发一款高效实用的公交线路最短路径查询系统，利用先进的算法为用户提供精准、快速的公交出行方案。 最短路径问题是图论中的一个经典问题，在这个问题上Dijkstra算法一直被认为是非常有效的解决方案之一。然而，在某些情况下可能需要对Dijkstra算法进行适当的调整来完成多种不同的优化路径查询。 对于某城市的公交线路，乘客希望能够实现各种优化路线的查询。假设该城市公交线路的数据格式如下：每条线路包括编号、起始站名及其坐标；沿途经过的所有站点名称及各自坐标的详细信息；终点站名和其坐标；票价以及平均发车间隔时间等额外的信息。 例如： 63: A(32,45); B(76,45); C(76,90); ...; N(100,100)。票价为1元，每5分钟一班车，车速信息也包含在内。
     
  • 数据结构课程设计之校园最短路径
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    本项目为《数据结构》课程设计作品，旨在通过算法实现校园内两点间的最短路径规划，运用了图论中的Dijkstra或Floyd算法。 数据结构课程设计采用C语言编写，并包含源码和报告文档。
     
  • 图结构的数据应用：最短路径算法探讨
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    本篇文章主要围绕图结构数据在实际场景中的应用展开讨论，并重点分析了其中的最短路径算法。通过具体案例详细解析其工作原理和实现过程，旨在帮助读者更好地理解如何利用这一算法解决现实问题。 数据结构中的图是一种重要的抽象数据类型，用于模拟实体之间的关系，比如城市间的道路网络。在这个实验中，我们探讨了如何利用图结构来寻找最短路径。最短路径问题是一个经典的图论问题，它要求找出图中两个指定顶点之间路径长度最小的路径。实验目的是理解和掌握图结构的特点和实现方式，包括图节点的插入、删除和遍历等基本操作。通过解决实际问题，如从城市C1到C6的最短路径寻找，来巩固这些概念。 问题描述了一个六城市网络，每条连线代表两个城市之间的道路，连线旁的数字表示两城市之间的距离。程序需读取输入文件，其中包含城市间的连接信息，并输出最短路径及其总长度。输入文件格式如下： - 第一行是城市的总数n。 - 接下来的行是每个城市对(i, j)及其之间距离ij。 输出内容包括： - 最短路径的城市顺序 - 最短路径的总长度 这个问题可以通过Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法来解决。在提供的程序中，采用了Dijkstra算法。该算法是一种单源最短路径算法，其基本思想是从源点开始逐步扩展最短路径到其他所有顶点。 具体步骤如下： 1. 初始化：将源点加入集合S，并将其余的顶点放入未处理集U；设置源点到自身的距离为0，其它顶点的距离设为无穷大（这里用M表示）。 2. 在U中选取距离最小的一个顶点k并把它加入S。 3. 更新所有与k相邻且在U中的顶点的距离值。如果通过k到达这些顶点的路径比当前最短路径更短，则更新该顶点的距离值。 4. 重复步骤2和步骤3，直到所有的顶点都在集合S中。 程序流程中定义了一个邻接矩阵cost来存储城市间的距离，并使用结构体数组lowpathcost记录从源节点到各个顶点的最短路径。在每次迭代过程中找到未处理顶点中最接近源节点的一个顶点并更新其相邻所有顶点的距离值。变量total、adjvex[]、lowpathcost[]和selected[]分别用于计数、记录选择的顶点、存储最短路径信息以及避免已处理过的顶点再次被处理。 时间复杂度上，这个Dijkstra算法版本为O(n^2)，其中n是顶点的数量。这是因为每次需要遍历整个未处理顶点集来寻找最近的一个顶点。在实际应用中可以使用优先队列（如堆）优化该过程将时间复杂性降低到O((n+e)log n)，其中e表示边数。 通过这样的实验，学生不仅能掌握图结构的基本操作还能理解并实现最短路径算法这对于解决诸如交通网络规划、网络路由等实际问题具有重要的理论和实践意义。
     
  • 南京地图上的最短路径（数据结构作业）
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    本项目是基于数据结构课程的一次实践作业，旨在利用图论算法解决南京地图上两点之间的最短路径问题。通过编程实现Dijkstra或A*等算法，优化路线规划，提升用户出行效率。 该最短路径算法以南京市的道路交通为模板（详见附录图1），可以实现任意两个地点之间的最短路径查询，例如从三牌楼到新街口的路线规划。此算法剔除了由于各种原因导致堵塞或不通的路段，并配备了用户友好的图形界面以便于人机交互。此外，该系统清晰地显示了路径长度和道路编号信息，并提供了完整的工程文件及可执行文件供下载使用。