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javafx-shortest-path-challenge: 针对最短路径的挑战。

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简介：
该应用程序将构建一个像素化的网格结构。 在这个网格内部，将会存在一系列的节点，每个节点都精确地代表网格中对应的一个像素位置。 每一个节点都通过一个唯一的节点编号进行标识，并且其在网格中的具体位置则由 (x, y) 坐标来明确定义。 您的任务在于确定所有这些节点之间通用的最短路径，并且需要确保至少访问每一个节点一次。 请注意，某些节点可能会位于同一坐标位置上。 为了构建可行的解决方案，您需要实现名为 `com.gmjm.challenge1.ChallengeSolution` 的抽象类。 您的完成方案应放置在 `com.gmjm.challenge1.solutions` 目录下，以便该应用程序能够通过反射机制加载并识别您的解决方案，并将其包含在最终的解决方案列表之中。 您的解决方案将以 Node 对象列表的形式呈现，列表中元素的排列顺序则代表了节点被访问的遍历顺序。 请留意：分析器会按照从头到尾的方式依次遍历所有节点。即使两个节点恰好位于同一坐标上，您也必须在列表中包含它们两次，以确保获得访问它们的相应信用。 如何运行

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  • K-Shortest-Path：使用Yen算法计算给定网络拓扑的K最短路径
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    本项目介绍并实现了Yen算法，用于计算给定网络拓扑中任意两点间的K条最短路径。通过优化搜索过程，有效减少了冗余计算，适用于复杂网络分析与路由选择问题。 k-最短路径计算给定网络拓扑的 K 最短路径。这是基于 Yen 的算法为给定的网络拓扑生成 k 最短路径。该脚本使用 Python 编写，并利用 NetworkX 库作为图形数据结构。拓扑信息以 nodes.csv 和 links.csv 文件的形式提供，用于创建一个列出指定源节点和目标节点之间 k-最短路径的*.csv文件。
     
  • Single-Target-Shortest-Path: Hadoop MapReduce 实现，用于寻找至特定目标的最短路径（在...）
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    简介：本文介绍了一种基于Hadoop MapReduce框架实现的单目标最短路径算法。该算法能够高效地计算从多个起点到指定终点的最短路径问题，在大规模图数据上表现出色。 在IT行业中，图算法是解决复杂问题的一种常见方法，在网络分析、路由规划以及社交网络等领域应用广泛。“single-target-shortest-path”项目专注于利用Hadoop MapReduce框架来寻找从源节点到特定目标节点的最短路径。 **Hadoop MapReduce** 是一个分布式计算模型，由Apache Hadoop提供。它将大型任务分解为小部分，并分配给多台机器上的Map任务执行；然后通过Reduce任务整合结果。在这个项目中，我们使用MapReduce来处理图数据并寻找单源最短路径问题。 **单源最短路径问题** 是一个经典的图论难题，可以通过多种算法解决，包括Dijkstra、Bellman-Ford和Floyd-Warshall等。由于本项目关注特定目标的最短路径，并且需要考虑负权重边的情况，因此更适合使用Dijkstra或Bellman-Ford算法。 **Dijkstra算法** 采用贪心策略寻找单源最短路径问题的最佳解决方案。它通过逐步扩展已知最小距离节点集来更新距离值，并利用优先队列（通常为二叉堆）存储当前最优解信息。然而，若图中存在负权重边，则该算法将无法正常工作。 **Bellman-Ford算法** 能够处理含有负权重的图数据结构。它通过重复松弛所有边V次来找到最短路径(V代表节点数量)；如果在执行完V-1轮后仍然可以进一步减少某些边的距离值，说明存在一个负权环路，导致无限循环。 当使用Hadoop MapReduce框架时，在**Map阶段**中读取图的边数据，并对每条边进行一次函数调用以计算源节点到目标节点之间的距离更新；在**Reduce阶段**收集相邻节点的信息并合并这些信息来确定最终的目标最短路径。为了提高效率，需要优化中间结果的数据量大小以及合理分配Map和Reduce任务的数量。 本项目使用Java编程语言实现，并遵循面向对象的设计原则，采用类和对象表示图、节点及边等数据结构。在处理大规模数据集时，高效的数据结构（如优先队列）与算法选择对于性能至关重要。“single-target-shortest-path”项目的实施不仅加深了对相关技术的理解，还能够提升解决实际大数据问题的能力。
     
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