山东大学数据结构与算法课程设计：网络放大器设置实验（含详细注释、测试案例及图表）

简介：
本课程设计通过实施网络放大器设置实验，深入探讨数据结构与算法在优化网络性能中的应用。文档包含详尽代码注释、全面的测试案例和直观的数据图表，旨在帮助学生理解复杂概念并提高实践操作能力。 山东大学数据结构与算法课程设计实验4探讨了网络放大器设置问题，并提供了详细注释、测试样例及图表支持。 该题目设定一个汽油传送网络可以用加权有向无环图G表示，其中包含唯一的一个源点S。从S出发的路径将石油输送到其他顶点中去；而每个边上的权重则代表了连接两点间的距离。在传输过程中，压力会随着输送距离增加逐渐下降，并且为了保证系统的正常运行，在整个网络中的某几个或全部节点上需要安装放大器以维持最小所需的压力Pmin。当到达一个放大器时，可以将压力恢复到最大允许值Pmax。如果汽油从源点S开始流动至遇到第一个放大器之前所经过的距离为d，则问题的关键在于如何放置最少数量的放大器。 在解决这一网络设计问题时，我们考虑采用两种方法：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。通过比较这两种算法的时间性能，并用图表形式展示结果。理论上来说，BFS的时间复杂度为O(n²)，而尽管DFS采用了剪枝策略来减少不必要的遍历次数，但由于其需要探索所有可能的路径，因此时间复杂度高达O(2^n)。 此外，在某些情况下还可以尝试使用贪心算法作为替代方案。这种局部最优的选择策略虽然能提供一种快速解决问题的方法，但并不一定能确保找到全局最优解。