博客：MATLAB轻松绘制地图路线——Dijkstra(迪杰斯特拉)算法最短路径规划 所用工程文件

可以直接运行的最短路径算法，C程序编写，注释清晰

def Dijkstra(network,s,d):#迪杰斯特拉算法算s-d的最短路径，并返回该路径和代价 print(Start Dijstra Path……) path=[]#s-d的最短路径 n=len(network)#邻接矩阵维度，即节点个数 fmax=999 w=[[0 for i in range(n)]for j in range(n)]#邻接矩阵转化成维度矩阵，即0→max book=[0 for i in range(n)]#是否已经是最小的标记列表 dis=[fmax for i in range(n)]#s到其他节点的最小距离 boo

dijstra算法 GMMC2017 E题用的 求出最短路径 也是无负权求最短路径中较为简便的方法了

最短路径不仅仅指一般地理意义上的距离最短，还可以引申到其他的度量，如时间、费用、线路容量等。相应地，最短路径问题就成为最快路径问题、最低费用问题等。由于最短路径问题在实际中常用于汽车导航系统以及各种应急系统等（110报警、119火警以及医疗救护系统），这些系统一般要求计算出到出事地点的最佳路线的时间一般在1s-3s，在行车过程中还需要实时计算出车辆前方的行驶路线，这就决定了最短路径问题的实现应该是高效率的。

本次比赛时间精力有限，采用的算法简单，成绩不是很理想。 先来简单分析一下题目，本次比赛在一张拓扑图中，需要满足带宽的限制，为每一个请求安排一条路径连接起点到终点，计算出该路径成本，寻找总成本最优的结果。 首先，刚开始被比赛方带偏了，比赛方给出的请求的参考路径其实没什么用，仅仅使用这些路径数据分配，测试用例的总成本较优解也就500多w。 要想有效的降低成本结果，需要摒弃输入中提供的路径，所有路径都由自己去分配。 首先我想到的可能是用迪杰斯特拉算法等，逐一的找寻最优路径，再交换顺序重新分配。 又或者是每次随机的选择路径，分配完成后，再随机的对一条路径进行优化，最后一点一点的逼近最优解。 但是经过测试之后，发现效果都不好。因为比赛要求1分钟完成计算解题，而搜索路径是极为耗时的操作，因而收敛慢，效果差。 采用的策略 经过测试，我采用的策略是，一次Floyd计算最短路径，再修改分配的先后顺序，将路径按成本从小到大，先后的放入网络中，如果请求路径带宽超出限制，则不放。将所有能放下的放入后，对于剩余的请求，按照第一次的floyd路径的初始拟放置成本从小到大的顺序，依次计算迪杰斯特拉最短路径，并放入网络中，更新网络（主要是带宽信息），继续布置下一个，直到最终所有请求都完成布置，该方法测试用例能达到412w。

使用迪杰斯特拉的路径规划的景区管理系统，可自行输入数据更改景点位置,用mfc画的图。。入门练手，互相学习

opencl gpu 调用实现矩阵运算和迪杰斯特拉算法

本设计要求一个交通咨询系统，能让旅客咨询从任一个城市顶点到另一个城市顶点之间的最短路径、最低花费或最少时间等问题。对于不同的咨询要求，可输入城市间的路程、所需时间或所需费用。 一个简单的模型，采用邻接矩阵的方法存储图，本代码给出了一个简单的图，通过缔结斯特拉算法求解出从V0到其余各点的路径。

输入并查询路线，可直接使用