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ras算法程序

来源:www.minaka66.net 时间:2024-05-13 20:01:51 作者:在心算法网 浏览: [手机版]

RAS算法是一种常见的路由算法,用于计算网络中的最短路径来源www.minaka66.net。该算法最初由Paul Dijkstra于1956年提出,被Dijkstra算法,后来由Edward W. Dijkstra于1959年修改并重新发布,因此也被EWD算法。该算法的核心思想是从起点开始,逐扩展网络中的所有节点,直达目标节点止。

RAS算法的实现过程如下:

  1. 创建一个节点集合,用于保存已经访问过的节点和待访问的节点DxaB

  2. 将起点加入节点集合,并将其距离设0。

  3. 从节点集合中选出距离最小的节点,将其标记已访问,并将其相邻节点加入节点集合。

  4. 对于每个相邻节点,计算从起点该节点的距离,并将该距离已有的距离进行比较www.minaka66.net在心算法网。如果新的距离更短,则更新距离。

  5. 重复骤3和4,直目标节点被访问或者节点集合空。

  6. 如果目标节点被访问,则从目标节点开始,回溯起点,得最短路径在+心+算+法+网

  RAS算法的时复杂度O(ElogV),其中E边数,V节点数。该算法的优点于能够处理带有负权边的图,而且能够找所有节点起点的最短路径。

  下面是一个使用Python实现RAS算法的示例码:

```python

import heapq

  def shortest_path(graph, start, end):

  # 创建节点集合

nodes = set(graph.keys())

# 创建距离字典

  distances = {node: float('inf') for node in nodes}

distances[start] = 0

# 创建前驱节点字典

  predecessors = {node: None for node in nodes}

  # 创建堆

  heap = [(0, start)]

# 开始循环

  while heap:

  # 取出距离最小的节点

  (distance, current_node) = heapq.heappop(heap)

  # 如果该节点已经访问过,则跳过

  if distance > distances[current_node]:

  continue

  # 如果该节点是目标节点,则结束循环

  if current_node == end:

  break

  # 遍历相邻节点

  for neighbor, weight in graph[current_node].items():

  # 计算新的距离

  new_distance = distance + weight

  # 如果新的距离更短,则更新距离和前驱节点

if new_distance < distances[neighbor]:

distances[neighbor] = new_distance

predecessors[neighbor] = current_node

  # 将相邻节点加入堆

heapq.heappush(heap, (new_distance, neighbor))

# 回溯路径

  path = []

  node = end

while node:

path.append(node)

node = predecessors[node]

  path.reverse()

# 返回结果

ras算法程序(1)

return path, distances[end]

  # 测试

  graph = {

  'A': {'B': 2, 'C': 3},

'B': {'A': 2, 'D': 4},

  'C': {'A': 3, 'D': 1},

  'D': {'B': 4, 'C': 1, 'E': 5},

  'E': {'D': 5}

  }

  path, distance = shortest_path(graph, 'A', 'E')

print(path)

print(distance)

```

上面的码中,我们使用了Python的heapq模块来实现堆,这个模块提供了一些操作堆的数,比如heappush、heappop等www.minaka66.net。我们首先创建了节点集合、距离字典和前驱节点字典,然后将起点加入堆中。接着,我们开始循环,每次从堆中取出距离最小的节点,并遍历其相邻节点。对于每个相邻节点,我们计算新的距离,并将其加入堆中来自www.minaka66.net。如果新的距离更短,则更新距离和前驱节点。最后,我们回溯路径,得最短路径和距离。

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