双方向加重グラフで、K 個のエッジを削除して、指定されたノード間の最短距離を見つけます。

＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃導入＃＃＃

この C プログラムは、K 個のエッジを削除することによって、双方向に重み付けされたグラフ内の指定された 2 つのノード間の最短距離を計算します。 K エッジの削除を制約として考慮する、修正されたダイクストラ アルゴリズムを使用します。このプログラムは、優先キューを使用してノードを効率的に選択し、削除要件に基づいてエッジの重みを動的に調整します。 K 個のエッジを削除する影響を考慮して、グラフを走査して最短パスを見つけることにより、指定されたノード間の最小距離が得られます。

方法 1: 修正されたダイクストラ アルゴリズム

＃＃＃アルゴリズム＃＃＃

ステップ 1

: ノードとソース ノードからの分離距離を保存する構造を作成する

ステップ 2

: すべての中心の分離を無限大に初期化しますが、ソース中心の分離を 0 に設定します。

ステップ 3

: ソース ノードを個々のノードとともに要件行に配置します。

ステップ 4

: 必要な行がクリアされるまで、次のステップを再実行します。

a. 必要な行から最小限の削除でノードを削除します b. デキューされたノードの各隣接ノードについて、エッジの重みを含めて未使用の削除を計算し、それが現在の削除よりも小さいかどうかを確認します。

c. 未使用の削除が少ない場合は、デタッチメントをアップグレードし、センターを要求キューにエンキューします。

d. ハブごとの避難エッジの数を追跡します。

ステップ 5

: K エッジの削除を検討した後、ソース ノードとターゲット ノード間の最も制限的なパスを返します。

Example

の中国語訳は次のとおりです:

Example

リーリー ＃＃＃出力＃＃＃ リーリー 方法 2: フロイド・ウォルシュ アルゴリズム ＃＃＃アルゴリズム＃＃＃

ステップ 1

: グラフのエッジの重みを使用して 2 次元ネットワーク dist[][] を初期化します。

ステップ 2

: ノードの各ペア間で排除されたエッジの数を追跡するために使用される 2 次元グリッド evacuated[][] を初期化します。

ステップ 3

: フロイド・ウォルシュ計算法を適用して、退避される K 個のエッジを考慮して、一致する各中継局間の最短パスを計算します。

ステップ 4

: K 個のエッジを考慮して除外した後、ソース ノードとターゲット ノードの間の最短距離を返します。

Example の中国語訳は次のとおりです:

Example リーリー ＃＃＃出力＃＃＃ リーリー ＃＃＃結論は＃＃＃ K エッジの退避を考慮して、双方向加重グラフ内の指定された中心間の最短距離を見つける 2 つの方法を研究しました。これらの方法、特に修正ダイクストラ計算、フロイト-ワルチャー計算は、問題を理解するためのさまざまな方法を提供します。これらの計算をCで活用することで、Kエッジ退避を満たした最小除去量を正確に計算します。どの方法を選択するかは、グラフのメトリクス、複雑さ、当面の問題の特定の前提条件などの要素によって異なります。

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