为了在大图中找到两点之间的最短路径，我们先通过宽度优先搜索为每个点建立距离标签索引。关键是在宽度优先搜索是进行剪枝。

Python星 这是python中的简单实现 文献资料 astar模块定义了AStar类，该类必须继承并完成以下几种方法的实现： 邻居 @ abstractmethod def neighbors ( self , node ) 对于给定的节点，返回（或产生）其邻居列表。 此方法必须在子类中实现 这是一种为了向算法提供图形描述以供计算时使用的方法 此方法必须在子类中实现。 之间的距离 @ abstractmethod def distance_between ( self , n1 , n2 ) 给出两个相邻节点n1和n2之间的实际距离/成本（即n2属于n1邻居的列表）。 保证n2属于通过调用近邻（n1）返回的列表。 此方法必须在子类中实现。 heuristic_cost_estimate @ abstractmethod def heuristic_cost_estimat

CUDA平行最短路径 使用CUDA平台的NVIDIA GPU上的并行最短路径算法

给定一个表示加权有向图的输入相邻矩阵 (AdjMax)。 该函数查找从一个顶点“i”到另一个“j”的海岸路径。 返回值包括一个矩阵 (S)，它表示顶点“i”和“j”之间的最短距离，以及一个矩阵 (P)，它表示从顶点“i”到顶点“j”的路径上的下一个顶点“k” '

本代码 利用 Dijkstra's Shortest Path Algorithm 求解有向图的最短路径。 包括 图的构建，求解过程的，排序使用的最小堆 等所有的源代码，并包括测试用例。 是学习最小堆 和 Dijkstra's Shortest Path Algorithm 算法的很好的材料

最短的路径 这是使用Dijkstra算法的航班调度系统的实现。 动机 乘飞机旅行的乘客主要担心的是寻找从起点到目的地的最低成本或最短的行驶距离。 为了应对日益复杂的航空公司网络，世界各地的航空公司都在不断升级其航线系统，以便以有效的方式向其尊贵的客户提供适当的航线选择。 好的系统应该可以轻松添加机场和路线，更重要的是可以快速计算路线。 我们的项目受到高效客运服务系统需求的推动。 我们以美国国内航空公司网络为代表，并使用图论对真实的机场和真实的航线进行建模。 详细地，图提供了由顶点组成的离散结构，并且这些顶点通过边连接在一起。 在此项目中，气道网络由有向图建模，其中顶点表示机场，边线表示两个机场之间的路线。 边缘的重量可以是价格或距离。 因此，寻找两个机场之间的最短路径的问题等同于寻找图中两个顶点之间的最短路径。 有许多算法可以解决最短路径问题。 对于本项目，我们选择首先实施Dijkstr

运筹学课程教学设计3-Shortest path problem最短路问题-英文版.docx

运筹学试讲3-Shortest path problem最短路问题-英文版.pptx

在速度和内存要求方面优于其他算法，尤其是对于大型数据集。 %function [成本] = mdijkstra(A,C) % %A=方阵（邻接或代价） % %if C=1 那么 A=邻接矩阵% 其中，element(i,j)=1 当顶点 v 与 j 直接相连时% 其他 (i,j)=0 % %如果 C=2 那么 A=成本矩阵% 其中，元素 (i,j) 表示表示成本的正整数顶点 i 和 j 之间的百分比% % 输出：[成本]：计算成本矩阵% 开发者：Bharat Patel % 发布日期：03/28/2009

最短路径规划项目 该软件使用A-star搜索算法帮助在OpenStreet地图数据上找到两个给定节点之间的最短路径。 开放式街道地图是由开放源代码社区创建的世界地图。 所有数据都以XML文件格式存储。 有关更多信息，请参见 克隆 克隆此项目时，请确保使用--recurse-submodules标志。 使用HTTPS： git clone https://github.com/anikket786/Shortest_Path_on_Openstreet_map_data-.git. --recurse-submodules 编译并运行 编译中 要编译此项目，您将需要启用c ++ 14支持的现代C ++编译器。 然后，首先创建一个build目录并转到该目录： mkdir build && cd build 在build目录中，运行cmake并make如下操作： cmake .. make