Rubyで最短経路を探索しよう！ - hp12c
人生を書き換える者すらいた。: 人材獲得作戦・４ 試験問題ほか 次に同じ質問がきたときに 「1時間いらないっしょ、こんなの」 と是非ともほざくために 今から勉強します ダイクストラ法による最短経路探索 図におけるＳ点からＧ点に到達するための最短経路を求めたい 各ノードを結ぶエッジを糸としてＳ点をゆっくりと持ち上げた場合 緊張する糸が変移しながら最終的にＳ−Ｂ−Ｄ−Ｇを結ぶ糸が緊張して これが最短経路と分かる*1 計算機上でこの現象をシミュレートしたものを ダイクストラ法というらしい 今各ノードとそこから伸びるエッジの情報(コストと接続先)を渡して その最短経路および総コストを出力するプログラムを考えてみよう data = { :s => [[5, :a], [4, :b], [2, :c]], :a => [[5, :s], [2, :b], [6, :g]], :b => [[4, :s
Amit’s A* Pages
Written in 1997, updated through 2025 The problem we’re trying to solve is to get a game object from the starting point to a goal. Pathfinding addresses the problem of finding a good path from the starting point to the goal—avoiding obstacles, avoiding enemies, and minimizing costs (fuel, time, distance, equipment, money, etc.). Movement addresses the problem of taking a path and moving along it.
perlでダイクストラ法 - uncertain world
なんとなくダイクストラ法を使う機会がありそうなので、勉強がてらに。 ダイクストラ法は、2点間の最短距離を求めるアルゴリズムです。 カーナビとかにも使われているらしいです。 以下、さんぷるこーど。 #!/usr/bin/perl use strict; use Dumpvalue; my @nodes = ( { id => 0, point => [0,0], edges => {1=>5,3=>6,4=>9}, distance => 0, done => 1, from => undef, }, { id => 1, point => [2,0], edges => {0=>5,2=>5,3=>2,4=>2,5=>6}, distance => 0, done => undef, from => undef, }, { id => 2, point => [4,0], edges =>
ダイクストラ法, 貪欲アルゴリズム - naoyaのはてなダイアリー
現実逃避をしながらウェブを眺めていたら ダイクストラ法（最短経路問題） にたどり着きました。単一始点最短路問題におけるダイクストラ法の解説です。 何を思ったのか、図を眺めていたところ動かしたい衝動に駆られて、気付いたらパワポでアニメーションができていました。 http://bloghackers.net/~naoya/ppt/090319dijkstra_algorithm.ppt 実装もしてみました。隣接ノードの表現は、ここではリストを使いました。 #!/usr/bin/env perl use strict; use warnings; package Node; use base qw/Class::Accessor::Lvalue::Fast/; __PACKAGE__->mk_accessors(qw/id done cost edges_to prev/); package Q
Algo 23 MSTP
The document discusses algorithms for finding minimum spanning trees in graphs. It describes Prim's and Kruskal's algorithms, which both run in O(ElogV) time where E is the number of edges and V is the number of vertices. It also mentions that Fibonacci heaps can be used to implement Prim's algorithm in O(E+VlogV) time.
クラスカルのアルゴリズム - naoyaのはてなダイアリー
昨年からはじめたアルゴリズムイントロダクションの輪講も終盤に差し掛かり、残すところ数章となりました。今週は第23章の最小全域木でした。辺に重みのあるグラフで全域木を張るとき、その全域木を構成する辺の合計コストが最小の組み合わせが最小全域木です。 アルゴリズムイントロダクションでは、クラスカルのアルゴリズム、プリムのアルゴリズムの二点が紹介されています。いずれも20世紀半ばに発見された古典的なアルゴリズムです。 二つのうち前者、クラスカルのアルゴリズムは、コスト最小の辺から順番にみていって、その辺を選んだことで閉路が構成されなければ、それは安全な辺であるとみなし、最小全域木を構成する辺のひとつとして選択します。これを繰り返しているうちに最小全域木が構成されるというアルゴリズムです。 今日はクラスカルのアルゴリズムを Python で実装してみました。扱うグラフは書籍の例を使ってみました。以下
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Graph Implementations
Graphs: Dijkstra's Algorithm