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临沂网站制作加速企业发展,文化墙 北京广告公司,四川省建设科技协会网站,网站建设吸引人的话语图算法：最短路径与节点介数计算 1. 前置算法：add_predecessor 首先介绍一个简单的算法 add_predecessor ，它的作用是为节点添加前驱节点。以下是该算法的伪代码： Algorithm 15 add_predecessor() 1: ℓ←preds[j][0] 2: preds[j][ℓ] ←k 3: preds[j][0] ←preds[j][…图算法：最短路径与节点介数计算1. 前置算法：add_predecessor首先介绍一个简单的算法add_predecessor，它的作用是为节点添加前驱节点。以下是该算法的伪代码：Algorithm 15 add_predecessor() 1: ℓ←preds[j][0] 2: preds[j][ℓ] ←k 3: preds[j][0] ←preds[j][0]+1这个算法主要完成了将节点k添加到节点j的前驱节点列表中，并更新了前驱节点列表的长度。2. 加权图中的最短路径计算在加权图中寻找最短路径比在无权图中更为复杂。因为在加权图中，节点与其相邻节点之间的距离不一定等于连接它们的边的权重。例如，有一个包含N = 6个节点和K = 8条边的加权图。若要计算从节点 1 到其他节点的最短路径，节点 2 到节点 1 的距离d1,2 = 3，对应的最短路径仅包含边(1, 2)；而节点 0 到节点 1 的距离d1,0 = 8，最短路径包含两条边(1, 2)和(2, 0)。如果忽略所有边的权重，将所有边的成本视为 1，使用广度优先搜索（BFS）会将节点对(1, 2)