bellman-ford

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"부정적인 에지 사이클이 소스에서 도달 할 수 있으면 알고리즘이 false를 반환합니다"라고합니다. "소스에서 도달 할 수 있음"은 무엇입니까? 다음 이미지에서 봐는 : 당신은 내게 소스로부터 도달 음의 에지 사이클이 존재하는 경우이 알고리즘이 거짓 반환하는 몇 가지 예를 제공 할 수 있습니다. 참고 : 알고리즘을 처음 사용합니다.

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우리는 Bellman ford 알고리즘을 Undirected Graph에 적용 할 수 있습니까

Bellman-Ford 알고리즘은 유향 그래프에서 작동하지만 정보에서는 Un-directed 그래프에서 작동하는지 여부를 알고 싶습니다. Un-directed 그래프에서는 병렬 에지가 Cycles로 간주되므로 사이클을 감지 할 수 없습니다! 명확히하십시오.

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부정 사이클의 모든 정점 찾기

가중치가있는 자승 그래프의 주어진 에지가 음수 사이클에 속하는지 여부를 확인하는 문제는 NP 완료 (Finding the minimal subgraph that contains all negative cycles)이며 Bellman-Ford는 O에서 동일한 항목에 대한 정점을 확인할 수 있음을 알고 있습니다. (| V | * | E |) 시간. 그러나 음수

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FIFO 대기열이있는 Bellman-Ford는 반복 속도를 어떻게 올립니까?

내 강연자는 다음과 같이 언급합니다. • 루프 1 반복의 실행 시간을 줄이십시오. 효율적인 휴식 시간을 줄 수있는 가장자리 만 고려하십시오. • v에서 나가는 가장자리가 마지막으로 d [v]가 감소 된 이후로 이완되지 않은 경우에는 정점 v가 활성화됩니다. • 활성 정점에서 나가는 가장자리에서 휴식을 수행합니다. 대기열 데이터 구조에 • 저장 활성 정점.

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차이 제약

우리가 최소화 벨만 - 포드를 사용하고 싶어한다고 가정 max_i x_i로부터 - min_i를 x_i로부터 변수 X_1, X_2, ... x_n 이상 (변수의 총 n 개의) 은 x_i - x_j 형식의 m 제한 조건을 따릅니다. < = c_ {i, j} 여기서 c_ {i, j}는 음수가 될 수있는 지정된 상수입니다. Bellman-Ford를 사용하여 O (

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Bellman-Ford의이 구현이 왜 작동하지 않습니까?

다음 예제에는 음수 사이클이 포함되어 있지만 프로그램에서 찾지 못하는 것 같습니다. 누군가 잘못 된 것을 지적 할 수 있습니까? 존재하는 경우 음수 사이클을 출력하지만 프로그램은 예상 한 것을 수행하지 않습니다. 당신이 double 값, 교환 비율, 즉 계산 된 대수를 할당하면서 구조체 Edge의 #include <iostream> #include <s

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그래프에 음수주기가 있는지를 감지하는 가장 빠른 알고리즘

그래프를 표시하려면 행렬 d을 사용합니다. d.(i).(j)은 i과 j 사이의 거리를 의미합니다. v은 그래프의 노드 수를 나타냅니다. 이 그래프에는 음수 사이클이있을 수 있습니다. 부정적인주기가 존재하는지 확인하고 싶습니다. let dr = Matrix.copy d in (* part 1 *) for i = 0 to v - 1 do dr.(

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음수 원이있을 수있는 Floyd-Warshall 알고리즘

나는 Floyd-Warshall algorithm을보고있다. let dist be a |V| × |V| array of minimum distances initialized to ∞ (infinity) // part 1 for each vertex v dist[v][v] ← 0 // part 2 for each edge (u,v)

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Bellman-Ford 임의의 많은 노드가있는 거리 벡터 알고리즘

라우터를 시뮬레이트하는 클래스의 프로그램을 코딩하려고하는데 기본 설정을했습니다 ("라우터"는 에뮬레이트 된 서버를 통해 패킷을 보내고받을 수 있습니다). 서버에 연결된 다른 "라우터"에 연결). 각 패킷에는 해당 라우터에 대한 거리 벡터 만 포함됩니다. 라우터가 패킷을 받으면 Bellman-Ford 알고리즘을 사용하여 패킷을 업데이트합니다. 내가 겪고있는

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Bellman-Ford 알고리즘에 numpy를 사용하여 벡터화 사용

그래프에서 최단 경로를 찾기 위해 Bellman Ford 알고리즘을 작성하는 동안 계속 작업 해 왔지만 실제로 작동하는 솔루션은 매우 빠르게 실행되지 않습니다 현재 접근 방식 대신 numpy를 사용하면 더 빠를 수 있다고 생각하게되었습니다. import os file = open(os.path.dirname(os.path.realpath(__fi