北京大学数据结构第十一讲最短路径问题与经典算法

这种算法在速度和内存使用方面优于其他算法，尤其是在处理大型数据集时表现突出。函数 [成本] = mdijkstra(A,C) 可以根据输入的方阵 A（邻接或成本矩阵）计算出成本矩阵。当 C=1 时，A 是邻接矩阵，其中元素 (i,j)=1 表示顶点 v 和 j 相连，其他为 0；当 C=2 时，A 是成本矩阵，其中元素 (i,j) 表示顶点 i 和 j 之间的成本百分比。开发者为 Bharat Patel，发布日期为 03/28/2009。

北京大学数据结构课程第六讲重点总结如下：二叉树是节点的有限集合，可以为空，也可以包含根节点及左右子树。五种基本形态包括空二叉树、仅根节点二叉树、带一个子节点的二叉树、带两个子节点的二叉树和复杂结构的二叉树。术语包括根、叶节点、子节点、父节点、祖先、兄弟节点和边。讨论了二叉树的层次结构、深度，以及满二叉树与完全二叉树的定义及特点。扩充二叉树转换了所有节点为度为2的分支节点，并增加了外部节点和内部节点的路径长度定义。

全国大城市间路线的 Dijkstra 算法实验，功能还挺全的：飞行时间、费用、总用时、中转次数全覆盖。你要做的就是用对数据结构，写好单源最短路径逻辑，整体实现其实不复杂，熟悉图结构的话几下就能搞定。图的存储用邻接矩阵或邻接表都行，节点别太多，调试会轻松点。路径查询推荐用Dijkstra 算法，最短路径效果比较稳定。你要是懒得从头写，也可以直接用下面的几个 MATLAB 例子，照着改挺省事。像Dijkstra 最短路径算法 MATLAB 实现和最短路径算法全对最短路径搜索，都比较接近实验要求。想加点交互？可以看看互动式 Dijkstra 算法工具，调试起来更直观。代码方面，核心函数其实就一个，用

最短路径问题的 Python 代码挺实用的，适合你拿来快速上手。文档里用三种写法搞定路径查找，从最普通的找一条路径，到找出所有路径，再到挑出最短的那条。findPath用的就是递归+DFS，逻辑清晰，适合小图练练手；findAllPath会把所有通路都列出来，结果一目了然；findShortestPath更聪明点，会随时更新最短路径，效率还不错。代码不长，逻辑挺清楚，适合当作图算法入门练手的素材。定义图直接用字典，比如：{'A': ['B', 'C']}，结构简单明了。，如果你要带权重的边，像Dijkstra或者Bellman-Ford这种更高级的算法就更合适。前者适合非负权，后者还能应对负权

迪杰斯特拉算法，最短路径问题中的常见算法，基于 matlab 实现，简洁高效，挺适合图论问题。你可以用它来求解图中从一个节点到另一个节点的最短路径，实用。其实，如果你了解图论的基本概念，这个算法的原理其实挺。使用 matlab 实现后，代码也蛮清晰的，调试也方便。，如果你想要快速最短路径问题，这个资源挺合适的。

蚁群算法被用来寻找解决最短路径问题的有效方法。这篇文章包含了详细的Matlab程序代码，通过模拟蚁群在路径选择过程中的行为来优化路径的选择。

这个m文件中的GUI将找出网络拓扑中的最短路径。首先，用户必须加载网络（相邻矩阵）。然后运行算法并在GUI中填写信息，如源节点、目标节点和节点总数。结果将显示在GUI前面板上，展示最短路线和最优成本。

数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的技术，涵盖统计学、机器学习和数据库管理等多个领域。在北京大学计算机学院的杨建武文本挖掘教程中，我们将深入探讨该领域的核心概念和实践技巧。教程首先介绍数据挖掘的主要阶段：数据预处理、数据挖掘和结果解释。预处理阶段包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据规范化等步骤。文本数据通常需要分词、去停用词等处理，以便进行后续分析。杨建武教授可能会讲解如何利用自然语言处理技术进行文本数据预处理，包括词性标注、命名实体识别和情感分析等。数据挖掘阶段涵盖分类、聚类、关联规则和序列模式挖掘等算法，如朴素贝叶斯分类器、支持向量机、K-means和TF-IDF。教程还可能介绍潜

这是图论中用于从一个起始点开始遍历所有节点的最短路径计算程序。