迪杰斯特拉算法

public static HashMap dijkstra(Node from) {\tHashMap distanceMap = new HashMap<>();\tdistanceMap.put(from, 0);\tHashSet selectedNodes = new HashSet<>();\tNode minNode = getMinDistanceAndUnselectedNode(distanceMap, selectedNodes);\twhile (minNode != null) {\t\t// 选定最小距离节点 minNode 进行跳转点\t\tint d

迪杰斯特拉算法，图论中的经典算法之一，为带权有向图的单源最短路径问题提供解决方案。该算法从给定源点出发，逐步确定到达其余各顶点的最短路径。 迪杰斯特拉算法运作机制 迪杰斯特拉算法采用迭代方式，逐步确定从源点到所有其他顶点的最短路径。每次迭代中，算法选取一个尚未处理的顶点，该顶点距离源点的距离最短，然后更新与该顶点相邻顶点的距离。此过程持续进行，直至所有顶点均被处理完毕。 为实现上述过程，算法通常需要借助距离数组记录源点到各个顶点的最短距离，并利用标记数组记录各个顶点是否已被处理。每次迭代中，算法从距离数组中选取距离最小的未处理顶点，然后更新与其相邻顶点的距离。 迪杰斯特拉算法实现步骤 以下是迪

2018 年中兴迪杰斯特拉算法挑战赛受到美国制裁的影响被迫终止，官网也已关闭。该比赛的任务是在给定网格中填充 1000 条链路，每条链路有三种选择，目标是在一分钟内尽可能降低网格的最大链路利用率。 一种优化方案是从第一条链路开始，每次选择使得当前网格最大链路带宽利用率最小的链路，直到填充完所有链路。该方案得到的利用率约为 40。在此基础上，可以采用模拟退火算法进行优化，每次退火改变一条链路的选择，替换为另外两种选择之一。由于每次只改变一条链路，因此只需计算一次网格利用率，大幅减少了计算量，在相同时间内可以进行更多次的退火操作。通过调整模拟退火参数，最终可以将网格最大链路带宽利用率降低到 37.

使用堆优化迪克斯特拉算法，可以求出加权有向/无向图中指定顶点到所有其他顶点的最短路径。适用于稀疏图且边权为正。 算法基于优先队列（小根堆），记录两个数据：当前顶点到源顶点的距离和当前顶点。它按以下原则更新距离：- 如果距离相同，优先处理任意顶点。- 仅记录以下情况的距离：- 起点到源顶点的距离为 0- 其他顶点到源顶点的最短距离和可直达的边 优先队列的入队和出队时间复杂度为 O(logn)，而入队次数等于边数（有向图）或边数的两倍（无向图）。因此，总时间复杂度为 O(ElogE)，其中 E 为边数。

Matlab开发中的奈奎斯特图函数已经优化，提供更有效和互动性更强的功能。

介绍了贝尔特拉米滤波器，它是一种遵循贝尔特拉米流的非线性滤波器。该滤波器基于JJ费尔南德斯和JM（2010年）的研究，用于实时电子断层扫描的三维特征保留降噪。

这个文件挺有用的，主要用来生成第一类和第二类斯特林数。你只需要传入一个参数 n，就能得到两个矩阵，分别是 SN1 和 SN2，它们分别是斯特林数的不同形式，矩阵元素是 int64 类型的整数。如果需要进一步计算，建议将它们转换成 double 类型。其实它的用法也蛮，就像这样：[SN1, SN2] = mystirling1(n);，挺适合在数值计算中用来组合数学相关的问题。如果你有类似需求，不妨试试！

LabVIEW 的 MATLAB 节点配合使用，绘奈奎斯特图其实还挺顺的。你只要在 LabVIEW 里拉个 MATLAB Script Node，把绘图的 MATLAB 代码贴进去就行，响应也快，图像渲染效果也不错。适合那些项目里 LabVIEW 为主，但又想用 MATLAB 强大绘图能力的场景，联调起来不麻烦，调试也比较直观。 MATLAB 的绘图脚本写起来也不复杂，核心就是用nyquist(sys)。你可以提前在 MATLAB 里测试好效果，再复制粘贴到 LabVIEW 的节点里。注意系统建模的格式要统一，比如tf模型还是ss模型，混用报错。 联调用的 LabVIEW 版本建议在 2020

Matlab开发了一个简单的脚本，可从CDS中引导生存概率和危险率。

系统研究了遗传算法在国内外的编码策略、遗传算子、参数确定、收敛性及其在新兴应用领域中的最新进展。通过对近年来大量研究文献的统计分析，揭示了遗传算法研究的热点和未来发展方向。