图的深度优先搜索遍历算法分析及其应用

本文通过具体的示例,详细分析以邻接表为存储结构进行图的深度优先搜索遍历的算法和在vc++环境中实现的完整程序,最后介绍了基于该算法一些应用.

DNA计算机中图的深度优先搜索遍历算法

提出DNA计算机中图数据结构的一种设计方法,给出具体的存储结构以及深度优先搜索遍历的算法。该算法实现了在DNA计算机下图元素的遍历。为证明其可行性,给出一个具体的算法实例,描述了DNA计算机上的运行机制。依据分子生物学的理论,证明算法是有效且可行的。

大数据背景下追踪公司复杂股权关系的算法创新研究——基于深度优先遍历法

文章围绕相关企业复杂股权关系中持股比例计算问题,根据股权穿透计算原理,运用RPA信息技术模拟人工进行工商信息查询,通过专用股权信息哈希表,配合“反向穿透”的遍历树型数据结构,构建了股权树遍历模型和持股比例计算模型,设计了灵活且智能的算法优化方案,并进行了实例验证。通过现代信息技术的运用,追踪公司对外投资关系,实现对复杂股权结构集团公司的合理评价,为提高政府监管、公司治理水平和审计工作质量与效率提供有效支持。

基于深度优先搜索的铁路站场遍历算法研究

在列车运行控制系统中,及时准确地了解列车所在位置是非常重要的。卫星定位技术GNSS(GlobalNavigation Satellite System)已经逐渐应用到列车定位技术中,在对列车进行定位时需要对定位数据的可靠性进行验证。车站的定位数据可靠性验证工作建立在对车站站场进行多次遍历获得定位数据的基础上。利用计算机仿真技术模拟列车在站场内遍历能够对现场很难实现的遍历情况进行重复测试。本文对铁路站场与有向图的相似性进行研究,建立基于铁路站场结构的拓扑模型,在此基础上结合站场实际遍历的情况与图的深度优先遍历算法思路,提出一种基于链表数据结构的连续遍历站场的算法。结合实际站场图进行遍历算法仿真,较好地实现了连续遍历并获取较高的遍历效率。

基于网络简化和深度优先遍历的配电网路径搜索算法

供电路径分析在配电网分析中有着重要作用,但实际中配电网往往结构复杂,在搜索供电路径前需对配电网模型进行适当的简化处理。文中提出一种基于公共信息模型(CIM)的配电网网络模型简化方法,以及在其简化结果上的一种基于深度优先遍历的配电网路径搜索算法。首先,将配电网模型存储在图数据结构中,利用图论算法进行网络简化。随后,通过路径搜索算法搜索得到负荷节点的所有供电路径,并经过分类得到3类路径集合:按电源分类、按路径终点负荷分类和按路径经过支路分类的路径集合。该路径搜索算法可用于配电网拓扑结构和支路通断状态等配电网分析描述中。最后,以某省会城市的一个实际配电网架和IEEE 123节点系统为例,分别验证了网络简化方法和路径搜索算法的有效性和实用性。

基于深度优先的铁路站场图遍历算法研究

对车站站场图的遍历大多是通过将站场中各个设备的连接方式转换成站场拓扑模型,并将车站设备抽象分为图中节点存储。这样进路的搜索问题就转换成了在图中搜索路径的问题。本文以计算机图论为基础,建立基于铁路站场结构的拓扑模型,结合站场实际情况与图的深度优先搜索算法思路,提出一种基于邻接矩阵的连续遍历站场的算法,提高了遍历效率。

基于深度优先遍历算法-回溯算法的公交网络限时免费换乘优化模型求解

基于青岛市"限时免费换乘"政策理念,建立费用与时间、换乘次数的关系模型,采用深度优先遍历与回溯相结合的算法,寻找限定时间内最短时间与超限时条件下最低费用路径,给出起讫点间的最优路径方案。结合车站智能诱导发布平台对算法进行验证。运行结果表明,DFS-回溯算法在数据规模较大的情况下,比蚁群等全局搜索算法效率高,可既快又准地找到最优路线;基于该算法的最佳路径模型方案,可准确的为乘客提供最大选择便利性,实现公共交通资源利用最大化。

基于Dijkstra和深度优先搜索的进路搜索算法研究

为了搜索铁路站场进路,把铁路站场平面图转化为运输网络,借鉴网络图中求最短路径的思想,对网络图中的顶点和边赋予一定的属性,建立了以最短路为目标函数的进路搜索数学模型。借鉴Dijkstra算法和深度优先搜索算法并进行改进,对进路的搜索算法进行研究,提出一种通用进路搜索算法,可以大量减少搜索的深度,提高搜索效率,得到最优的进路。

深度优先搜索算法和A*算法在迷宫搜索中的仿真研究

本文通过仿真实验比较研究了深度优先搜索算法和三种不同启发式函数的A*算法在标准迷宫中的应用,在实验中,迷宫环境对机器人是未知的,而由于迷宫环境的特殊性——未知的迷宫环境中很少有不会碰撞的路径,从而增加了机器人搜索的难度。机器人搜索的目的是为了进行搜救,因此机器人应该要在尽量短的时间内搜索到目标物并将目标物带回。通过仿真实验对比了不同启发式函数的A*算法与深度优先搜索算法的性能,最后得出在迷宫搜索中A*算法要优于深度优先搜索算法。

加权约束满足问题的改进深度优先搜索算法

回顾了加权约束满足问题的基本概念,给出了求解的标准深度优先搜索算法,并探讨了利用变量间的约束关系,改进标准深度优先搜索算法的搜索上下界;在此基础上,给出了一种改进的深度优先分枝定界算法.该算法的一个特点是通过循环迭代求解子问题来改进上下界.针对随机约束满足问题模型生成的测试数据的数值计算结果显示,改进算法可以大大缩短求解时间.

深度优先遍历算法、随机布点法及回溯法在迷宫游戏中的应用

在Eclipse平台下采用Java语言实现迷宫游戏的设计与开发。采用随机布点算法生成不规则迷宫地图,采用图的深度优先遍历算法随机生成规则地图。地图格的大小、不同在相同的窗口生成较低、中等、较高三种不同难度的规则或不规则地图。把走迷宫的对象设置成角色方块,使用键盘方向键控制当前移动点进行游戏。遍历规则地图的起点不同,把游戏分为简单、中等、高难3种难易程度。运用回溯法从入口一步步进行探索,最后找到迷宫出口,并在界面上显示出该路径。编写画布类函数Canvas(),实现游戏设置。游戏的成功开发表明,算法研究至关重要,应用这些算法开发游戏是有效的。

深度优先搜索配合菌群算法的配电网故障恢复重构研究

针对开关操作次数在目标函数中的权重系数难以确定的问题,提出仅以网损最小为优化的目标函数,给出不同开关操作次数下使目标函数最优的开关组合.采用深度优先搜索算法搜索并标记网络重构过程中形成的环网,在满足配电网约束条件下进行解环.每种解环方案类比为一个单独的细菌,目标函数为其引诱剂,应用细菌群体趋药性算法,选择出使目标函数为最优的故障恢复重构方案.仿真结果验证了该算法在配电网故障恢复重构中的有效性.

基于深度优先搜索的快速指纹细化算法改进

对指纹图像的细化算法进行了较深入地研究,分析了两种常用细化算法——快速细化算法和改进的OPTA算法各自的优缺点。针对其中存在的迭代次数多、细化速度慢、图像局部细化不彻底等问题,提取了一种无回溯深度优先搜索的快速指纹细化算法。实验结果表明,该算法在保证对图像完全细化的同时,也具有较快的细化处理速度。

基于深度优先搜索和灰狼算法的微电网重构

针对主网发生非计划故障和微电网并网转孤岛时,微电网对负荷持续供电和系统稳定运行的问题,为了从全局高度对电力网络内设备协调控制,建立了微电网重构模型,提出了一种深度优先搜索和灰狼优化算法相混合的重构方法。该方法以开关状态和可调设备的功率为优化变量,针对重构优化过程中的非辐射状网架结构问题,用深度优先搜索对网架结构进行识别、分析和处理,用前推回代法计算网络潮流分布,以灰狼优化算法为框架,获得重构方案。仿真结果表明,所提出的混合重构方法,其全局搜索能力更强,其重构结果可行并且较优,而且重构策略以开关状态和功率的组合为优化变量,比仅有开关状态或仅有功率的变量,对系统优化调整更具有优势。

深度优先搜索的非递归算法

深度优先法是图的遍历的一种重要的方法。改方法应用广泛,例如电网拓扑结构、DNA网络等复杂图形分析。在大型网络的分析过程中,深度优先搜索的递归算法效率地下。故本文论证了递归算法的优缺点,并用非递归算法实现了深度优先搜索。

基于深度优先搜索的最小独立闭合环电算优化方法

闭合环的搜索和闭合差计算作为粗差探测重要方式之一,在工程控制网日渐庞大和复杂的情况下,其计算效率问题得以重视。在深度优先算法的基础上,结合计算机编程特性,将深度优先递归算法改变为循环算法,避免函数调用的内存开销,并对数据结构进行了相关优化,显著提高了对大型控制网进行闭合环搜索的效率。

图的深度优先遍历算法及运用

简要介绍图的深度优先遍历算法,通过对由易到难、层次不一的题目进行分析求解,深化对该算法的理解,理清算法学习的思路,并试着展示数据结构学习过程中的一种模式。

深度优先搜索算法的应用研究

先分析深度优先搜索算法的穷举,接着通过快递派送案例分析,来讲解深度优先搜索算法的一些场景的应用,解析深度优先搜索算法的应用模型。

深度优先搜索算法在配电网停电管理的应用

配电网原有的停电管理决策方式缓慢、加之有的资料不全,有一定的盲目性,质量不高,停电效果不佳,最终影响到客户满意度,为改变这以现状需要一系列客观科学的数据来支持决策。基于配电网数据庞大的数据,利用深度优先搜索算法从配电网数据中提取相应数据,可以很好的辅助停电管理中的停电范围分析及转供电方案决策。

数据结构中图的深度优先遍历算法与实现

图是一种复杂的数据结构。它的存储与遍历比线性表复杂。本文讲述图的邻接表存储方法，以及基于邻接表的的深度优先遍历方法和其算法实现。