কম্পিউটার, প্রোগ্রামিং
Dijkstra এর এলগরিদম এবং তার বাস্তবায়ন
সেখানে গণিত এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানে গ্রাফ তত্ত্ব নামক একটি পৃথক এলাকা। তার সেট অংশ হিসেবে এবং এই ধরনের ছেদচিহ্ন মধ্যে সবচেয়ে কম পথ খোঁজার বিভিন্ন সমস্যা, সমাধানের জন্য। এক এই সমস্যা সমাধানে গণিতবিদ উপায়ে মধ্যে সাধারণ দীর্ঘ একটি Dijkstra এর এলগরিদম হয়েছে।
এটা তোলে বিশ্বাস করতেন যে গ্রাফ ধারণা অষ্টাদশ শতাব্দীর Leonardom Eylerom ব্যবহারের পুরা হয়েছিল। এটা তোলে সে কে ছিল তৈয়ার এবং এই তত্ত্বের সর্বোত্তম সমস্যার এক সমাধান ঘোষণা - কোনিগ্সবার্গের সাতটি সেতু। অর্ডার এই তত্ত্ব বস্তুর ব্যাখ্যা করতে প্রায়ই বিভিন্ন শহরে মধ্যে আন্দোলন হিসেবে এই উপমা ব্যবহার করেন। তারপর প্লেনে গ্রাফ একটি সম্পূর্ণ রুট ডায়াগ্রাম, যেখানে ছেদচিহ্ন নির্দিষ্ট আইটেম (যেমন, শহর), এবং প্রান্ত হয়ে হবে - এক চূড়া থেকে পাথ অন্য (শহরগুলির মধ্যে এনালগ রাস্তা) জন্য। Dijkstra এর অ্যালগরিদম অন্যান্য পদ্ধতি ছাড়াও, এই সমস্যাটি একটি সমাধান প্রদান করতে পারেন।
সাধারণ কাজগুলো এক গ্রাফ তত্ত্বের এক যার মাধ্যমে আপনি দুটো বিন্দুর মধ্যে অনুকূল খরচ পথ নির্ধারণ করতে প্রয়োজন হয়। শহর - - পরস্পরের পাঁজর, যা একটি সম্ভাব্য রাস্তা এটা গ্রাফ যা ছেদচিহ্ন সিদ্ধান্ত সমতল কমাতে করা সম্ভব। প্রতিটি রাস্তা নিজস্ব দৈর্ঘ্য আছে, অতএব, এটা ভ্রমন কিছু টাকা খরচ করতে হবে। এই পরিমাণ গ্রাফে প্রান্ত ওজন দেওয়ার সমতুল্য। অন্য এক শহর থেকে পথ প্রস্তুত করা কিভাবে, রাস্তা ন্যূনতম মানে ব্যয় হবে: তারপর অভ্যাস নিম্নরূপ সমস্যা প্রণয়ন করা যেতে পারে।
সমাধান করার উপায়
এই সমস্যা আমরা কিছু আলগোরিদিম যা হয়ে গেছে ব্যাপকভাবে বৈজ্ঞানিক বিশ্বের পরিচিত উদ্ভাবিত হয়েছে সমাধানের জন্য। উদাহরণস্বরূপ, ফ্লয়েড অ্যালগরিদম - Uorshella, ফোর্ড - বেলম্যান। সমাধান খুঁজে বের করার সর্বোত্তম উপায় এছাড়াও Dijkstra এর এলগরিদম হয়। এটা তোলে পরিমেয় গ্রাফ (প্রতিটি প্রান্ত পরিচিত ওজন) জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে এবং মিশ্রিত করা হয়। চূড়ান্ত ভাবে আপনি বিভিন্ন পদক্ষেপ করতে হবে জন্য।
Dijkstra এর এলগরিদম
এই পদ্ধতি বিন্দু যে সব খরচ ছেদচিহ্ন, একটি প্রদত্ত শুরু যেখানে প্রতিটি ট্যাগ একটি নির্দিষ্ট মান নির্ধারিত হয় আসলে ব্যবস্থার সবচেয়ে গুরত্বপূর্ণ। তারপর ফলাফলের ছেদচিহ্ন যার লেবেল ন্যূনতম অন্তর্ভুক্ত করা হবে। প্রথম প্রাথমিক পদক্ষেপ উপরের তারপর 0. একটি মান সঙ্গে বাঁধা হবে, নিম্নলিখিত পীক সব, যে, ঐ যে উৎস থেকে পৌঁছে যাবে বিবেচনা করা হয়। তারা লেবেলযুক্ত যার মান সোর্স কোড এবং পাথ ওজন এর সমষ্টি হিসাবে নির্ধারণ করা হয়। পরবর্তী ধাপে উপরের থেকে একটি লেবেল ক্ষুদ্রতম মূল্য আছে নির্বাচন করুন, এবং এটি থেকে আমরা অন্তর্বর্তী নোড ব্যবহার না করেই যেতে পারেন সমস্ত ছেদচিহ্ন পড়াশোনা করেন। সোর্স কোড প্লাস উপায় ওজন - একটি নতুন লেবেল ট্যাগ সমাজের সারাংশ সমান উল্লেখ করুন। যদি মান শীর্ষ ট্যাগ চেয়ে কম হয়, লেবেল পরিবর্তিত হয়। অন্যথায়, এটি মূল মান রয়ে যায়। একটি পৃথক অ্যারে, যার মাত্রা ছেদচিহ্ন সংখ্যার সমান হয় একই সময়ে, এটা অপ্টিমাইজেশান ফল, দোকানে যা নির্ধারিত উপায়। যেমন Dijkstra এর এলগরিদম যেমন একটি পদ্ধতি বাস্তবায়ন করার জন্য, পাসকাল একটি খুব সুবিধাজনক উপায়ে উপলব্ধ করা হয়। অ্যালগরিদম সুবিধা হল যে এটা খুব সহজেই একটি প্রোগ্রাম একটি ছোট আকার আছে ভিত্তি হতে পারে না। ইন্টারনেটে খুঁজে পাওয়া সহজ ধরনের সফ্টওয়্যার পণ্য উদাহরণ।
Similar articles
Trending Now