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1，用floyd算法求矩阵Dd i j n x n

void floyd() int i,j,k; for(k=1;k<=N;k++) for(i=1;i<=N;i++) for(j=1;j<=N;j++) if(D[i][k]+D[k][j]<D[i][j]) D[i][j]=D[i][k]+D[k][j]; } } } }

用floyd算法求矩阵Dd i j n x n

2，floyd算法

int d[MAXN][MAXN];void floyd() for(int k=1;k<=n;++k) for(int i=1;i<=n;++i) for(int j=1;j<=n;++j) d[i][j]=d[i][j]<d[i][k]+d[k][j]?d[i][j]:d[i][k]+d[k][j]; } }}

floyd算法

3，利用FLOYD求出的path矩阵怎么看

这是一个我写的Floyd算法的程序。w是图的邻接矩阵需要事先输入并保存在工作空间中，调用方法为：[D,path]=floyd(w)。给出的结果D为路径的邻接矩阵，path为路径所经过的端点顺序。程序为：<pre t="code" l="cpp">function [D,path]=floyd(w)%D R an=size(w,1);%设初值D=w;path=zeros(n);for i=1:nfor j=1:nif D(i,j)~=infpath(i,j)=j;endendend%迭代，更新D pathfor k=1:nfor i=1:nfor j=1:nif D(i,k)+D(k,j)<D(i,j)D(i,j)=D(i,k)+D(k,j);path(i,j)=path(i,k);endendendend

利用FLOYD求出的path矩阵怎么看

4，floyd算法matlab

a矩阵是邻接矩阵，对角线上为o，其余位置数字表示的是两点之间距离，比如a(1,2)=2,表示从第一个点到第二个点的距离为2.inf是无穷大的意思，这里表示没有直接沟通这两点的路。n=length(d);设定n为d矩阵的长度。接下来的两重循环，得到的r矩阵是n*n的矩阵，它每个数据表示的是路径，比如：r(1,3)=1;表示路径为：1-1-3.这里是初始化路径了。后面的三重循环是floyd算法的关键所在，就是更新路线了。里面的那个判断指的是：假设有3个点，1 2 3；如果我从1-2-3之间总距离小于1-3的距离，那么我r(1,3)=2；这就是选取更近的路线了。最后的两个判断是为了不让曾经走过的点再次被遍历。就是不回头的意思了，这个一般都可以忽略了，你照打上去就是了。不知道这样的解释你是否满意。
floyd是求任意两点的最短距离，而a是任意两点的距离关系（不直接相连为无穷大inf）。a点与b点相距为x，则b点与a点相距也为x，所以你输入的那个a应该是对称矩阵。你的那个明显不对称。
你这样输入都不是矩阵a=[0 5 1 2 100 5 0 10 100 2 2 3 0 2 8 2 100 6 0 4 100 2 4 4 0]
a= [0 5 1 2 100;5 0 10 100 2;2 3 0 2 8; 2 100 6 0 4;100 2 4 4 0]

5，floyd算法计算最短距离时赋权邻接矩阵怎么算

Model: !2个工厂，3个中转站及4个客户的运输问题; sets: plant/A,B/:produce; warhouse/x,y,z/; costomer/1..4/:require; link(plant, warhouse,costomer):poss,cost,x;endsetsdata: produce=9,8; require=3,4,3,5;!邻接矩阵; poss = 1 1 0 0 !A-x-1,A-x-2,A-x-3,A-x-4;1 1 1 0 !A-y-1,A-y-2,A-y-3,A-y-4;0 0 0 0 !A-z-1,A-z-2,A-z-3,A-z-4;0 1 0 0 !B-x-1,B-x-2,B-x-3,B-x-4;1 1 1 0 !B-y-1,B-y-2,B-y-3,B-y-4;0 1 1 1; !B-z-1,B-z-2,B-z-3,B-z-4; !赋权矩阵; cost=6 8 0 0 11 8 9 0 0 0 0 0 8 10 0 0 10 7 8 0 0 10 9 6;enddata!目标函数; min=@sum(link:poss*cost*x); !约束条件; @for(plant(i):@sum(warhouse(j): @sum(costomer(k):poss(i,j,k)*x(i,j,k)))<produce(i));!对于厂家I，运出的从”I-J-K”的运量不超过该厂的产量;@for(costomer(k) :@sum(plant(i):@sum(warhouse(j): poss(i,j,k)*x(i,j,k)))=require(k));! 对于客户K，运入的从”I-J-K”的运量不超过该客户的需求量;end①邻接矩阵，两个厂家，则分两组；3个中转站，则每组3行；即共有2*3=6行；第一组指的是从“厂家A”运出的，第二组指的是从“厂家B”运出的．第一行表示通过中转站X，第二行表示通过中转站Y，第三行表示通过中转站Z； 第一列表示到达客户1，第二列表示到达客户2，第三列表示到达客户3，第4列表示到达客户4．如poss24属于第一组的第2行第4列的元素，则表示从A-y-4的运输情况．②赋权矩阵，指的是相应的线路对应的权重和(运费之和).

6，计算方法里面矩阵A的n次方怎么算

方法一：先求他的特征值和特征向量，得到一个特征值组成的对角矩阵Λ和一个可逆矩阵P，再求这个可逆矩阵的逆矩阵P^(-1)，于是A^10=P^(-1)*(Λ^10)*P方法二：先试A^2，A^3等看是否有规律。
首先，利用特征值与特征向量，把矩阵 A 写成 PBP^-1 的形式，其中 P 为可逆矩阵，B 是对角矩阵，然后 A^n = PB^nP^-1 。
这要看具体情况一般有以下几种方法1.计算A^2,A^3 找规律,然后用归纳法证明2.若r(A)=1,则A=αβ^T,A^n=(β^Tα)^(n-1)A注:β^Tα =α^Tβ = tr(αβ^T)3.分拆法:A=B+C,BC=CB,用二项式公式展开适用于 B^n 易计算,C的低次幂为零:C^2 或 C^3 = 0.4.用对角化 A=P^-1diagPA^n = P^-1diag^nP
这要看具体情况1. 计算a^2,a^3 找规律, 然后用归纳法证明2. 若r(a)=1, 则a=αβ^t, a^n=(β^tα)^(n-1)a 注: β^tα =α^tβ = tr(αβ^t)3. 分拆法: a=b+c, bc=cb, 用二项式展开 适用于 b^n 易计算, c^2 或 c^3 = 0.4. 用相似对角化 a=p^-1diagp a^n = p^-1diag^np
一般有以下几种方法：1. 计算A^2,A^3 找规律,然后利用归纳法证明。2.若r(A)=1,则A=αβ^T,A^n=(β^Tα)^(n-1)A注:β^Tα =α^Tβ = tr(αβ^T)3.分拆法:A=B+C,BC=CB,用二项式公式展开适用于 B^n 易计算,C的低次幂为零:C^2 或 C^3 = 0.4.用对角化 A=P^-1diagPA^n = P^-1diag^nP5.若r(A)=1则A能分解为一行与一列的两个矩阵的乘积，用结合律就可以很方便的求出A^n6.若A能分解成2个矩阵的和A = B + C而且BC = CB则A^n = (B+C)^n可用二项式定理展开，当然B，C之中有一个的方密要尽快为07.当A有n个线性无关的特征向量时，可用相似对角化来求A^n8.通过试算A^2 A^3，如有某种规律可用数学归纳法拓展资料在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合 ，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。矩阵是高等代数学中的常见工具，也常见于统计分析等应用数学学科中。 在物理学中，矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用；计算机科学中，三维动画制作也需要用到矩阵。 矩阵的运算是数值分析领域的重要问题。将矩阵分解为简单矩阵的组合可以在理论和实际应用上简化矩阵的运算。对一些应用广泛而形式特殊的矩阵，例如稀疏矩阵和准对角矩阵，有特定的快速运算算法。关于矩阵相关理论的发展和应用，请参考矩阵理论。在天体物理、量子力学等领域，也会出现无穷维的矩阵，是矩阵的一种推广。
主要有以下几种办法：数学归纳法：计算A^2,A^3找出矩阵A的规律，假设A^(n-1)，用A^(n-1)的数学式来证明A^n。对角法： A=P^-1diagP，A^n = P^-1diag^nP。拆分法：A=B+C,BC=CB,用二项式公式展开，适用于 B^n 易计算,C的低次幂为零:C^2 或 C^3 = 0。特征值法：若r(A)=1,则A=αβ^T,A^n=(β^Tα)^(n-1)A，注:β^Tα =α^Tβ = tr(αβ^T)。扩展材料：矩阵是高等代数学中的常见工具，也常见于统计分析等应用数学学科中。在物理学中，矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用；计算机科学中，三维动画制作也需要用到矩阵。矩阵的运算是数值分析领域的重要问题。将矩阵分解为简单矩阵的组合可以在理论和实际应用上简化矩阵的运算。在天体物理、量子力学等领域，也会出现无穷维的矩阵，是矩阵的一种推广。参考材料：百度百科-矩阵

7，floyed算法 pascal

楼主说的是这一题吧？我给你代码。设有一棵二叉树，如图1： 其中，圈中的数字表示结点中居民的人口。圈边上数字表示结点编号，现在要求在某个结点上建立一个医院，使所有居民所走的路程之和为最小，同时约定，相邻结点之间的距离为1。如图1所示，若医院建在： 1处，则距离和=4+12+2*20+2*40=136 3处，则距离和=4*2+13+20+40=81【输入格式】 第1行一个整数n，表示树的结点数。（n≤100） 接下来的n行每行描述了一个结点的状况，包含三个整数，整数之间用空格（一个或多个）分隔，其中：第一个数为居民人口数；第二个数为左链接，为0表示无链接；第三个数为右链接。【输出格式】 一个整数，表示最小距离和。【输入样例1】 5 13 2 3 4 0 0 12 4 5 20 0 0 40 0 0【输出样例1】 81program floyed;var n,i,j,k,x,y,min,tot:longint; a:array[1..100] of longint; g:array[1..100,1..100] of longint;begin readln(n); for i:=1 to n do for j:=1 to n do if i<>j then g[i,j]:=1000000 else g[i,j]:=0; for i:=1 to n do begin readln(a[i],x,y); if x<>0 then begin g[i,x]:=1;g[x,i]:=1;end; if y<>0 then begin g[i,y]:=1;g[y,i]:=1;end; end; for k:=1 to n do for i:=1 to n do if i<>k then for j:=1 to n do if (i<>j) and (j<>k) and (g[i,k]+g[k,j]g[i,j]:=g[i,k]+g[k,j]; min:=maxlongint; for i:=1 to n do begin tot:=0; for j:=1 to n do tot:=tot+g[i,j]*a[j]; if tot end; writeln(min); end.
我学弗洛伊德算法的时候是先明白的迪杰斯特拉算法，你也试试先研究一下迪杰斯特拉算法吧
for k:=1 to n do for i:=1 to n do for j:=1 to n do if a[i,j]<a[i,k]+a[k,j] then a[i,j]:=a[i,k]+a[k,j]讲解？哦，那非常困难背这几行代码比了解他的原理简单多了的确，要明白那是怎么回事真的很难（请注意，k，i，j三个变量的顺序）
Floyd-Warshall 算法用来找出每对点之间的最短距离。它需要用邻接矩阵来储存边，这个算法通过考虑最佳子路径来得到最佳路径。 注意单独一条边的路径也不一定是最佳路径。 从任意一条单边路径开始。所有两点之间的距离是边的权，或者无穷大，如果两点之间没有边相连。 对于每一对顶点 u 和 v，看看是否存在一个顶点 w 使得从 u 到 w 再到 v 比己知的路径更短。如果是更新它。 //读入及变量定义省略for i:= 1 to n do for j:= 1 to n do begin f[i,j]:=maxint; if i=j then f[i,j]:=0; end;//初始化邻接矩阵//此处书写读入语句，此处省略for k:= 1 to n do for i:= 1 to n do for j:= 1 to n do if f[i,k]+f[k,j]<f[i,j] then f[i,j]:=f[i,k]+f[k,j];//f[s,e]为由s到e的最短距离时间复杂度O(n^3),只要有存下邻接矩阵的空间，时间一般没问题，并且不必担心负权边的问题。

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