グラフの 2 つの中心間の指定されたパスが最短パスに準拠しているかどうかを確認するには、信頼できる最短パスを使用して、同じ中心を持つ指定されたパスに沿ったエッジの重み全体を結合できます。パス間の最短距離は、ダイクストラ計算やフロイド・ウォーシャル計算などの比較手法を使用して計算されます。特定のパス上のすべてのエッジの重みが最も制限された削除に一致する場合、それは最も単純なパスを表します。また、エッジの重み全体が最短距離よりも目立つ場合は、グラフ内の 2 つの中心間の距離が短いことを示します。
使用説明書
ダイクストラのアルゴリズム
限界反転コストを伴うFloyd-Warshallアルゴリズム
貪欲なアルゴリズム
ダイクストラの計算は、おそらくグラフ内のソース中心と他のすべての中心の間の最も限定されたパスを見つけるために使用される一般的なグラフ走査計算です。 2 つの中心間の特定の経路が最も有限な経路に関連しているかどうかを確認する場合、ダイクストラの計算を使用してこれらの中心間の最も有限な分離を計算できます。開始ハブからダイクストラの計算を実行することにより、他のすべてのハブの最も有限な間隔が得られます。特定のルートが 2 つのハブ間の最も制限された距離に一致する場合、それは実質的で最短のルートを表します。その他: 指定されたルートが計算された最短距離より長い場合は、より短いルートがチャート内に存在することを示します。
###アルゴリズム###- 最短パス (グラフ、ソース、宛先) を作成します:
-
###アルゴリズム###
numNodes x numNodes を測定する 2D ラティスを作成し、すべてのノード セットに対して無限 (INF) に初期化します。dist の隅から隅までの加算を 0 に設定します。
グラフ内の重み w を持つ各座標エッジ (u, v) について、dist[u][v] を w に完全に変更し、dist[v][u] を w w_reversal に変更します。ここで、w_reversal が取得されます。エッジ (v、u) を反転します。
固定ループの後にフロイド・ウォーシャル計算を実行します:
numNodes から 1 までの中間ハブごとに、次の操作を実行します。
numNodes から 1 までのハブ i と j の集合ごとに、dist[i][j] を次の値の最小値に調整します。
距離[i][j]-
以上が指定されたグラフ内の 2 つのノード間のパスが最短パスを表すかどうかを確認しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

CのXMLデータ構造を使用すると、TinyXMLまたはPUGIXMLライブラリを使用できます。 1)PUGIXMLライブラリを使用して、XMLファイルを解析して生成します。 2)本情報などの複雑なネストされたXML要素を処理します。 3)XML処理コードを最適化し、効率的なライブラリとストリーミング解析を使用することをお勧めします。これらの手順を通じて、XMLデータを効率的に処理できます。

Cは、低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲーム開発、金融取引システム、組み込みシステムに不可欠であるため、パフォーマンスの最適化を支配しています。具体的には、次のように現れます。1)ゲーム開発では、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲームエンジン開発に適した言語になります。 2)金融取引システムでは、Cのパフォーマンスの利点は、非常に低いレイテンシと高スループットを保証します。 3)組み込みシステムでは、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、リソースに制約のある環境で非常に人気があります。

C XMLフレームワークの選択は、プロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)TinyXMLは、リソースに制約のある環境に適しています。2)PUGIXMLは高性能要件に適しています。

C#は、開発効率とタイプの安全性を必要とするプロジェクトに適していますが、Cは高性能とハードウェア制御を必要とするプロジェクトに適しています。 1)C#は、エンタープライズアプリケーションやWindows開発に適したGarbage CollectionとLINQを提供します。 2)Cは、その高性能と根本的な制御で知られており、ゲームやシステムのプログラミングで広く使用されています。

Cコードの最適化は、次の戦略を通じて実現できます。1。最適化のためにメモリを手動で管理する。 2。コンパイラ最適化ルールに準拠したコードを書きます。 3.適切なアルゴリズムとデータ構造を選択します。 4.インライン関数を使用して、コールオーバーヘッドを削減します。 5.コンパイル時に最適化するために、テンプレートメタプログラムを適用します。 6.不要なコピーを避け、移動セマンティクスと参照パラメーターを使用します。 7. constを正しく使用して、コンパイラの最適化を支援します。 8。std :: vectorなどの適切なデータ構造を選択します。

Cの揮発性キーワードは、変数の値がコード制御の外側に変更され、したがって最適化できないことをコンパイラに通知するために使用されます。 1)センサー状態などのハードウェアまたは割り込みサービスプログラムによって変更される可能性のある変数の読み取りによく使用されます。 2)揮発性は、マルチスレッドの安全性を保証することはできず、Mutexロックまたは原子操作を使用する必要があります。 3)揮発性を使用すると、パフォーマンスがわずかに減少する可能性がありますが、プログラムの正確性を確保します。

Cのスレッドパフォーマンスの測定は、標準ライブラリのタイミングツール、パフォーマンス分析ツール、およびカスタムタイマーを使用できます。 1.ライブラリを使用して、実行時間を測定します。 2。パフォーマンス分析にはGPROFを使用します。手順には、コンピレーション中に-pgオプションを追加し、プログラムを実行してGmon.outファイルを生成し、パフォーマンスレポートの生成が含まれます。 3. ValgrindのCallGrindモジュールを使用して、より詳細な分析を実行します。手順には、プログラムを実行してCallGrind.outファイルを生成し、Kcachegrindを使用して結果を表示することが含まれます。 4.カスタムタイマーは、特定のコードセグメントの実行時間を柔軟に測定できます。これらの方法は、スレッドのパフォーマンスを完全に理解し、コードを最適化するのに役立ちます。

CでChronoライブラリを使用すると、時間と時間の間隔をより正確に制御できます。このライブラリの魅力を探りましょう。 CのChronoライブラリは、時間と時間の間隔に対処するための最新の方法を提供する標準ライブラリの一部です。 Time.HとCtimeに苦しんでいるプログラマーにとって、Chronoは間違いなく恩恵です。コードの読みやすさと保守性を向上させるだけでなく、より高い精度と柔軟性も提供します。基本から始めましょう。 Chronoライブラリには、主に次の重要なコンポーネントが含まれています。STD:: Chrono :: System_Clock:現在の時間を取得するために使用されるシステムクロックを表します。 STD :: Chron


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