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弗洛伊德算法权威发布_弗洛伊德三个自我(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

弗洛伊德算法

𐟗𚯸图论算法寻最短路径攻略 𐟚€想要找到最短路径？图论算法来帮你！首先，把问题转化成一个图，节点代表地点，边代表连接。𐟤”接下来，选个合适的图论算法，比如Dijkstra或弗洛伊德算法。𐟓Œ初始化时，把起点距离设为0，其他设为无穷大。然后，开始算法迭代：每次选当前距离最小的节点，更新它的相邻节点到起点的距离。𐟔„重复这个过程，直到所有节点距离都确定。最后，那个距离最小的节点序列，就是你要的最短路径啦！𐟎‰记得，图的构建要准确反映问题，算法选择要根据需求，还要注意效率和正确性哦！对于大图，可以用优化技巧，比如优先队列。𐟒ᨿ™些步骤和注意事项，能帮你轻松找到最短路径！

弗洛伊德算法与迪杰斯特拉算法详解在数据结构中，使用邻接矩阵求最短路径有两种著名的算法：弗洛伊德算法（Floyd-Warshall algorithm）和迪杰斯特拉算法（Dijkstra's algorithm）。以下是这两种算法的详细步骤：弗洛伊德算法初始化 𐟚€ 创建一个邻接矩阵 `graph[V][V]`，其中 `V` 是顶点的数量。如果顶点 `i` 到顶点 `j` 之间有边，则 `graph[i][j]` 是该边的权重；如果没有边，则 `graph[i][j]` 是无穷大（或一个非常大的数）。创建一个数组 `dist[]` 来保存源点到所有其他顶点的最短距离。初始时，除了源点的距离为0，其他所有顶点的距离都是无穷大。创建一个布尔数组 `sptSet[]` 来跟踪哪些顶点已经包含在最短路径树中。算法执行 𐟚€ 在 `dist[]` 中找到距离最小的顶点，该顶点不在 `sptSet` 中。将找到的顶点加入到 `sptSet` 中。更新与该顶点相邻的所有顶点的距离值。重复步骤2，直到所有顶点都被加入到 `sptSet` 中。返回结果 𐟚€ 返回 `dist[]`，它包含从源点到所有顶点的最短距离。迪杰斯特拉算法初始化 𐟚€ 创建一个邻接矩阵 `graph[V][V]`。初始化一个矩阵 `dist[][]`，其中 `dist[i][j]` 初始时等于 `graph[i][j]`。算法执行 𐟚€ 对于每一对顶点 `i` 和 `j`，考虑所有顶点 `k` 作为中间顶点，如果 `dist[i][k] + dist[k][j] < dist[i][j]`，则更新 `dist[i][j]`。返回结果 𐟚€ 返回 `dist[][]`，它包含所有顶点对之间的最短距离。这两种算法都可以有效地求解邻接矩阵中的最短路径问题，选择哪种算法取决于具体的需求和场景。

408计算机专业课复习攻略：七大难点解析 1⃣ 知识点庞杂但考查方式简单 𐟓š 408考试涉及的知识点非常多，但考察的重点更在于广度而非深度。因此，在复习初期不必过于纠结某些细节。然而，许多考生往往只顾着学习新知识，而忽略了复习，这容易导致遗忘前面的内容。因此，在专业课复习中，必须养成定期回顾的习惯，以免知识链断裂。 2⃣ 复习要有策略性 𐟎€ƒ试有明显的侧重点，因此复习时需要有针对性，避免在不常考的知识点上投入过多时间，而忽略了频繁考查的关键点。通过做真题可以逐渐发现哪些知识点是侧重考查的，但这是一个矛盾，因为往往要等复习完所有教材和做完真题才能彻底了解。 3⃣ 计算题占比较大且考察形式固定 𐟧œ贰8的选择题和综合应用题中，计算题的比例较高，相关知识的考查方式相对固定。与灵活多变的数学题不同，408中的计算题通常只要熟悉相关知识点，读完题目就能判断能否解决，且计算量通常不大，因此掌握常见题型非常关键。 4⃣ 大题集中于特定知识模块 𐟏ž️ 408的大题具有集中性。数据结构的算法题多出现在线性表、二叉树和图的邻接矩阵遍历等部分；非算法题则偏重于树和图的应用；操作系统的大题集中于PV操作、分页机制、文件的物理结构和磁盘管理；组成原理的大题集中在Cache与TLB、数据寻址方式、数据通路、中断和DMA；计算机网络的大题主要涉及IP、TCP和HTTP协议等。 5⃣ 知识点之间联系较弱 𐟌 408的四本教材之间，以及每本书的章节内部知识点间的联系不强。除少数例外，大部分知识点是独立的，因此即使跳过某些部分，也不会对整体学习造成明显影响。 6⃣ 边缘知识点考查频率极低 𐟌𑊤𘀤𚛧Ÿ娯†点在408考试中几乎不出现，如数据结构的并查集、红黑树、弗洛伊德算法；操作系统中的经典同步问题；组成原理的补码乘除法、浮点数运算、硬布线控制器等；计算机网络中的IPv6、移动IP、IP组播等。这些知识点可以在前期复习时暂时跳过，将更多时间花在常见的高频考点和综合题目上，比如408真题中的算法题、数学以及英语单词等。 7⃣ 知识点并不难，但巩固与复习是关键 𐟒ꊥ䧩ƒ襈†408的知识点并不复杂，许多同学在听课时能够理解，但在做题时却难以应用，或者曾经学会的知识点过一段时间就忘记。因此，课后练习与定期复习尤为重要，巩固知识是确保长时间记忆和掌握的关键。

408计算机专业课七大难点解析 1⃣ 知识点广泛但考查简单 408考试涉及的知识点非常多，但重点在于广度而非深度。因此，在复习初期不必过于纠结某些细节。然而，许多考生往往只顾着学习新知识而忽略了复习，这容易导致遗忘前面的内容。因此，在专业课复习中，必须养成定期回顾的习惯，以免知识链断裂。 2⃣ 复习需注重性价比考试有明显的侧重点，因此复习时需要有策略，避免在不常考的知识点上投入过多时间，而忽略了频繁考查的关键点。通过做真题可以逐渐发现哪些知识点是侧重考查的，但这是一个矛盾，因为往往要等复习完所有教材和做完真题才能彻底了解。 3⃣ 计算题占比较大且考察形式固定在408的选择题和综合应用题中，计算题的比例较高，相关知识的考查方式相对固定。与灵活多变的数学题不同，408中的计算题通常只要熟悉相关知识点，读完题目就能判断能否解决，且计算量通常不大，因此掌握常见题型非常关键。 4⃣ 大题集中于特定知识模块 408的大题具有集中性。数据结构的算法题多出现在线性表、二叉树和图的邻接矩阵遍历等部分；非算法题则偏重于树和图的应用；操作系统的大题集中于PV操作、分页机制、文件的物理结构和磁盘管理；组成原理的大题集中在Cache与TLB、数据寻址方式、数据通路、中断和DMA；计算机网络的大题主要涉及IP、TCP和HTTP协议等。 5⃣ 知识点之间联系较弱 408的四本教材之间，以及每本书的章节内部知识点间的联系不强。除少数例外，大部分知识点是独立的，因此即使跳过某些部分，也不会对整体学习造成明显影响。 6⃣ 边缘知识点考查频率极低一些知识点在408考试中几乎不出现，如数据结构的并查集、红黑树、弗洛伊德算法；操作系统中的经典同步问题；组成原理的补码乘除法、浮点数运算、硬布线控制器等；计算机网络中的IPv6、移动IP、IP组播等。这些知识点可以在前期复习时暂时跳过，将更多时间花在常见的高频考点和综合题目上，比如408真题中的算法题、数学以及英语单词等。 7⃣ 知识点并不难，但巩固与复习是关键大部分408的知识点并不复杂，许多同学在听课时能够理解，但在做题时却难以应用，或者曾经学会的知识点过一段时间就忘记。因此，课后练习与定期复习尤为重要，巩固知识是确保长时间记忆和掌握的关键。

关于弗洛伊德算法的疑问弗洛伊德为什么不能带有负数权值的回路啊，大佬们，还有那个每次新加入的中转点，是指在一个新的集合内，通过这个中转点能否得到比原来更小的路径。所以每次加入一个新的中转点代表多了一个可以中转的点？但是运行的时候不是每次以当前可中转的点进行考虑的么？还有那个path数组，如果是从当前点到另一个点就有最短边，就是写起点的顶点，但是如果有多个中转点，那这个path数组应该怎么写呢

𐟒•爱情不止柏拉图式一种𐟒• 𐟒�Ÿ拉图式爱情，以其超越肉体的追求灵魂升华的理念而著称。但爱情并非只有这一种流派哦！ ❤️ 互爱论者认为，爱是相互的，是他人认可的体现，也是主体性的建立基石。 𐟔堥𜗦𔛤𜊥𞷥ˆ™从精神分析角度出发，将爱视为性欲望的伪装，与童年经历紧密相连。 𐟌𑠥𜗦𔛥熥ˆ™强调爱的艺术，认为爱需要训练，是获得幸福的关键能力。 𐟎𒠧ˆ𑧚„博弈论者则将爱情视为一场博弈，需要夫妻双方相互拿捏，才能维持稳定。 𐟒€ 萨特则提出，爱是相互奴役，双方用各自价值观衡量对方，导致争吵与矛盾。 𐟒” 韩炳哲则认为，爱是对自我的否定和他人的承认，消费主义已杀死爱欲。 𐟤– 科学家们则试图用科学解释爱，未来或许能以算法替代人类伴侣。 𐟒– 拉康则认为，爱别人即爱自己，是自恋的投射。 𐟐‰ 理查德•道金斯则从进化生物学角度提出，爱源自基因的自私性。 𐟒ᠧˆ𑦃…多元而复杂，每种流派都有其独特之处。你更倾向于哪一种呢？

我丧失了精准表达的语言能力。这个症状好像是念了理工科的通病。在这个环境里，我见过很多表达木讷甚至失语的人，往往需要另一个人概括或者补充才能让理解到他的真实意思。自从我上了大学以后，对事物的理解丧失了许多人味儿，更喜欢准确无误地量化：数字、符号……能代表的尽情代表，能简略地请尽量缩写。每每看到巧言令色的文字，那些熟悉的隐喻和暗示，那些铺陈和排比——我爱它，我警惕它。我所有的情绪化的想法都曾献祭给文学，迟到的感受会在一次次的写作中孵化出来。现在的我尽量减少思考，因为思考会给文学供给太多养料。我的大脑会拒绝情感化的一切东西，因为理智很容易被感性压倒。走在地上还是飘在空中？康庄大道还是朱庇特神庙？弗洛伊德不会帮我设计E-R模型，昆德拉难以斑斓控制台的算法。能被艺术拯救是很奢侈的精神小布尔乔亚，我的灵魂被绿皮火车载走，驶往十七岁的车站。我为我吻过文学的嘴唇而悲哀。

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