Программа на Java для оптимизации длины провода в электрической цепи

Опубликовано: 21 Января, 2022

Даны n электрических компонентов и m электрических проводов для их соединения, каждый из которых имеет длину. Найдите оптимальную длину провода между двумя компонентами.

Пример :

Input :  Source = A

            Destination = C

Output: 4

Explanation: There are five different paths from node A to node C i.e., A->B->C, A->B->D->C, A->D->C, A->E->D->C, A->D->B->C.  But the path with smallest or optimized length is A->E->D->C with length as 4.

Подход :

Данные n компонентов и m проводов составляют неориентированный взвешенный граф. Задача состоит в том, чтобы рассчитать оптимальную длину между двумя компонентами, т. Е. Минимальную длину между двумя компонентами. Проблема заключается в применении алгоритма Дейкстры. Поскольку источник доступен, наименьшую длину от источника до всех узлов можно рассчитать с помощью алгоритма Дейкстры. Это даст минимально возможную длину между данным источником узла и всеми другими узлами в виде массива. Теперь с помощью этого массива можно указать самую короткую длину от источника до места назначения. Давайте разберемся в этом на примере.

Пример :

Input:    Source = A

              Destination = D



Output: 9

Explanation: Use Dijkstra’s algorithm to calculate shortest length from source A to all other nodes.

      Vertex        Distance from source

         A                   0

         B                   4

         C                   5

         D                   9

         E                   5

         F                   6

         G                   8

The shortest length can be found for any component from source A. Final answer will be the shortest length from A to D i.e., 9.

Below is the implementation of the above approach:

Java

// Java program for implementation
// of above approach
import java.util.*;
  
class GFG {
  
    // n is no. of nodes and m is no. of edges
    public static int n, m;
  
    // adjacency list representation of graph
    public static List<List<Node> > graph
        = new ArrayList<List<Node> >();
  
    // source and destination points for shortest path
    public static int src, dest;
  
    static class Node {
  
        // node"s label
        public int label;
  
        // length of edge to this node
        public int length;
  
        public Node(int v, int w)
        {
            label = v;
            length = w;
        }
    }
  
    // Driver program
    public static void main(String[] args) throws Exception
    {
        n = 5;
        m = 7;
  
        // Initialize adjacency list structure
        // to empty lists:
        for (int i = 0; i <= n; i++) {
            List<Node> item = new ArrayList<Node>();
            graph.add(item);
        }
  
        graph.get(1).add(new Node(2, 2));
        graph.get(2).add(new Node(1, 2));
  
        graph.get(1).add(new Node(4, 4));
        graph.get(4).add(new Node(1, 4));
  
        graph.get(1).add(new Node(5, 2));
        graph.get(5).add(new Node(1, 2));
  
        graph.get(4).add(new Node(5, 1));
        graph.get(5).add(new Node(4, 1));
  
        graph.get(2).add(new Node(4, 3));
        graph.get(4).add(new Node(2, 3));
  
        graph.get(2).add(new Node(3, 3));
        graph.get(3).add(new Node(2, 3));
  
        graph.get(4).add(new Node(3, 1));
        graph.get(3).add(new Node(4, 1));
  
        // Source node
        src = 1;
  
        // Destination node
        dest = 3;
  
        dijkstra();
    }
  
    // Function to implement Dijkstra"s algorithm
    public static void dijkstra()
    {
  
        // array to keep track of unvisited nodes
        boolean[] done = new boolean[n + 1];
  
        // node array to keep track of path
        // from source to all other nodes
        Node[] table = new Node[n + 1];
  
        // intialise all nodes
        for (int i = 1; i <= n; i++)
            table[i] = new Node(-1, Integer.MAX_VALUE);
  
        // source to source length is 0
        table[src].length = 0;
  
        // Dijkstra"s algorithm implementation
        for (int count = 1; count <= n; count++) {
            int min = Integer.MAX_VALUE;
            int minNode = -1;
  
            // find the minimum length node
            // from unvisited nodes
            for (int i = 1; i <= n; i++) {
                if (!done[i] && table[i].length < min) {
                    min = table[i].length;
                    minNode = i;
                }
            }
  
            // visit the minNode
            done[minNode] = true;
  
            // iterator to traverse all connected
            // nodes to minNode
            ListIterator iter
                = graph.get(minNode).listIterator();
            while (iter.hasNext()) {
                Node nd = (Node)iter.next();
                int v = nd.label;
                int w = nd.length;
  
                // update the distance from minNode
                // of unvisited nodes
                if (!done[v]
                    && table[minNode].length + w
                           < table[v].length) {
                    table[v].length
                        = table[minNode].length + w;
                    table[v].label = minNode;
                }
            }
        }
  
        // length is now available rom source to all nodes
        System.out.println("Wire froms " + dest + " to "
                           + src + " with length "
                           + table[dest].length);
        int next = table[dest].label;
        System.out.print("Path is : " + dest + " ");
  
        // path from destination to source via all
        // intermediate nodes with minimum length
        while (next >= 0) {
            System.out.print(next + " ");
            next = table[next].label;
        }
        System.out.println();
    }
}
Output
Wire froms 3 to 1 with length 4
Path is : 3 4 5 1 

Сложность по времени : Сложность по времени для приведенной выше реализации алгоритма Дейкстры составляет O (n ^ 2).

Вниманию читателя! Не прекращайте учиться сейчас. Освойте все важные концепции DSA с помощью самостоятельного курса DSA по приемлемой для студентов цене и будьте готовы к работе в отрасли. Чтобы завершить подготовку от изучения языка к DS Algo и многому другому, см. Полный курс подготовки к собеседованию .

Если вы хотите посещать живые занятия с отраслевыми экспертами, пожалуйста, обращайтесь к Geeks Classes Live и Geeks Classes Live USA.

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ