Typical shortest path is Dijkstra a

Typical shortest path is Dijkstra algorithm, its time complexity is O (n2). A map of the city's road network has many nodes, if we use the Dijkstra algorithm, the time complexity of the algorithm is too high and the speed of resolution this problem is slow. In order to change this situation, we are discussed from the aspects of algorithm design, puts forward the improved bidirectional search algorithm. Practice has proved that, the improved algorithm can improve the search speed and it suitable for intelligent transportation system

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เส้นทางที่สั้นที่สุดโดยทั่วไปคือ Dijkstra อัลกอริทึม ความซับซ้อนของเวลาเป็น O (n2) แผนที่ของเครือข่ายถนนของเมืองมีโหนดมาก ถ้าเราใช้อัลกอริทึม Dijkstra เวลาความซับซ้อนของอัลกอริทึมไม่สูงเกินไป และความเร็วของการแก้ไขปัญหานี้จะช้า เพื่อเปลี่ยนสถานการณ์นี้ เราจะกล่าวถึงลักษณะของการออกแบบขั้นตอนวิธี ทำให้หน้าอัลกอริทึมการค้นหาแบบสองทิศทางที่ดีขึ้น ปฏิบัติได้พิสูจน์ว่า ขั้นตอนวิธีการปรับปรุงสามารถเพิ่มความเร็วในการค้นหาและเหมาะสมกับระบบขนส่งอัจฉริยะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เส้นทางที่สั้นที่สุดโดยทั่วไปเป็นอัลกอริทึม Dijkstra ซับซ้อนเวลาเป็น O (n2) แผนที่เครือข่ายถนนของเมืองมีหลายโหนดถ้าเราใช้อัลกอริทึม Dijkstra ซับซ้อนเวลาของขั้นตอนวิธีที่สูงเกินไปและความเร็วของการแก้ปัญหาปัญหานี้คือช้า เพื่อที่จะเปลี่ยนแปลงสถานการณ์นี้เราจะกล่าวถึงจากแง่มุมของการออกแบบขั้นตอนวิธีการทำให้ไปข้างหน้าวิธีการค้นหาแบบสองทิศทางที่ดีขึ้น ปฏิบัติได้พิสูจน์ว่าอัลกอริทึมที่ดีขึ้นสามารถเพิ่มความเร็วในการค้นหาและมันเหมาะกับระบบขนส่งอัจฉริยะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โดยทั่วไปขั้นตอนวิธีของไดค์สตราเส้นทางสั้นที่สุด คือ เวลาของความซับซ้อนเป็น O ( n2 ) แผนที่ของเครือข่ายถนนของเมือง มีปมเยอะมาก ถ้าเราใช้ขั้นตอนวิธีของไดค์สตรา เวลาความซับซ้อนของขั้นตอนวิธีสูงเกินไป และความเร็วของการแก้ไขปัญหานี้เป็นอย่างช้า เพื่อที่จะเปลี่ยนสถานการณ์นี้ เราจะกล่าวถึง จากแง่มุมของการออกแบบขั้นตอนวิธีวางข้างหน้าการปรับปรุงอัลกอริทึมการค้นหาแบบสองทิศทาง . ปฏิบัติได้พิสูจน์ว่า การปรับปรุงอัลกอริทึมสามารถปรับปรุงความเร็วในการค้นหาและมันเหมาะสำหรับระบบการขนส่งอัจฉริยะ