ডিজকস্ট্রার অ্যালগরিদম কেবল তখনই ব্যবহৃত হয় যখন আপনার একক উত্স থাকে এবং আপনি একটি নোড থেকে অন্য নোডের সবচেয়ে ছোট পথ জানতে চান তবে ব্যর্থ হন [নেতিবাচক প্রান্তের গ্রাফগুলিতে]
ডিজকস্ট্রার অ্যালগরিদম একক উত্সের সংক্ষিপ্ততম পথ বা এসএসএসপি অ্যালগরিদমের একটি উদাহরণ । প্রতিটি SSSP অ্যালগরিদম একটি মনোনীত উৎস নোড থেকে সবচেয়ে কম-পাথ দূরত্বের গণনা করার যে গ্রাফ অন্যান্য নোড। তাছাড়া, এটা থেকে সব সবচেয়ে কম পথগুলিতে একটি কম্প্যাক্ট প্রতিনিধিত্ব নির্ণয় গুলি প্রত্যেক অন্যান্য নোড, একটি মূলী গাছ আকারে। উইকিপিডিয়া কোডে, এই গাছের ভি এর পিতামাতা ।গুলিগুলিprevious[v]
বনাম
নেতিবাচক প্রান্তের সাথে গ্রাফগুলিতে ডিজকস্ট্রার অ্যালগরিদমের আচরণ আলোচনার অধীনে সুনির্দিষ্ট রূপের উপর নির্ভর করে। উইকিপিডিয়াদের মতো অ্যালগরিদমের কিছু রূপগুলি সর্বদা দ্রুত চলতে থাকে তবে নেতিবাচক প্রান্তগুলি উপস্থিত থাকলে সংক্ষিপ্ততম পথগুলি সঠিকভাবে গণনা করে না। অন্যান্য রূপগুলি যেমন এই লেকচার নোটগুলির মধ্যে সর্বদা সংক্ষিপ্ততম পাথগুলি সঠিকভাবে গণনা করুন (উত্স থেকে আসা কোনও নেতিবাচক চক্র না থাকলে) তবে নেতিবাচক প্রান্তগুলি থাকলে সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রে ক্ষতিকারক সময় প্রয়োজন হতে পারে।
ফ্লয়েড-ওয়ারশালের অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয় যখন সমস্ত নোডের যে কোনও একটি উত্স হতে পারে, সুতরাং আপনি চান যে কোনও উত্স নোড থেকে যে কোনও গন্তব্য নোডে পৌঁছানোর জন্য সবচেয়ে কমতম দূরত্ব চান। এটি কেবল তখনই ব্যর্থ হয় যখন নেতিবাচক চক্র থাকে।
এটাই সঠিক. ফ্লয়েড-ওয়ারশাল একটি সর্ব -জোড়তম সংক্ষিপ্ত পথ অ্যালগরিদমের একটি উদাহরণ , যার অর্থ এটি প্রতিটি জোড় নোডের মধ্যে সংক্ষিপ্ততম পাথগুলি গণনা করে । আর একটি উদাহরণ হ'ল "প্রতিটি নোডের ভি এর জন্য, সোর্স নোড হিসাবে ভি দিয়ে ডিজজস্ট্রা চালান"। আরও কয়েকজন রয়েছেন।
বেলম্যান-ফোর্ডটি ডিজকস্ট্রার মতো ব্যবহৃত হয়, যখন কেবল একটি উত্স থাকে। এটি নেতিবাচক ওজন পরিচালনা করতে পারে এবং এর কাজটি কোনও উত্স ব্যতীত ফ্লয়েড-ওয়ারশালের সমান?
ও ( ভ3)ও ( ভ2ই)ও ( ভই)
আরও তথ্যের জন্য আপনার প্রিয় অ্যালগোরিদম পাঠ্যপুস্তকের সাথে পরামর্শ করুন। (আপনার কাছে একটি প্রিয় অ্যালগরিদম পাঠ্যপুস্তিকা আছে, তাই না?)