以前空闲的时候用C#实现的路径规划算法,今日贴它出来,看大家有没有更好的实现方案。关于路径规划(最短路径)算法的背景知识,大家可以参考《C++算法--图算法》一书。
该图算法描述的是这样的场景:图由节点和带有方向的边构成,每条边都有相应的权值,路径规划(最短路径)算法就是要找出从节点A到节点B的累积权值最小的路径。 首先,我们可以将“有向边”抽象为Edge类: public class Edge 节点则抽象成Node类,一个节点上挂着以此节点作为起点的“出边”表。{ public string StartNodeID ; public string EndNodeID ; public double Weight ; //权值,代价 } ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() 在计算的过程中,我们需要记录到达每一个节点权值最小的路径,这个抽象可以用PassedPath类来表示: /// <summary> /// PassedPath 用于缓存计算过程中的到达某个节点的权值最小的路径 /// </summary> public class PassedPath { private string curNodeID ; private bool beProcessed ; //是否已被处理 private double weight ; //累积的权值 private ArrayList passedIDList ; //路径 public PassedPath(string ID) { this.curNodeID = ID ; this.weight = double.MaxValue ; this.passedIDList = new ArrayList() ; this.beProcessed = false ; } #region property public bool BeProcessed { get { return this.beProcessed ; } set { this.beProcessed = value ; } } public string CurNodeID { get { return this.curNodeID ; } } public double Weight { get { return this.weight ; } set { this.weight = value ; } } public ArrayList PassedIDList { get { return this.passedIDList ; } } #endregion } 另外,还需要一个表PlanCourse来记录规划的中间结果,即它管理了每一个节点的PassedPath。 /// <summary> /// PlanCourse 缓存从源节点到其它任一节点的最小权值路径=》路径表 /// </summary> public class PlanCourse { private Hashtable htPassedPath ; #region ctor public PlanCourse(ArrayList nodeList ,string originID) { this.htPassedPath = new Hashtable() ; Node originNode = null ; foreach(Node node in nodeList) { if(node.ID == originID) { originNode = node ; } else { PassedPath pPath = new PassedPath(node.ID) ; this.htPassedPath.Add(node.ID ,pPath) ; } } if(originNode == null) { throw new Exception("The origin node is not exist !") ; } this.InitializeWeight(originNode) ; } private void InitializeWeight(Node originNode) { if((originNode.EdgeList == null) ||(originNode.EdgeList.Count == 0)) { return ; } foreach(Edge edge in originNode.EdgeList) { PassedPath pPath = this[edge.EndNodeID] ; if(pPath == null) { continue ; } pPath.PassedIDList.Add(originNode.ID) ; pPath.Weight = edge.Weight ; } } #endregion public PassedPath this[string nodeID] { get { return (PassedPath)this.htPassedPath[nodeID] ; } } } 在所有的基础构建好后,路径规划算法就很容易实施了,该算法主要步骤如下: (1)用一张表(PlanCourse)记录源点到任何其它一节点的最小权值,初始化这张表时,如果源点能直通某节点,则权值设为对应的边的权,否则设为double.MaxValue。 (2)选取没有被处理并且当前累积权值最小的节点TargetNode,用其边的可达性来更新到达其它节点的路径和权值(如果其它节点 经此节点后权值变小则更新,否则不更新),然后标记TargetNode为已处理。 (3)重复(2),直至所有的可达节点都被处理一遍。 (4)从PlanCourse表中获取目的点的PassedPath,即为结果。 下面就来看上述步骤的实现,该实现被封装在RoutePlanner类中: /// <summary> /// RoutePlanner 提供图算法中常用的路径规划功能。 /// 2005.09.06 /// </summary> public class RoutePlanner { public RoutePlanner() { } #region Paln //获取权值最小的路径 public RoutePlanResult Paln(ArrayList nodeList ,string originID ,string destID) { PlanCourse planCourse = new PlanCourse(nodeList ,originID) ; Node curNode = this.GetMinWeightRudeNode(planCourse ,nodeList ,originID) ; #region 计算过程 while(curNode != null) { PassedPath curPath = planCourse[curNode.ID] ; foreach(Edge edge in curNode.EdgeList) { PassedPath targetPath = planCourse[edge.EndNodeID] ; double tempWeight = curPath.Weight + edge.Weight ; if(tempWeight < targetPath.Weight) { targetPath.Weight = tempWeight ; targetPath.PassedIDList.Clear() ; for(int i=0 ;i<curPath.PassedIDList.Count ;i++) { targetPath.PassedIDList.Add(curPath.PassedIDList[i].ToString()) ; } targetPath.PassedIDList.Add(curNode.ID) ; } } //标志为已处理 planCourse[curNode.ID].BeProcessed = true ; //获取下一个未处理节点 curNode = this.GetMinWeightRudeNode(planCourse ,nodeList ,originID) ; } #endregion //表示规划结束 return this.GetResult(planCourse ,destID) ; } #endregion #region private method #region GetResult //从PlanCourse表中取出目标节点的PassedPath,这个PassedPath即是规划结果 private RoutePlanResult GetResult(PlanCourse planCourse ,string destID) { PassedPath pPath = planCourse[destID] ; if(pPath.Weight == int.MaxValue) { RoutePlanResult result1 = new RoutePlanResult(null ,int.MaxValue) ; return result1 ; } string[] passedNodeIDs = new string[pPath.PassedIDList.Count] ; for(int i=0 ;i<passedNodeIDs.Length ;i++) { passedNodeIDs[i] = pPath.PassedIDList[i].ToString() ; } RoutePlanResult result = new RoutePlanResult(passedNodeIDs ,pPath.Weight) ; return result ; } #endregion #region GetMinWeightRudeNode //从PlanCourse取出一个当前累积权值最小,并且没有被处理过的节点 private Node GetMinWeightRudeNode(PlanCourse planCourse ,ArrayList nodeList ,string originID) { double weight = double.MaxValue ; Node destNode = null ; foreach(Node node in nodeList) { if(node.ID == originID) { continue ; } PassedPath pPath = planCourse[node.ID] ; if(pPath.BeProcessed) { continue ; } if(pPath.Weight < weight) { weight = pPath.Weight ; destNode = node ; } } return destNode ; } #endregion #endregion } |
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