yego.me
💡 Stop wasting time. Read Youtube instead of watch. Download Chrome Extension

Алгоритм Дейкстры или как навигатор определяет оптимальный маршрут


2m read
·Nov 3, 2024

Processing might take a few minutes. Refresh later.

Всем привет! С вами Георгий Вольфсон. Это реальная математика на канале QWERTY. Надеюсь, что вы давно уже на нас подписаны, но те из вас, кто еще нет, срочно делайте это!

Многие из вас, я думаю, уже слышали новость о том, что датский математик Кристиан Вульф Нельсон решил-таки проблему поиска кратчайшего пути в графе. Этой самой проблеме уже более 40 лет. В комментариях можно прочитать недовольство по поводу этой новости, что, в смысле, решил проблему, уже давно решено, алгоритмы существуют. Не очень понятно, что же он тогда сделал.

Вот сегодня мы в этом и разберемся. А о какой же проблеме идет речь?

Представим себе, что у нас есть граф. А что такое граф? Это значит, что есть какие-то вершины, эти вершины как-то соединены ребрами. Какие-то вершины могут быть соединены, какие-то нет. Можете для простоты представлять себе, что вершина — это некий перекресток, ну а между перекрестками протянуты улицы, которые соединяют эти перекрестки. Или, если вам так проще, города, которые соединены авиалиниями. Все это примеры графов.

У каждого ребра есть свой вес. Весом может быть что угодно. В случае с нашим графом улицами это может быть длина этой самой улицы или время, за которое автомобиль проедет. Да, если мы говорим про задачу, которую решает наш навигатор, когда выбирает оптимальный маршрут как за кратчайшее время.

Если мы перевели задачу в сторону навигатора проехать из одной точки в другую, в случае с графом это нам нужно найти кратчайший путь по этим ребрам, учитывая веса соответствующих ребер из одной вершины в другую.

Сама эта задача поставлена, конечно, очень давно и более того, конечно, она давно решена, как минимум, потому что если у нас есть конечный граф с конечным числом ребер, мы можем просто взять и перебрать все возможные пути. Правда, разумеется, просто перебор всех возможных путей совсем не оптимален.

Давно, еще более 40 лет назад, были придуманы разные алгоритмы. Наиболее популярны, наверное, это алгоритм Дейкстры, появившийся в середине прошлого века. Потом его усовершенствовали, появился алгоритм A-Star, или иногда называют «A звезда», со звездочкой. Более жаргоном они так или иначе называются.

Вот про алгоритм Dijkstra сейчас и поговорю. Ну давайте разберемся на конкретном примере. Вот пусть у нас есть A, B, C, D и E — это вершины нашего графа, ну или перекрестки.

More Articles

View All
15 Things You Can LEARN from LUXURY BRANDS
We all have our favorite luxury brands, brands that tug at our heartstrings when we see them in store windows, as we slow our pace down to absorb the beauty of the products on display. But it’s more than just the beautiful display, isn’t it? Everything ab…
How to Analyze a Balance Sheet Like a Hedge Fund Analyst
In this video, we are going to go over how to analyze a company’s balance sheet. I’m going to use my experience as an investment Analyst at a large investment firm to help you guys better understand what to look for when investing. Whether you are a new i…
Great Schism or East-West Schism part 2 | World History | Khan Academy
Now, the notion of the Holy Roman Emperor and the Holy Roman Empire does not last much beyond Charlemagne. After his death, over the course of the 9th century, his empire is broken up. His successors are not able to carry on the title. But then we get in…
Managing your bank account | Banking | Financial Literacy | Khan Academy
In this video, we’re going to talk about how it can be very valuable to automate your deposits and your withdrawals into a checking account, and why that actually might be useful. So in the old days, what would typically happen is someone might cut a che…
Steve Jobs Was the "Toughest Bastard" I Ever Met | Kevin O'Leary
Welcome back to segment 3 with Kevin Oli. All right, two words: Steve Jobs. Um, the toughest bastard you’ve ever met. He is tough. He was, you know, I went to his, uh, I called him up. Um, I said to him, “Listen, Steve, you have 2 and a half% of the marke…
Sample size for a given margin of error for a mean | AP Statistics | Khan Academy
Nadia wants to create a confidence interval to estimate the mean driving range for her company’s new electric vehicle. She wants the margin of error to be no more than 10 kilometers at a 90 percent level of confidence. A pilot study suggests that the driv…