文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （365）-- 算法导论24.3 7题

七、给定带权重的有向图 $G = (V ， E)$ ，其权重函数为 $w : E \to (1 ， 2 ， \dots ， W)$ ，这里 $W$ 为某个正整数，我们还假设图中从源结点 $s$ 到任意两个结点之间的最短路径的权重都不相同现在，假设定义一个没有权重的有向图 $G^{'} = (V ⋃ V^{'} ， E^{'})$ 。该图是将每条边 $(u ， v) \in E$ 予以替换，替换所用的是 $w (u ， v)$ 条具有单位权重的边。请问图 $G^{'}$ 一共有多少个结点?现在假设在 $G^{'}$ 上运行广度优先搜索算法，证明： $G^{'}$ 的广度优先搜索将 $V$ 中结点涂上黑色的次序与Dijkstra算法运行在图 $G$ 上时从优先队列中抽取结点的次序相同。如果要写代码，请用go语言。

文心一言：

节点数量

在图 $G^{'}$ 中，每个原始边 $(u, v)$ 被替换为 $w (u, v)$ 条具有单位权重的边。这意味着对于每条边，我们引入了一些新的中间节点。具体来说，对于边 $(u, v)$ ，我们引入了 $w (u, v) - 1$ 个新的中间节点。

假设 $G$ 中有 $∣ E ∣$ 条边，那么 $G^{'}$ 中的节点数量可以通过以下方式计算：

$G$ 中原有的节点数量 $∣ V ∣$ 。
每条边 $(u, v)$ 引入 $w (u, v) - 1$ 个新的节点。

因此， $G^{'}$ 中的总节点数量为：

$\sum_{(u, v) \in E} (w(u, v) - 1)$

广度优先搜索（BFS）与 Dijkstra 算法的比较

我们需要证明在图 $G^{'}$ 上运行广度优先搜索算法时，将 $V$ 中节点涂上黑色的次序与 Dijkstra 算法在图 $G$ 上运行时从优先队列中抽取节点的次序相同。

证明思路：

BFS 在 $G^{'}$ 上的行为：
- BFS 从源节点 $s$ 开始，逐层扩展。
- 由于 $G^{'}$ 中每条边权重为 1，BFS 会按层次遍历所有节点。
Dijkstra 算法在 $G$ 上的行为：
- Dijkstra 算法使用优先队列来维护当前最短路径估计。
- 每次从优先队列中取出具有最小估计距离的节点，并更新其邻居节点的最短路径估计。
等价性：
- 由于 $G$ 中从源节点 $s$ 到任意两个节点之间的最短路径权重都不相同，Dijkstra 算法每次从优先队列中取出的节点都是当前最短路径估计最小的节点。
- 在 $G^{'}$ 中，由于所有边权重为 1，BFS 会按层次遍历节点，这些层次恰好对应于 $G$ 中从 $s$ 到各个节点的最短路径长度。
- 因此，BFS 在 $G^{'}$ 上按层次遍历节点的顺序与 Dijkstra 算法在 $G$ 上从优先队列中取出节点的顺序相同。

Go 语言代码实现

以下是使用 Go 语言实现 Dijkstra 算法和 BFS（在 $G^{'}$ 上）的示例代码。

package mainimport ("container/heap""fmt""math"
)// Edge represents an edge in the graph G
type Edge struct {to     intweight int
}// Graph represents a weighted directed graph G
type Graph struct {vertices intedges    map[int][]Edge
}// NewGraph creates a new graph with the given number of vertices
func NewGraph(vertices int) *Graph {return &Graph{vertices: vertices,edges:    make(map[int][]Edge),}
}// AddEdge adds an edge to the graph
func (g *Graph) AddEdge(from, to, weight int) {g.edges[from] = append(g.edges[from], Edge{to, weight})
}// Dijkstra implements Dijkstra's algorithm
func Dijkstra(g *Graph, start int) []int {dist := make([]int, g.vertices)for i := range dist {dist[i] = math.MaxInt32}dist[start] = 0pq := &PriorityQueue{}heap.Init(pq)heap.Push(pq, &Item{value: start, priority: 0})for pq.Len() > 0 {item := heap.Pop(pq).(*Item)u := item.valuefor _, edge := range g.edges[u] {v := edge.toalt := dist[u] + edge.weightif alt < dist[v] {dist[v] = altheap.Push(pq, &Item{value: v, priority: alt})}}}return dist
}// Item represents an item in the priority queue
type Item struct {value    intpriority intindex    int
}// PriorityQueue implements heap.Interface and holds Items
type PriorityQueue []*Itemfunc (pq PriorityQueue) Len() int { return len(pq) }func (pq PriorityQueue) Less(i, j int) bool {return pq[i].priority < pq[j].priority
}func (pq PriorityQueue) Swap(i, j int) {pq[i], pq[j] = pq[j], pq[i]pq[i].index = ipq[j].index = j
}func (pq *PriorityQueue) Push(x interface{}) {n := len(*pq)item := x.(*Item)item.index = n*pq = append(*pq, item)
}func (pq *PriorityQueue) Pop() interface{} {old := *pqn := len(old)item := old[n-1]old[n-1] = nil  // avoid memory leakitem.index = -1 // for safety*pq = old[0 : n-1]return item
}func (pq *PriorityQueue) update(item *Item, value, priority int) {item.value = valueitem.priority = priorityheap.Fix(pq, item.index)
}// BFS on G' (simulated)
func BFSOnGPrime(g *Graph, start int) []int {// Note: This is a simulated BFS on G' where G' is not explicitly constructed.// Instead, we use Dijkstra's result on G to simulate the BFS order on G'.dist := Dijkstra(g, start)// Create a map to store the order of nodes being visited (blackened)order := make(map[int]int)count := 0// Use a min-heap to simulate BFS layers (based on Dijkstra's distances)pq := &PriorityQueue{}heap.Init(pq)for i, d := range dist {if d != math.MaxInt32 {heap.Push(pq, &Item{value: i, priority: d})}}// Simulate BFS by popping nodes from the min-heap in order of their distancefor pq.Len() > 0 {item := heap.Pop(pq).(*Item)u := item.valueorder[u] = countcount++}// Convert the order map to a slice (sorted by node IDs)result := make([]int, g.vertices)for i := range order {result[i] = order[i]}return result
}func main() {// Example usageg := NewGraph(5)g.AddEdge(0, 1, 1)g.AddEdge(0, 2, 4)g.AddEdge(1, 2, 2)g.AddEdge(1, 3, 5)g.AddEdge(2, 1, 3)g.AddEdge(2, 3, 1)g.AddEdge(2, 4, 2)g.AddEdge(3, 4, 4)start := 0// Run Dijkstra's algorithmdijkstraResult := Dijkstra(g, start)fmt.Println("Dijkstra's distances:", dijkstraResult)// Simulate BFS on G'bfsResult := BFSOnGPrime(g, start)fmt.Println("BFS order on G' (simulated):", bfsResult)
}

在这个示例中，Dijkstra 函数实现了 Dijkstra 算法，而 BFSOnGPrime 函数则通过模拟的方式实现了在 $G^{'}$ 上的 BFS（实际上是通过 Dijkstra 算法的结果来模拟 BFS 的节点访问顺序）。

在这里插入图片描述

讯飞星火：

图 $G^{'}$ 的结点数为 $2 V$ ，因为每个原始图中的结点都被复制了一次。这是因为每条边 $(u, v)$ 在 $G^{'}$ 中被替换成了 $w (u, v)$ 条具有单位权重的边，所以总共有 $2 V$ 个结点。

为了证明广度优先搜索（BFS）在 $G^{'}$ 上的运行顺序与Dijkstra算法在图 $G$ 上运行时从优先队列中抽取结点的次序相同，我们可以使用以下观察：

广度优先搜索和Dijkstra算法都是用于寻找最短路径的算法，它们都遵循相同的原则，即总是选择当前距离最短的结点进行扩展。
在广度优先搜索中，我们按照结点被发现的顺序进行处理，而在Dijkstra算法中，我们根据结点的距离值从小到大的顺序处理结点。
由于我们在 $G^{'}$ 中将所有边的权重都设置为1，因此广度优先搜索和Dijkstra算法在处理这些边时将具有相同的优先级。
当我们在广度优先搜索中访问一个结点时，我们会将其标记为黑色。同样，在Dijkstra算法中，当我们从优先队列中取出一个结点时，我们会将其视为已访问。
因此，广度优先搜索在 $G^{'}$ 上的结点涂色顺序与Dijkstra算法在图 $G$ 上从优先队列中抽取结点的次序相同。

以下是使用Go语言实现广度优先搜索的代码：

package mainimport ("fmt"
)type Graph struct {vertices intedges    [][]int
}func NewGraph(v int) *Graph {return &Graph{vertices: v,edges:    make([][]int, v),}
}func (g *Graph) AddEdge(u, v int) {g.edges[u] = append(g.edges[u], v)
}func BFS(g *Graph, start int) {visited := make([]bool, g.vertices)queue := []int{start}visited[start] = truefor len(queue) > 0 {current := queue[0]queue = queue[1:]fmt.Printf("Visiting node %d
", current)for _, neighbor := range g.edges[current] {if !visited[neighbor] {visited[neighbor] = truequeue = append(queue, neighbor)}}}
}func main() {g := NewGraph(4)g.AddEdge(0, 1)g.AddEdge(0, 2)g.AddEdge(1, 2)g.AddEdge(2, 0)g.AddEdge(2, 3)g.AddEdge(3, 3)BFS(g, 2)
}

这段代码定义了一个Graph结构体，用于表示有向图。NewGraph函数用于创建一个新的图，AddEdge函数用于添加边。BFS函数实现了广度优先搜索算法，它接受一个图和一个起始结点作为参数，并打印出访问结点的顺序。

360智脑：

首先，我们来解决第一个问题：图 $G^{'}$ 一共有多少个结点？

由于 $G^{'}$ 是将每条边 $\in E$ 予以替换，替换所用的是 $w (u, v)$ 条具有单位权重的边，这意味着对于每条原始边，我们都会添加 $w (u, v)$ 个新的结点（以及相应的边）。因此，新图 $G^{'}$ 中的结点总数将是原始图 $G$ 的结点数加上所有边的权重之和。我们可以用以下公式表示：

$\sum_{(u, v) \in E} w(u, v)$

其中 $∣ V ∣$ 是原始图 $G$ 的结点数， $∣ V^{'} ∣$ 是新图 $G^{'}$ 的结点数。

接下来，我们需要证明在 $G^{'}$ 上运行广度优先搜索（BFS）算法的结果与在 $G$ 上运行Dijkstra算法的结果相同。

Dijkstra算法是一种用于找到从源结点 $s$ 到所有其他结点的最短路径的贪心算法。它维护一个优先队列，其中包含未处理的结点，并按照它们的距离值（即从源结点到该结点的当前已知最短路径长度）进行排序。每次从队列中取出距离最小的结点，并更新其邻居的距离值。

广度优先搜索（BFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。它从根结点开始，沿着树的宽度遍历树的结点。如果所有结点都有相同的权重，那么BFS可以找到最短路径。

在图 $G^{'}$ 中，由于所有的边都是单位权重，所以BFS实际上是在寻找最短路径。当我们从源结点 $s$ 开始运行BFS时，我们会按照结点的距离值从小到大访问结点。这与Dijkstra算法中从优先队列中抽取结点的次序是一致的，因为Dijkstra算法也是按照距离值从小到大处理结点。

因此，我们可以得出结论：在图 $G^{'}$ 上运行BFS的结果与在图 $G$ 上运行Dijkstra算法的结果相同，即它们都找到了从源结点 $s$ 到所有其他结点的最短路径，并且访问结点的次序也相同。

下面是一个使用Go语言实现的简化版的Dijkstra算法的示例代码：

package mainimport ("container/heap""fmt"
)type Edge struct {to     intweight int
}type Graph struct {nodes [][]Edge
}func NewGraph(edges [][]Edge) *Graph {return &Graph{nodes: edges}
}type Item struct {node    intdist    intindex   int
}type PriorityQueue []*Itemfunc (pq PriorityQueue) Len() int { return len(pq) }func (pq PriorityQueue) Less(i, j int) bool {return pq[i].dist < pq[j].dist
}func (pq PriorityQueue) Swap(i, j int) {pq[i], pq[j] = pq[j], pq[i]pq[i].index = ipq[j].index = j
}func (pq *PriorityQueue) Push(x interface{}) {n := len(*pq)item := x.(*Item)item.index = n*pq = append(*pq, item)
}func (pq *PriorityQueue) Pop() interface{} {old := *pqn := len(old)item := old[n-1]old[n-1] = nilitem.index = -1*pq = old[0 : n-1]return item
}func Dijkstra(g *Graph, start int) ([]int, []int) {dist := make([]int, len(g.nodes))prev := make([]int, len(g.nodes))for i := range dist {dist[i] = 1<<31 - 1prev[i] = -1}dist[start] = 0pq := make(PriorityQueue, 0)heap.Init(&pq)heap.Push(&pq, &Item{node: start, dist: 0})for pq.Len() > 0 {item := heap.Pop(&pq).(*Item)u := item.nodefor _, edge := range g.nodes[u] {v := edge.tonewDist := dist[u] + edge.weightif newDist < dist[v] {dist[v] = newDistprev[v] = uheap.Push(&pq, &Item{node: v, dist: newDist})}}}return dist, prev
}func main() {edges := [][]Edge{{{1, 7}, {2, 9}, {5, 14}},{{2, 10}, {3, 15}},{{1, 11}, {4, 2}},{{5, 9}, {3, 6}},{{4, 7}},}g := NewGraph(edges)distances, _ := Dijkstra(g, 0)fmt.Println(distances)
}

这段代码实现了一个简单的Dijkstra算法，用于找到从源结点0到所有其他结点的最短路径长度。注意，这个代码没有实现路径重构，只是计算了最短路径的长度。如果要实现路径重构，需要使用prev数组来跟踪每个结点的前驱结点。

智谱清言：

首先，我们来回答第一个问题：图 $G^{'}$ 一共有多少个结点？
在图 $G$ 中，每条边 $\in E$ 都有一个权重 $w (u, v)$ 。在图 $G^{'}$ 中，我们将每条边 $(u, v)$ 替换为 $w (u, v)$ 条单位权重的边。这意味着对于每条边 $(u, v)$ ，我们引入了 $w (u, v) - 1$ 个额外的结点（因为第一条边直接连接 $u$ 和 $v$ ，不需要额外结点）。因此，图 $G^{'}$ 的结点总数为原始结点数 $∣ V ∣$ 加上所有额外引入的结点数。设 $E^{'}$ 为 $G^{'}$ 中额外引入的边数，则图 $G^{'}$ 的结点总数为 $∣ V ∣ + E^{'}$ 。
下面是计算 $G^{'}$ 结点总数的Go语言代码：

package main
import "fmt"
// 假设Graph结构体表示带权重的有向图
type Graph struct {V     intE     intEdges map[int]map[int]int // Edges[u][v] = w 表示边(u, v)的权重为w
}
// 计算G'中的结点总数
func countVerticesInGPrime(g *Graph) int {// 初始化额外结点数为0extraVertices := 0// 遍历图中的所有边for u := 1; u <= g.V; u++ {for v, w := range g.Edges[u] {// 对于每条边(u, v)，计算额外引入的结点数extraVertices += w - 1}}// G'的结点总数为原始结点数加上额外结点数return g.V + extraVertices
}
func main() {// 示例：创建一个带权重的有向图g := &Graph{V: 3, // 结点数E: 2, // 边数Edges: map[int]map[int]int{1: {2: 3}, // 边(1, 2)权重为32: {3: 2}, // 边(2, 3)权重为2},}// 计算G'中的结点总数verticesInGPrime := countVerticesInGPrime(g)fmt.Printf("图G'中的结点总数为: %d\n", verticesInGPrime)
}

接下来，我们来证明第二个问题： $G^{'}$ 的广度优先搜索将 $V$ 中结点涂上黑色的次序与Dijkstra算法运行在图 $G$ 上时从优先队列中抽取结点的次序相同。
证明：

在广度优先搜索(BFS)中，结点按照它们到源结点 $s$ 的距离被涂黑。在 $G^{'}$ 中，由于所有边的权重都是单位权重，因此BFS将按照原始图 $G$ 中边的权重顺序访问结点。
在Dijkstra算法中，我们使用优先队列来选择下一个访问的结点，这个结点是当前未访问结点中距离源结点 $s$ 最近的。
由于我们假设在图 $G$ 中从源结点 $s$ 到任意两个结点之间的最短路径的权重都不相同，这意味着在Dijkstra算法中，每次从优先队列中抽取的结点都是独一无二的，并且与它们在BFS中按照距离被涂黑的顺序一致。
当我们在 $G^{'}$ 上运行BFS时，由于每条边都是单位权重，BFS将按照原始权重顺序访问结点。这意味着，如果在图 $G$ 中从 $s$ 到 $u$ 的最短路径权重小于从 $s$ 到 $v$ 的最短路径权重，则在 $G^{'}$ 中 $u$ 将在 $v$ 之前被涂黑。
因此， $G^{'}$ 的BFS算法将按照与Dijkstra算法相同的顺序访问 $V$ 中的结点。
注意，以上证明假设了图中不存在权重相同的边，这符合题目中的假设。如果存在权重相同的边，则BFS和Dijkstra算法的访问顺序可能不同，因为BFS可能会以不同的顺序访问具有相同权重的边。

天工：

图 $G^{'}$ 的结点数量

对于图 $G'=(V\cup V', E')$ ，每个结点在 $G^{'}$ 中保持不变，因此 $V$ 中的结点数直接继承到 $G^{'}$ 中。 $V^{'}$ 中的结点是由于边的替换而新增的，每条边 $v)\in E$ 用 $w (u, v)$ 条单位权重边替换，但这些替换不会增加新的结点，而是增加中间结点以满足权重要求。因此， $G^{'}$ 中的结点总数就是 $G$ 中的结点数。

证明广度优先搜索与Dijkstra算法次序相同

证明：

定义与假设：
- $G$ 中边的权重函数 $w:E\rightarrow(1,2,…,W)$ ，且 $s$ 到任意两个结点的最短路径权重不相同。
- $G^{'}$ 是将 $G$ 中每条边 $(u, v)$ 替换为 $w (u, v)$ 条单位权重边的图。
广度优先搜索(BFS)在 $G^{'}$ 上的行为：
- BFS从 $s$ 开始，按单位权重边的顺序访问结点，即每次访问距离 $s$ 最近的未访问结点。
- 由于 $G^{'}$ 中所有边权重相同，BFS将按照从 $s$ 出发到每个结点的路径长度（即路径上边的数量）的顺序访问结点。
Dijkstra算法在 $G$ 上的行为：
- Dijkstra算法从 $s$ 开始，按边的权重总和的顺序访问结点。
- 由于在 $G$ 中，从 $s$ 到任意两个结点的最短路径权重不相同，Dijkstra算法将按照从 $s$ 出发到每个结点的权重总和的顺序访问结点。
比较：
- 对于 $G^{'}$ 中的任一结点 $v$ ，从 $s$ 到 $v$ 的路径长度（边的数量）在 $G^{'}$ 中与在 $G$ 中从 $s$ 到 $v$ 的边的权重总和是相同的。
- 由于 $G$ 中边的权重是正整数且不重复（对于 $s$ 到任意两个结点），BFS在 $G^{'}$ 中访问 $v$ 的次序与Dijkstra算法在 $G$ 中访问 $v$ 的次序相同。

Go代码示例

虽然证明不涉及实际的代码实现，但为了展示Dijkstra算法在 $G$ 上和BFS在 $G^{'}$ 上的实现，下面给出一个Go代码示例，简化版的Dijkstra算法实现：

package mainimport ("container/heap""fmt"
)type Node struct {index intcost  intheapIndex int
}type PriorityQueue []*Nodefunc (pq PriorityQueue) Len() int { return len(pq) }func (pq PriorityQueue) Less(i, j int) bool {return pq[i].cost < pq[j].cost
}func (pq PriorityQueue) Swap(i, j int) {pq[i], pq[j] = pq[j], pq[i]pq[i].heapIndex, pq[j].heapIndex = i, j
}func (pq *PriorityQueue) Push(x interface{}) {n := len(*pq)node := x.(*Node)node.heapIndex = n*pq = append(*pq, node)
}func (pq *PriorityQueue) Pop() interface{} {old := *pqn := len(old)node := old[n-1]old[n-1] = nilnode.heapIndex = -1*pq = old[0 : n-1]return node
}func dijkstra(graph [][]int, start int) []int {dist := make([]int, len(graph))for i := range dist {dist[i] = int(^uint(0) >> 1)}dist[start] = 0pq := make(PriorityQueue, 1)pq[0] = &Node{index: start, cost: 0}heap.Init(&pq)for pq.Len() > 0 {u := heap.Pop(&pq).(*Node)for v := range graph[u.index] {alt := dist[u.index] + graph[u.index][v]if alt < dist[v] {dist[v] = altheap.Push(&pq, &Node{index: v, cost: alt})}}}return dist
}func main() {graph := [][]int{{0, 10, 0, 5},{0, 0, 1, 2},{0, 0, 0, 1},{0, 0, 0, 0},}dist := dijkstra(graph, 0)fmt.Println(dist)
}

请注意，上述代码示例仅用于演示Dijkstra算法在图 $G$ 上的实现，并非直接与问题中的 $G^{'}$ 相关。

chatgpt：

根据题意，图 $G = (V ， E)$ 中的每条边 $(u, v) \in E$ 都有一个不同的权重 $w (u, v)$ ，所以从源结点 $s$ 到任意两个结点之间的最短路径权重不同。现在考虑定义的无权重有向图 $G^{'} = (V ⋃ V^{'} ， E^{'})$ ，其中每条边 $(u, v) \in E$ 会被替换成 $w (u, v)$ 条具有单位权重的边。

首先，对于每个原图 $G$ 中的结点 $v$ ，新图 $G^{'}$ 中会有 $w_{\text{max}}$ 个副本，其中 $w_{\text{max}}$ 为图 $G$ 中边权重的最大值。所以，新图 $G^{'}$ 一共有 $\times w_{\text{max}}$ 个结点。

接下来，我们证明在 $G^{'}$ 上运行广度优先搜索算法时，顶点 $V$ 中的结点被标记成黑色的次序与Dijkstra算法在图 $G$ 上运行时从优先队列中抽取结点的次序相同。

证明思路如下：

我们知道Dijkstra算法是基于贪婪策略的最短路径算法，每次从未标记的结点中选取当前距离最短的结点进行处理，直到所有结点都被标记。
在新图 $G^{'}$ 中，由于每条边 $(u, v) \in E$ 被替换成了 $w (u, v)$ 条单位权重的边，因此顶点 $u$ 到顶点 $v$ 的最短路径会被分成 $w (u, v)$ 段。这意味着在 $G^{'}$ 中，与结点 $v$ 相连的所有结点每一段都会被访问到。
因此，在 $G^{'}$ 中，从源结点开始的广度优先搜索过程会按照顶点 $V$ 中结点涂色的顺序逐步扩展，与Dijkstra算法在图 $G$ 上选取结点的顺序保持一致。

因此，证明了在 $G^{'}$ 上运行广度优先搜索算法时，涂黑顶点 $V$ 中结点的次序与Dijkstra算法在图 $G$ 上从优先队列中抽取结点的次序是相同的。

如果需要用Go语言编写代码实现该算法，可以参考如下的思路：

给定有向图 $G$ 的邻接表表示以及每条边的权重信息。
创建新图 $G^{'}$ ，根据权重信息构建新图 $G^{'}$ 的邻接表。
编写广度优先搜索算法，对图 $G^{'}$ 进行遍历，并记录结点的访问顺序。
编写Dijkstra算法，对图 $G$ 进行最短路径计算，并记录每次从优先队列中抽取的结点次序。
比较广度优先搜索算法和Dijkstra算法的结点访问次序，验证它们的一致性。

如有需要，您可以提供更多的具体信息以便编写更详细的Go语言代码。

kimi：

首先，我们来分析图 ( G’ ) 的节点数量。在图 ( G’ ) 中，每条边 ( (u, v) \in E ) 被替换成了 ( w(u, v) ) 条具有单位权重的边。这意味着对于每条边，我们增加了 ( w(u, v) - 1 ) 个节点（因为每条边至少需要一个节点来连接，如果权重为1，则不需要额外节点）。因此，对于图中的每条边，我们增加了 ( w(u, v) - 1 ) 个节点。

设图中边的总数为 ( |E| )，则 ( G’ ) 中的节点总数为 ( |V| + \sum_{(u,v) \in E} (w(u, v) - 1) )。

接下来，我们证明 ( G’ ) 的广度优先搜索（BFS）将 ( V ) 中节点涂上黑色的次序与 Dijkstra 算法运行在图 ( G ) 上时从优先队列中抽取节点的次序相同。

证明：

初始化： 在 BFS 中，我们从源节点 ( s ) 开始，将其标记为已访问（黑色）。在 Dijkstra 算法中，我们初始化源节点 ( s ) 的距离为0，其他节点的距离为无穷大。
队列操作： 在 BFS 中，我们使用一个队列来存储待访问的节点。在 Dijkstra 算法中，我们使用一个优先队列（通常基于距离）来存储节点。
节点访问： 在 BFS 中，我们按照广度优先的顺序访问节点。在 Dijkstra 算法中，我们按照距离的增加顺序访问节点。
边替换： 在 ( G’ ) 中，每条边 ( (u, v) ) 被替换成了 ( w(u, v) ) 条单位权重的边。这意味着在 BFS 中，当我们访问节点 ( u ) 时，我们可以立即访问所有通过 ( w(u, v) ) 条边连接的节点 ( v )。
距离更新： 在 Dijkstra 算法中，当我们从优先队列中取出一个节点 ( u ) 时，我们会更新其相邻节点 ( v ) 的距离。如果通过 ( u ) 到 ( v ) 的距离小于当前记录的距离，我们就更新它。
等价性： 由于 ( G’ ) 中的每条边都是单位权重，BFS 在 ( G’ ) 中的行为与 Dijkstra 算法在 ( G ) 中的行为相同。在 ( G’ ) 中，当我们访问一个节点 ( u ) 时，我们可以立即访问所有通过单位权重边连接的节点 ( v )，这与 Dijkstra 算法中更新相邻节点的距离是一致的。
次序相同： 由于 ( G’ ) 中的边权重都是1，BFS 在 ( G’ ) 中的遍历顺序与 Dijkstra 算法在 ( G ) 中的节点抽取顺序相同，因为两者都是基于距离的增加顺序进行的。

Go 语言代码实现：

由于这个问题的复杂性，下面是一个简化的 Dijkstra 算法的 Go 语言实现，它不直接实现 ( G’ ) 的 BFS，但展示了 Dijkstra 算法的核心逻辑：

package mainimport ("container/heap""fmt"
)type Item struct {node intcost intindex int
}type PriorityQueue []*Itemfunc (pq PriorityQueue) Len() int { return len(pq) }func (pq PriorityQueue) Less(i, j int) bool {return pq[i].cost < pq[j].cost
}func (pq PriorityQueue) Swap(i, j int) {pq[i], pq[j] = pq[j], pq[i]pq[i].index = ipq[j].index = j
}func (pq *PriorityQueue) Push(x interface{}) {n := len(*pq)item := x.(*Item)item.index = n*pq = append(*pq, item)
}func (pq *PriorityQueue) Pop() interface{} {old := *pqn := len(old)item := old[n-1]old[n-1] = nil  // avoid memory leakitem.index = -1 // for safety*pq = old[0 : n-1]return item
}func dijkstra(graph [][]int, src int) []int {n := len(graph)dist := make([]int, n)for i := range dist {dist[i] = 1<<31 - 1}dist[src] = 0priorityQueue := &PriorityQueue{{node: src, cost: 0, index: 0}}heap.Init(priorityQueue)for priorityQueue.Len() > 0 {item := heap.Pop(priorityQueue).(*Item)node := item.nodecost := item.costif cost > dist[node] {continue}for _, neighbor := range graph[node] {edgeCost := graph[node][neighbor]if dist[node] + edgeCost < dist[neighbor] {dist[neighbor] = dist[node] + edgeCostheap.Push(priorityQueue, &Item{node: neighbor, cost: dist[neighbor], index: 0})}}}return dist
}func main() {graph := [][]int{{1, 2, 3},{0, 4, 5},{0, 6},{0},{1},{1},{2},}dist := dijkstra(graph, 0)fmt.Println("Minimum distances from the source:", dist)
}

这段代码实现了 Dijkstra 算法，它使用了一个优先队列来模拟广度优先搜索的行为。请注意，这个实现并不直接转换图 ( G ) 到 ( G’ )，但它展示了 Dijkstra 算法的核心逻辑。

混元：

图 $G^{'}$ 的结点数量

首先，我们来确定图 $G^{'}$ 的结点数量。图 $G$ 由顶点集 $V$ 和边集 $E$ 组成，每条边 $\in E$ 都有一个权重 $w (u, v)$ 。根据题目描述，图 $G^{'}$ 是通过将 $G$ 中的每条边 $(u, v)$ 替换为 $w (u, v)$ 条单位权重的边来构造的。这个过程不会增加新的顶点，只是增加了边的数量。因此，图 $G^{'}$ 的顶点集 $V^{'}$ 与 $V$ 相同，即 $V^{'} = V$ 。

所以，图 $G^{'}$ 的顶点总数为 $∣ V ∣ + ∣ V^{'} ∣ = ∣ V ∣ + ∣ V ∣ = 2∣ V ∣$ 。

广度优先搜索与Dijkstra算法的等价性

接下来，我们证明在图 $G^{'}$ 上运行广度优先搜索算法时， $V$ 中结点被涂上黑色的次序与Dijkstra算法运行在图 $G$ 上时从优先队列中抽取结点的次序相同。

证明：

初始化： 在Dijkstra算法中，源点 $s$ 的距离初始化为0，其他所有点的距离初始化为无穷大。在广度优先搜索中，所有结点初始时都未被访问。
过程相似性： 在Dijkstra算法中，每次从优先队列中取出距离最小的结点 $u$ ，然后更新 $u$ 的所有邻接结点的距离。在广度优先搜索中，每次从队列中取出一个结点 $u$ ，然后访问 $u$ 的所有未访问过的邻接结点，并将它们加入队列。
权重影响： 在图 $G^{'}$ 中，由于每条原始边 $(u, v)$ 被替换为 $w (u, v)$ 条单位权重的边，这意味着从 $s$ 到 $v$ 的最短路径将包含 $w (u, v)$ 条单位边。因此，在广度优先搜索中，结点 $v$ 将在结点 $u$ 之后 $w (u, v)$ 步被访问。
等价性： 在Dijkstra算法中，结点 $u$ 的邻接结点 $v$ 的距离更新是基于 $u$ 的距离加上边 $(u, v)$ 的权重 $w (u, v)$ 。在广度优先搜索中，结点 $v$ 是在结点 $u$ 之后 $w (u, v)$ 步被访问的，这与Dijkstra算法中结点 $v$ 的距离更新是一致的。

因此，可以得出结论，图 $G^{'}$ 上的广度优先搜索将 $V$ 中结点涂上黑色的次序与Dijkstra算法运行在图 $G$ 上时从优先队列中抽取结点的次序相同。

Go语言代码示例

以下是一个简单的Go语言代码示例，用于在图 $G^{'}$ 上执行广度优先搜索：

package mainimport "fmt"type Graph struct {vertices intedges    [][]int
}func NewGraph(vertices int) *Graph {edges := make([][]int, vertices)for i := range edges {edges[i] = make([]int, vertices)}return &Graph{vertices, edges}
}func (g *Graph) AddEdge(u, v, weight int) {for i := 0; i < weight; i++ {g.edges[u][v] = 1 // Replace weighted edge with unweighted edges}
}func BFS(g *Graph, start int) []int {visited := make([]bool, g.vertices)queue := []int{start}result := []int{}for len(queue) > 0 {u := queue[0]queue = queue[1:]if !visited[u] {visited[u] = trueresult = append(result, u)for v := 0; v < g.vertices; v++ {if g.edges[u][v] == 1 && !visited[v] {queue = append(queue, v)}}}}return result
}func main() {g := NewGraph(5) // Example graph with 5 verticesg.AddEdge(0, 1, 3)g.AddEdge(0, 2, 1)g.AddEdge(1, 2, 1)g.AddEdge(1, 3, 2)g.AddEdge(2, 3, 1)g.AddEdge(3, 4, 1)fmt.Println("BFS traversal starting from vertex 0:", BFS(g, 0))
}