Dijkstra算法求最短路径
gis计算最短路径的Dijkstra算法详细讲解
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最短路径之Dijkstra算法详细讲解1最短路径算法在日常生活中,我们如果需要常常往返A地区和B 地区之间,我们最希望知道的可能是从A地区到B地区间的众多路径中,那一条路径的路途最短。
最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题,旨在寻找图(由结点和路径组成的)中两结点之间的最短路径。
算法具体的形式包括:(1)确定起点的最短路径问题:即已知起始结点,求最短路径的问题。
(2)确定终点的最短路径问题:与确定起点的问题相反,该问题是已知终结结点,求最短路径的问题。
在无向图中该问题与确定起点的问题完全等同,在有向图中该问题等同于把所有路径方向反转的确定起点的问题。
(3)确定起点终点的最短路径问题:即已知起点和终点,求两结点之间的最短路径。
(4)全局最短路径问题:求图中所有的最短路径。
用于解决最短路径问题的算法被称做“最短路径算法”,有时被简称作“路径算法”。
最常用的路径算法有:Dijkstra算法、A*算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法、Johnson算法。
本文主要研究Dijkstra算法的单源算法。
2Dijkstra算法2.1 Dijkstra算法Dijkstra算法是典型最短路算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。
主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。
Dijkstra算法能得出最短路径的最优解,但由于它遍历计算的节点很多,所以效率低。
Dijkstra算法是很有代表性的最短路算法,在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍,如数据结构,图论,运筹学等等。
2.2 Dijkstra算法思想Dijkstra算法思想为:设G=(V,E)是一个带权有向图,把图中顶点集合V分成两组,第一组为已求出最短路径的顶点集合(用S表示,初始时S中只有一个源点,以后每求得一条最短路径, 就将加入到集合S中,直到全部顶点都加入到S中,算法就结束了),第二组为其余未确定最短路径的顶点集合(用U 表示),按最短路径长度的递增次序依次把第二组的顶点加入S中。
迪杰斯特拉算法求最短路径表格
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迪杰斯特拉算法求最短路径表格Dijkstra算法是一种用于求解图中单源最短路径的贪心算法,它是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·迪杰斯特拉在1956年发明的,因此被命名为迪杰斯特拉算法。
算法思路:Dijkstra算法将图中的每个顶点分别标记为已知最短路径的顶点或未知最短路径的顶点。
在每次循环中,从未知最短路径的顶点中选择一个顶点,加入已知最短路径的顶点中,并更新所有其邻居的距离值。
具体步骤:1. 创建一个一维数组dist, 记录源点到其他点的距离2. 创建一个一维数组visited, 标记顶点是否已被加入已知最短路径的集合S3. 将源点加入已知最短路径的集合S中,并将dist数组的源点位置赋为04. 循环n次(n为图中顶点数目),每次从未加入S集合的顶点中选择dist值最小的顶点u,将u加入S集合,并更新其邻居的dist值5. 循环结束后,dist数组中保存的即为源点到各个顶点的最短路路径。
以下是迪杰斯特拉算法求最短路径表格的实现过程```public static int dijkstra(int[][] graph, int source, int dest) {int[] dist = new int[graph.length]; // 表示源点到各个顶点的最短距离boolean[] visited = new boolean[graph.length]; // 标记当前顶点是否加入已知最短路径的集合Sfor (int i = 0; i < graph.length; i++) {dist[i] = Integer.MAX_VALUE; // 将所有顶点的最短距离初始化为无穷大visited[i] = false; // 将所有顶点标记为未访问}dist[source] = 0; // 源点到自身的距离为0for (int i = 0; i < graph.length-1; i++) {int u = findMinDist(dist, visited); // 选择未加入S集合顶点中dist值最小的顶点visited[u] = true; // 将u加入S集合for (int v = 0; v < graph.length; v++) { //更新u的邻居v的dist值if (!visited[v] && graph[u][v] != 0 && dist[u] != Integer.MAX_VALUE&& dist[u] + graph[u][v] < dist[v]) {dist[v] = dist[u] + graph[u][v];}}}return dist[dest]; //返回源点到目标顶点的最短距离}public static int findMinDist(int[] dist, boolean[] visited){ int minDist = Integer.MAX_VALUE;int minIndex = -1;for (int i = 0; i < dist.length; i++) {if(!visited[i] && dist[i] < minDist){minDist = dist[i];minIndex = i;}}return minIndex;}public static void main(String[] args) {int[][] graph ={{0,2,4,0,3},{2,0,3,0,0},{4,3,0,1,0},{0,0,1,0,2},{3,0,0,2,0}};int source = 0;int dest = 4;int shortestPath = dijkstra(graph, source, dest);System.out.println("源点" + source + "到目标顶点" + dest +"的最短距离为:" + shortestPath);}```实现结果:源点0到目标顶点4的最短距离为:3顶点 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ----dist | 0 | 2 | 4 | 3 | 3通过以上实现可以发现,迪杰斯特拉算法求最短路径表格的具体实现过程比较简单,但是需要注意的是在实现过程中需要特别注意对数组的定义和边界值的判断,避免出现数组越界和程序错误的情况。
迪杰斯特拉求最短路径算法
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通过使用迪杰斯特拉算法,我们可以找到这些最短 路径,从而帮助决策者做出更好的决策
在这些应用中,我们需要找到从一个地点到另一个 地点的最短路径,以便优化成本、时间和路线等
应用
Tarjan
Robert E. "A Class of Algorithms for Decomposing Disconnected Graphs". Journal of the ACM (JACM) 16.3 (1969): 430-447
在图论中,我们通常用节点表示地点,用边表 示两个地点之间的路径。每条边都有一个与之 相关的权重,表示从一个地点到另一个地点的 距离。迪杰斯特拉算法可以找到从源节点(出 发节点)到目标节点(目的地)的最短路径,即 使在图中存在负权重的边
算法步骤
算法步骤
初始化
01
将源节点的距离设置为0,将所有其他节点的距离
设置为正无穷。创建一个空的优先队列,并将源节
点放入队列
从优先队列中取出距离最小的节点
02
这个节点就是当前最短路径的起点
遍历从这个节点出发的所有边
03
对于每条边,如果通过这条边到达的节点的距离可
以通过当前节点更新(即新距离小于原距离),那么
就更新这个节点的距离,并将其加入优先队列
如果队列中仍有节点
04
回到步骤2。否则,算法结束
算法步骤
这个算法的时间复杂度是O((E+V)logV),其中 E是边的数量,V是节点的数量
这是因为每个节点和每条边都需要被处理和比 较,而这个过程是在一个优先队列中进行的,
需要O(logV)的时间复杂度
优点和缺点
优点和缺点
迪杰斯特拉算 法的优点在于 它可以在大多 数情况下找到 最短路径,而 且实现起来相 对简单
迪杰斯特拉算法最短路径求解
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迪杰斯特拉算法最短路径求解【最新版】目录一、迪杰斯特拉算法简介二、迪杰斯特拉算法原理三、迪杰斯特拉算法应用实例四、迪杰斯特拉算法的优缺点五、总结正文一、迪杰斯特拉算法简介迪杰斯特拉算法,又称 Dijkstra 算法,是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于 1959 年提出的一种求解最短路径的算法。
该算法主要应用于有向图中最短路径问题的求解,其特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。
Dijkstra 算法能得出最短路径的最优解,但由于它遍历计算的节点很多,所以效率较低。
二、迪杰斯特拉算法原理迪杰斯特拉算法的核心思想是贪心,每次都查找与该点距离最近的点。
算法的基本流程如下:1.创建一个集合 S,用于存储已确定最短路径的顶点;2.初始化源顶点到其他所有顶点的距离为无穷大,源顶点到自身的距离为 0;3.从未确定最短路径的顶点中选择距离源顶点最近的顶点,将其加入集合 S;4.更新与该顶点相邻的顶点的距离:如果从源顶点经过这个被访问的顶点可以更新它们的距离,则更新它们的距离;5.重复步骤 3 和 4,直到所有顶点的最短路径都确定为止。
三、迪杰斯特拉算法应用实例迪杰斯特拉算法可以应用于各种最短路径问题的求解,例如:1.在社交网络中,找到两个用户之间的最短路径;2.在地图导航系统中,为用户规划最短行驶路线;3.在物流配送中,计算货物从起点到终点的最短运输距离等。
四、迪杰斯特拉算法的优缺点迪杰斯特拉算法的优点是能得出最短路径的最优解,可靠性较高。
然而,它也存在以下缺点:1.算法需要遍历计算的节点较多,效率较低;2.由于算法是以贪心思想为基础,因此无法解决存在负权边的图的最短路径问题。
五、总结迪杰斯特拉算法是一种求解最短路径的经典算法,它适用于有向图中最短路径问题的求解。
虽然该算法的效率较低,但在一些特定的应用场景中,它仍然具有较高的实用价值。
dijkstra算法 城市最短路径问题
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dijkstra算法城市最短路径问题Dijkstra算法是一种经典的图算法,用于求解带有非负权重的图的单源最短路径问题。
在城市的交通规划中,Dijkstra算法也被广泛应用,可以帮助我们找到最短的路线来节省时间和成本。
一、最短路径问题的定义最短路径问题,指的是在一个带权重的有向图中,找到从起点到终点的一条路径,它的权重之和最小。
在城市的交通规划中,起点和终点可以分别是两个街区或者两个交通枢纽。
二、Dijkstra算法Dijkstra算法是基于贪心策略的一种算法,用于解决带非负权重的最短路径问题。
它采用了一种贪心的思想:每次从起点集合中选出当前距离起点最近的一个点,把其移到已知的最短路径集合中。
并以该点为中心,更新它的相邻节点的到起点的距离。
每次更新距离时,选择距离起点最近的距离。
三、Dijkstra算法实现1. 创建一个到起点的距离数组和一个布尔类型的访问数组。
2. 将起点的到起点的距离设置为0,其他的节点设置为无穷大。
3. 从距离数组中选择没有访问过且到起点距离最近的点,将它标记为“已访问”。
4. 对于它的所有邻居,如果出现路径缩短的情况,就更新它们的距离。
5. 重复步骤3和4,直到所有节点都被标记为“已访问”。
6. 最后,根据到起点的距离数组,以及每个节点的前驱节点数组,可以得到从起点到终点的最短路径。
四、Dijkstra算法的时间复杂度Dijkstra算法的时间复杂度可以通过堆优化提高,但最坏情况下时间复杂度仍达到O(ElogV)。
其中,E是边的数量,V是顶点的数量。
因此,Dijkstra算法在不考虑空间复杂度的情况下,是一种高效且实用的解决城市最短路径问题的算法。
五、结论Dijkstra算法是一个广泛应用于城市交通规划领域的算法,可以帮助我们找到最优的路线来节省时间和成本。
它基于贪心策略,每次从起点集合中选择距离起点最近的点,并对其邻居节点进行松弛操作。
Dijkstra算法的时间复杂度虽然较高,但堆优化可以提高算法性能。
dijkstra最短路径算法详解
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dijkstra最短路径算法详解
Dijkstra最短路径算法是一种常用的图算法,用于求解带权图中的单源最短路径问题,即从一个固定的源节点到图中的其他节点的最
短路径。
以下是详细的算法步骤:
1. 初始化
一开始,将源节点的距离设为0,其余节点的距离设置为正无穷,在未访问的节点集合中把源节点压入堆中。
2. 确定最短路径
从堆中取出未访问节点集合中距离源节点最近的节点v,标记其
为已访问。
之后,对于v的邻居节点w,计算从源节点到v再到w的距离,如果经过v的路径比已经计算得到的路径短,则更新路径。
更新
后的距离先暂时放入堆中,如果后边有更短的路径,则更新。
3. 重复第2步
重复第2步,直到取出的节点为终点节点,或者堆为空。
4. 算法结束
算法结束后,各节点的距离就是从源节点到它们的最短距离。
Dijkstra算法的复杂度是O(NlogN),其中N是节点个数。
其优
势在于只需要算一次即可得到所有最短路径,但是要求所有边的权值
必须非负,否则会导致算法不准确。
总之,Dijkstra算法是一种简单有效的最短路径算法,其实现也比较直观。
在处理如飞机和火车等交通路径规划问题中有较好的应用。
dijkstra算法最短路径
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《求解最短路径:应用迪杰斯特拉算法》一、介绍Dijkstra算法的概念和基本原理Dijkstra算法是一种用于解决最短路径问题的算法,它由荷兰计算机科学家Edsger Dijkstra在1959年发明,用于求解从源点到其他所有结点的最短路径。
它的基本原理是:在一张图中,从源点到每一个结点的最短路径是从源点开始,经过最少的边到达每一个结点的路径。
Dijkstra算法的实现过程中,首先要建立一个有向图,该图由顶点和边组成,每条边都有一个权值,表示从一个顶点到另一个顶点的距离。
然后,从源点开始,每次选择最小权值的边,继续查找下一个顶点,直到找到终点。
最后,将所有路径之和求出,即为源点到目标点的最短路径。
举例来说,假如有一张有向图,其中有A,B,C,D四个结点,以及AB,AC,BD,CD四条边,其中AB,AC,BD边的权值分别为2,3,1,CD边的权值为4。
如果要求求出从A到D的最短路径,则可以使用Dijkstra算法,首先从A出发,选择权值最小的边,即BD,则A-B-D的路径长度为3,接着从B出发,选择权值最小的边,即CD,则A-B-D-C的路径长度为7,因此,从A到D的最短路径为A-B-D,路径长度为3。
Dijkstra算法的优点是算法简单,实现方便,时间复杂度低,它可以用于解决路径规划,车辆调度,网络路由等问题,同时,它也可以用于解决复杂的最短路径问题。
因此,Dijkstra算法在计算机科学中有着重要的应用价值。
二、讨论Dijkstra算法的应用及其优势Dijkstra算法是一种用于解决最短路径问题的算法,它的应用和优势非常广泛。
首先,Dijkstra算法可以用于解决交通路网中的最短路径问题。
例如,在一个城市的交通路网中,如果一个乘客要从一个地方到另一个地方,那么他可以使用Dijkstra算法来查找最短的路径。
这样可以节省乘客的时间和金钱,也可以减少拥堵。
此外,Dijkstra算法还可以用于解决计算机网络中的最短路径问题。
最短路径dijkstra算法过程
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最短路径dijkstra算法过程(实用版)目录1.Dijkstra 算法的背景和基本概念2.Dijkstra 算法的计算过程3.Dijkstra 算法的实际应用正文Dijkstra 算法是一种用于寻找图中最短路径的算法,由荷兰计算机科学家 Edsger Dijkstra 在 1956 年提出。
这种算法主要应用于有向图和无向图中,目的是找到从起点到终点的最短路径。
在这个过程中,Dijkstra 算法通过不断更新节点的距离和父节点,最终得到整个图的最短路径。
Dijkstra 算法的计算过程可以分为以下几个步骤:1.初始化:首先,我们需要初始化一个集合 S,用于存储已经确定最短路径的节点。
同时,将起点到起点的距离设置为 0,其他节点的距离设置为无穷大。
2.迭代:在迭代过程中,我们首先从集合 S 中找到距离最小的节点 u。
然后,对于 u 的每一个邻接节点 v,计算从 u 到 v 的距离,并与当前已知的从 u 到 v 的距离进行比较。
如果从 u 到 v 的距离更小,那么更新从 u 到 v 的距离,并将节点 v 加入集合 S。
3.重复步骤 2,直到所有节点都被加入集合 S。
此时,我们便得到了整个图的最短路径。
Dijkstra 算法在实际应用中具有广泛的应用,例如在社交网络中寻找影响力最大的节点、在物流行业中寻找最短路径以降低运输成本等。
这种算法的优势在于其简单、易于理解和实现,但同时也存在一定的局限性,例如在处理大规模的图时,计算量较大,可能会影响算法的效率。
总的来说,Dijkstra 算法是一种重要的图算法,对于理解图结构和寻找最短路径问题具有重要的意义。
迪杰斯特拉算法最短路径
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迪杰斯特拉算法最短路径迪杰斯特拉算法(Dijkstra's algorithm)是一种用于计算图中最短路径的算法。
它是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·迪杰斯特拉(Edsger Wybe Dijkstra)于1956年提出的,并且被广泛应用于网络路由和地图导航等领域。
迪杰斯特拉算法可以解决的问题是,给定一个带有非负权重的有向图和一个起始节点,找出从起始节点到其他所有节点的最短路径。
该算法采用了贪心的策略,即每次选择当前离起始节点最近的节点进行扩展,直到扩展到目标节点为止。
算法的具体步骤如下:1.初始化:将起始节点的距离设置为0,其他节点的距离设置为无穷大。
2.创建一个优先队列(通常是最小堆),用于存储待扩展的节点。
将起始节点加入队列。
3.循环以下步骤直到队列为空:-从队列中取出距离起始节点最近的节点,记为当前节点。
-如果当前节点已被访问过,则跳过该节点。
-更新与当前节点相邻节点的距离。
如果经过当前节点到达某个相邻节点的路径比之前计算的路径短,则更新这个节点的距离。
-将未访问过的相邻节点加入队列。
4.循环结束后,所有节点的最短路径已被计算出。
迪杰斯特拉算法的核心思想是不断扩展距离起始节点最近的节点,通过更新节点的距离,逐步获取最短路径。
算法的时间复杂度为O(V^2),其中V是图中的节点数量。
这是因为每次循环需要查找距离起始节点最近的节点,而在最坏情况下,这个操作需要遍历所有节点。
以下是一个简单的例子来说明迪杰斯特拉算法的使用:假设有一个有向图,如下所示:```A ->B (1)A -> C (4)B ->C (2)B -> D (5)C ->D (1)C -> E (3)D ->E (4)```起始节点为A,我们希望找到到达其他节点的最短路径。
首先,初始化距离:A到A的距离为0,A到B/C/D/E的距离均为无穷大。
然后,将A加入优先队列。
从队列中取出A,更新A的邻居节点的距离。
Dijkstra算法求解单源最短路径问题
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Dijkstra算法求解单源最短路径问题一、单源最短路径问题描述给定一个带权有向图G=(V,E),其中每条边的权都是非负数。
给定V中的一个顶点,称为源。
计算从源到所有其他定点的最短路径长度。
这里的路径长度就是指各边权之和。
该问题称为单源最短路径问题(Single-Source Shortest Paths)。
二、Dijkstra算法思想将图G中所有的顶点V分成两个顶点集合S和T。
以v为源点已经确定了最短路径的终点并入S集合中,S初始时只含顶点v, T则是尚未确定到源点v最短路径的顶点集合。
然后每次从T集合中选择S集合点中到T路径最短的那个点,并加入到集合S中,并把这个点从集合T删除。
直到T集合为空为止。
三、算法描述(步骤)1、选一顶点v为源点,并视从源点v出发的所有边为到各顶点的最短路径:①记录从源点v到其它各顶点的路径长度数组dist[],开始时,dist是源点v到顶点i的直接边长度,即dist中记录的是邻接阵的第v行。
②设一个用来记录从源点到其它顶点的路径数组path[],path中存放路径上第i个顶点的前驱顶点。
2、在上述的最短路径dist[]中选一条最短的,并将其终点(即<v,k>)k加入到集合s中。
3、调整T中各顶点到源点v的最短路径。
因为当顶点k加入到集合s中后,源点v到T中剩余的其它顶点j就又增加了经过顶点k到达j的路径,这条路径可能要比源点v到j原来的最短的还要短。
调整方法是比较dist[k]+g[k,j]与dist[j],取其中的较小者。
4、再选出一个到源点v路径长度最小的顶点k,从T中删去后加入S中,再回去到第三步,如此重复,直到集合S中的包含图G的所有顶点。
四、算法实现(数据结构)1、算法实现输入:一个大于1的整数n.输出:●一个随机生成的有向图G=(V,E),对于每一条边,有一个非负数字c(u,v)与之相关。
●对于每个顶点v∈V,得到从v0到v的最短路径的长度。
迪杰斯特拉算法求最短路径表格
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迪杰斯特拉算法求最短路径表格迪杰斯特拉算法(Dijkstra's algorithm)是一种用于寻找加权图中从单个源节点到所有其他节点的最短路径的算法。
它采用一种贪婪的策略,通过逐步扩展起点到终点的路径来找到最短路径。
本文将详细介绍迪杰斯特拉算法,并给出一个完整的最短路径表格。
算法描述:1.创建一个包含所有节点的集合,并初始化所有节点的距离为无穷大(除了起点为0)。
2.按照起点到各个节点的距离逐步更新节点的距离,直到找到所有节点的最短路径为止。
具体步骤如下:a.选取一个未加入集合的距离最小的节点,将其加入集合。
b.对于与该节点相邻的所有节点,更新它们的距离。
c.如果更新后的距离小于原来的距离,则更新节点的距离。
3.重复步骤2,直到所有节点都加入集合为止。
下面我们通过一个具体的例子来演示迪杰斯特拉算法求最短路径表格。
假设有如下的有向图:```+--++--+2+--+A,---->,B,--4->,D+--++--+,+--+v+--+3,+--+C,--->,+--++--+```图中每条边上的数字表示该边的权重。
首先,我们创建一个包含所有节点的集合,并初始化所有节点的距离为无穷大,起点A的距离为0。
节点,距离---,---A,0B ,infC ,infD ,infE ,inf然后选择起点A的邻居节点B和C中距离最小的节点B,将其加入集合。
节点,距离A,0B,2C ,infD ,infE ,inf接下来,更新节点B的邻居节点D和E的距离。
由于A到B的距离是2,加上B到D的距离为4,得到A到D的距离为6、同理,A到E的距离为5节点,距离---,---A,0B,2C ,infD,6E,5再次选择集合中距离最小的节点B,更新其邻居节点D和E的距离。
节点,距离---,---B,2C,11D,6E,5继续重复上述步骤,直到所有节点都加入集合。
节点,距离---,---A,0B,2C,11D,6E,5通过上述步骤,我们得到了从起点A到所有其他节点的最短路径距离。
DIJKstra从某个源点到其它各顶点间的最短路径
![DIJKstra从某个源点到其它各顶点间的最短路径](https://img.taocdn.com/s3/m/92d2f7ed4afe04a1b071de9a.png)
从某个源点到其它各顶点间的最短路径这里路径指两顶点间的通路,路径的长度指所有经过的边的总长。
“最短路径”的问题指当两个顶点间通路多于一条时,如何找出边长总和为最短的那条。
Dijkstra 提出按路径长度递增的次序求最短路径的方法。
1、 Dijkstra 求最短路径的基本思想 把顶点分成两组,第一组是已确定最短路径的结点的集合,第二组是尚未确定最短路径的结点的集合。
按路径长度递增的次序逐个把第二组的顶点放到第一组中。
设求从v0到其它各顶点间的最短路径,则在任意时刻,从v0到第一组各顶点间的最短路径都不大于从v0到第二组各顶点间的最短路径。
2、Dijkstra 求最短路径的步骤设图以邻接矩阵arcs 存储,矩阵中各元素的值为各边的权值。
顶点间无边时其对应权值用无穷大表示。
从顶点v0到其它各顶点间的最短路径的具体步骤如下:(1)初始化:第一组(集合s )只含顶点v0,第二组(集合v-s )含有图中其余顶点。
设一dist 向量,其下标是各顶点,元素值是顶点v0到各顶点的边的权值。
若v0到某顶点无边,dist 向量中的对应值为无穷大。
(2)选dist 中最小的权值,将其顶点(j )加入s 集合。
s=s {j}(3)修改从顶点v0到集合t(t=V -s)中各顶点的最短路径长度,如果 dist[j]+arcs[j][k]<dist[k] 则修改dist[k]为dist[k]=dist[j]+arcs[j][k] (4) 重复(2)、(3)n-1次。
由此求得v0到图上其余各顶点得最短路径。
3、例:求下图从v0到其余各顶点的最短路径。
图7.34 一个带权有向图G6图的邻接矩阵如下:⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞=6020105051003010.arcs G算法(程序)如下:/* 用邻接矩阵表示的图的Dijkstra算法的源程序2010年11月16日修改*/#include <stdio.h>#include <limits.h>#define INFINITY INT_MAX#define MAXVEX 6#define FALSE 0#define TRUE 1typedef char V exType;typedef float AdjType;typedef struct{ int vexnum; /* 图的顶点个数*/V exType vexs[MAXVEX]; /* 顶点信息*/AdjType arcs[MAXVEX][MAXVEX]; /* 边信息*/}MGraph;void ShortestPath_DIJ(MGraph &G,int p[][MAXVEX],AdjType D[]){ int v,w,i,j;AdjType min;int final[MAXVEX]; //final[v]为TRUE当且仅当v∈s,即已求得从v0到v的最短路径for(i=0;i<G.vexnum;i++){ final[i]=FALSE; D[i]=G.arcs[0][i];for(w=0;w<G.vexnum;w++) p[i][w]=FALSE; /*设空路径*/if(D[i]<INFINITY) /*如果V0到V i有直接路径则置p[i][0]和p[i][i]为1*/{ p[i][0]=TRUE;p[i][i]=TRUE;}}/*for语句结束*/D[0]=0; final[0]=TRUE; /* 初始化,表示顶点v0在集合S中*/for(i=1;i<G.vexnum;i++)/*开始主循环,每次求得v0到某个v顶点的最短路径,并加v到s集*/{ min=INFINITY;for(w=0;w<G.vexnum;w++) /*在V-S中选出距离值最小顶点*/if(!final[w]&&D[w]<min) /*w顶点离v0顶点是更近*/{ v=w; min=D[w]; }final[v]=TRUE; /*离v0最近的v加入S集*/for(w=0;w<G.vexnum;w++) /*更新当前最短路径及距离*/if(!final[w]&&(min+G.arcs[v][w]<D[w])) /*修改D[w]和p[w],w∈v-S*/{ D[w]=min+G.arcs[v][w]; /*修改路径长度*/for(j=0;j<G.vexnum;j++)p[w][j]=p[v][j]; /*修改路径为经过v到达w*/p[w][w]=TRUE;} /*if结束*/}/*for结束*/}/*ShortestPath_DIJ结束*/void main() { int i,j;MGraph G;AdjType D[MAXVEX]; /*D(v)为v0到v 的路径长度*/int p[MAXVEX][MAXVEX]; /*p(v)记录v0到v 的最短路径,若p[v][w]为TRUE ,则w 是从v0到v 当前求得最短路径上的顶点*/ G .vexnum=6;for(i=0;i<G .vexnum;i++)for(j=0;j<G .vexnum;j++)G .arcs[i][j]=INFINITY ; /*G 数组初始化最大值*/ G .arcs[0][2]=10; G .arcs[0][4]=30; G .arcs[0][5]=100; G .arcs[1][2]=5; G .arcs[2][3]=50; G .arcs[3][5]=10; G .arcs[4][3]=20; G .arcs[4][5]=60; ShortestPath_DIJ(G ,p,D);for(i=0;i<G .vexnum;i++) /*以邻接矩阵形式输出图*/ { for(j=0;j<G .vexnum;j++)printf("%12.0f",G .arcs[i][j]); printf("\n"); }for(i=0;i<G .vexnum;i++) /*输出V0到其它各顶点的路径*/ { for(j=0;j<G .vexnum;j++)printf("%3d",p[i][j]); printf("\n"); }for(i=0;i<G .vexnum;i++) /*输出V0到其它各顶点的最短距离*/ printf("%.0f ",D[i]); }final 、D 和p 数组的初始状态:fina l =⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡000000 D =⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡1003032767103276732767 ⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=101010*********000101000000000000p 下标=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡543210 输出:32767要换成214748364832767 32767 10 32767 30 100 32767 32767 5 32767 32767 3276732767 32767 32767 50 32767 32767 32767 32767 32767 32767 32767 10 32767 32767 32767 20 32767 60 32767 32767 32767 32767 32767 32767D 数组的变化情况final 、D 和p 数组的终止状态:fina l =⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡111111 D =⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡60305010327670 ⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=1111010*********000101000000000000p 下标=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡543210 其中P 中记录的是最短路径,D 数组记录的是最短距离。
matlab dijkstra算法求解最短路径例题
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matlab dijkstra算法求解最短路径例题Dijkstra算法是一种用于在带有非负权值的图中找到单源最短路径的算法。
以下是一个用MATLAB实现Dijkstra算法求解最短路径的简单例子:function [shortestDistances, predecessors] = dijkstra(graph, startNode)% 输入参数:% - graph: 表示图的邻接矩阵,graph(i, j) 表示节点i 到节点 j 的权值,如果没有直接连接则为 inf。
% - startNode: 起始节点的索引。
numNodes = size(graph, 1);% 初始化距离数组,表示从起始节点到每个节点的最短距离 shortestDistances = inf(1, numNodes);shortestDistances(startNode) = 0;% 初始化前驱节点数组predecessors = zeros(1, numNodes);% 未访问的节点集合unvisitedNodes = 1:numNodes;while ~isempty(unvisitedNodes)% 选择当前最短距离的节点[~, currentNodeIndex] = min(shortestDistances(unvisitedNodes));currentNode = unvisitedNodes(currentNodeIndex);% 从未访问节点集合中移除当前节点unvisitedNodes(currentNodeIndex) = [];% 更新与当前节点相邻节点的距离for neighbor = unvisitedNodesif graph(currentNode, neighbor) + shortestDistances(currentNode) < shortestDistances(neighbor) shortestDistances(neighbor) = graph(currentNode, neighbor) + shortestDistances(currentNode);predecessors(neighbor) = currentNode;endendendend现在,让我们使用一个简单的例子来测试这个算法:% 创建一个邻接矩阵表示图graph = [0, 2, 0, 4, 0;2, 0, 3, 7, 0;0, 3, 0, 1, 0;4, 7, 1, 0, 5;0, 0, 0, 5, 0];startNode = 1; % 起始节点% 调用Dijkstra算法[shortestDistances, predecessors] = dijkstra(graph, startNode);% 显示结果disp('最短距离:');disp(shortestDistances);disp('前驱节点:');disp(predecessors);这个例子中,graph 表示一个带有权值的图的邻接矩阵,startNode 是起始节点的索引。
dijkstra算法平均最短路径公式
![dijkstra算法平均最短路径公式](https://img.taocdn.com/s3/m/8fcb17bac9d376eeaeaad1f34693daef5ff71317.png)
Dijkstra算法(Dijkstra's algorithm)是一种用来确定图中起点到其他每个顶点的最短路径的算法。
它是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·迪克斯特拉(Edsger W. Dijkstra)在1956年提出的,是广泛应用于计算机科学和工程领域的重要算法之一。
1. 问题描述在一个带权重的有向图中,每一条边都有一个权重值,表示从一个顶点到另一个顶点的距离或代价。
给定一个起点,我们希望找到从起点到其他每个顶点的最短路径。
2. Dijkstra算法原理Dijkstra算法的基本原理是通过每次选择具有最小路径长度的顶点来逐步确定最短路径。
算法的具体步骤如下:1)初始化:将起点到其他每个顶点的最短路径长度初始化为无穷大,起点的最短路径长度初始化为0。
2)选择起点:选择起点作为当前顶点。
3)更新路径长度:对于当前顶点的每一个邻接顶点,如果通过当前顶点到达邻接顶点的路径长度小于目前已知的最短路径长度,则更新最短路径长度。
4)选择下一个顶点:从尚未确定最短路径的顶点中,选择具有最小路径长度的顶点作为当前顶点。
如果所有的顶点都已经确定了最短路径,算法结束;否则继续执行步骤3。
5)重复步骤3和步骤4,直到所有的顶点都确定了最短路径。
3. 算法的实现Dijkstra算法可以使用不同的数据结构来实现,包括数组、优先队列(如最小堆)等。
这里以使用数组和最小堆为例介绍算法的实现。
3.1 使用数组实现使用一个数组dist[]来存储当前起点到每个顶点的最短路径长度,初试化为无穷大。
使用一个数组visited[]来标记每个顶点是否已经确定了最短路径。
使用一个数组parent[]来记录每个顶点的前驱顶点。
具体实现步骤如下:1)初始化dist[]为无穷大,起点的dist值为0。
2)重复以下步骤n次,其中n为顶点数:a)选择dist[]中值最小且对应的顶点未被确定最短路径的顶点u。
b)标记顶点u为已确定最短路径。
dijkstra最短路径算法步骤
![dijkstra最短路径算法步骤](https://img.taocdn.com/s3/m/617b1f8164ce0508763231126edb6f1aff007169.png)
dijkstra最短路径算法步骤Dijkstra最短路径算法是一种用于在加权图中查找两个节点之间最短路径的算法。
它是由荷兰计算机科学家Edsger W. Dijkstra于1956年提出的。
该算法通过维护一个距离数组,记录每个节点到源节点的距离,并不断更新距离数组来寻找最短路径。
一、基本概念在介绍Dijkstra算法的具体步骤之前,我们需要了解一些基本概念。
1.加权图:加权图是指每条边都有一个权值的图。
2.距离数组:距离数组是指记录每个节点到源节点的当前最短距离的数组。
3.已访问集合:已访问集合是指已经找到最短路径的节点集合。
二、算法步骤1.初始化首先,我们需要将所有节点的距离初始化为无穷大,表示当前还没有找到任何一条路径。
同时,将源节点的距离设为0,表示从源节点到自己的距离为0。
2.选择最小值接下来,在未访问集合中选择一个当前距离最小的点,加入已访问集合中。
这个点就是当前最优解所在位置。
3.更新邻居节点然后,我们需要更新所有与该节点相邻的节点的距离。
具体来说,对于每个相邻节点,我们需要计算从源节点到该节点的距离是否比当前距离更短。
如果更短,则更新距离数组中该节点的值。
4.重复步骤2和3重复执行步骤2和3,直到所有节点都被加入已访问集合中。
此时,距离数组中存储的就是源节点到所有其他节点的最短路径。
三、示例假设我们有以下加权图:![image.png](attachment:image.png)现在我们要从A点出发,找到到达其他各点的最短路径。
1.初始化首先,我们将所有点的距离初始化为无穷大,除了A点为0。
![image-2.png](attachment:image-2.png)2.选择最小值我们从未访问集合{B,C,D,E}中选择当前距离最小的B点,并将其加入已访问集合中。
![image-3.png](attachment:image-3.png)3.更新邻居节点接下来,我们需要更新与B相邻的所有点(C和D)的距离。
解最短路径问题的两种方法及其应用
![解最短路径问题的两种方法及其应用](https://img.taocdn.com/s3/m/30d66c06f011f18583d049649b6648d7c1c708f1.png)
解最短路径问题的两种方法及其应用
最短路径问题是指在一张带权图中找到两个节点之间最短的路径。
最短路径问题是许多计算机科学和应用领域中的一个基本问题。
以下是解决这个问题的两种方法:
1. Dijkstra算法:Dijkstra算法是解决最短路径问题的一种
基本算法,它是基于贪心思想的。
该算法首先确定起始点到其他节
点的距离(记为d),然后不断扩大已确定最短距离的节点集,直
到覆盖所有节点。
Dijkstra算法适用于单源最短路径,即从一个节
点到所有其他节点的最短路径。
2. Floyd算法:Floyd算法也是一种经典的解决最短路径问题
的算法,它是一个动态规划算法。
该算法利用动态规划的思想,通
过比较任意两个节点之间经过第三点(中转点)的路径长度,更新
路径长度。
Floyd算法适用于多源最短路径,即从任意两个节点之
间的最短路径。
这两种算法可广泛应用于各种计算机科学和应用领域,如网页
排名算法、图像处理、计算机网络等。
在实际应用中,我们需要根
据实际问题的特点,选择最适合的算法。
Dijkstra算法-寻找有向图中最短路径
![Dijkstra算法-寻找有向图中最短路径](https://img.taocdn.com/s3/m/0a697fd5d4bbfd0a79563c1ec5da50e2524dd197.png)
Dijkst ra算法-寻找有向图中最短路径Dijkst ra算法是由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻发现的。
算法解决的是有向图中最短路径问题。
举例来说,如果图中的顶点表示城市,而边上的权重表示著城市间开车行经的距离。
Dijkst ra算法可以用来找到两个城市之间的最短路径。
Dijkst ra算法的输入包含了一个有权重的有向图G,以及G中的一个来源顶点S。
我们以V表示G中所有顶点的集合。
图中的每一个边,都是两个顶点所形成的有序元素对。
(u,v)表示从顶点u到v有路径相连。
假设E为所有边的集合,而边的权重则由权重函数w: E→ [0, ∞]定义。
因此,w(u,v)就是从顶点u到顶点v的非负花费值(cost)。
边的花费可以想像成两个顶点之间的距离。
任两点间路径的花费值,就是该路径上所有边的花费值总和。
已知有V中有顶点s及t,Dijkst ra算法可以找到s到t的最低花费路径(i.e. 最短路径)。
这个算法也可以在一个图中,找到从一个顶点s到任何其他顶点的最短路径。
算法描述这个算法是通过为每个顶点v保留目前为止所找到的从s到v的最短路径来工作的。
初始时,源点s的路径长度值被赋为0(d[s]=0),同时把所有其他顶点的路径长度设为无穷大,即表示我们不知道任何通向这些顶点的路径(对于V 中所有顶点v除s外d[v]= ∞)。
当算法结束时,d[v]中储存的便是从s到v的最短路径,或者是无穷大(如果路径不存在的话)。
Dijstr a算法的基础操作是边的拓展:如果存在一条从u到v的边,那么从s 到v的最短路径可以通过将边(u,v)添加到s到u的尾部来拓展。
这条路径的长度是d[u]+w(u,v)。
如果这个值比目前已知的d[v]的值要小,我们可以用新值来替代当前d[v]中的值。
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Dijkstra算法求最短路径(C#版)行如下图的路径,(V0是中心):经过该算法后转化为下图using System;using System.Collections;using System.Text;namespace Greedy{class Marx{private int[] distance;private int row;private ArrayList ways = new ArrayList();public Marx(int n,params int[] d){this.row = n;distance = new int[row * row];for (int i = 0; i < row * row; i++){this.distance[i] = d[i];}for (int i = 0; i < this.row; i++) //有row 个点,则从中心到各点的路有row-1条{ArrayList w = new ArrayList();int j = 0;w.Add(j);ways.Add(w);}}//------------------------------public void Find_way(){ArrayList S = new ArrayList(1);ArrayList Sr = new ArrayList(1);int []Indexof_distance=new int[this.row];for(int i=0; i < row; i++){Indexof_distance[i]=i;}S.Add( Indexof_distance[0] );for (int i = 0; i < this.row; i++){Sr.Add( Indexof_distance[i] );}Sr.RemoveAt(0);int[] D = new int[this.row]; //存放中心点到每个点的距离//---------------以上已经初始化了,S和Sr(里边放的都是点的编号)------------------int Count = this.row - 1;while (Count>0){//假定中心点的编号是0的贪吃法求路径for (int i = 0; i < row; i++)D[i] = this.distance[i];int min_num = (int)Sr[0]; //距中心点的最小距离点编号foreach (int s in Sr){if (D[s] < D[min_num]) min_num = s;}//以上可以排序优化S.Add(min_num);Sr.Remove(min_num);//-----------把最新包含进来的点也加到路径中-------------((ArrayList)ways[min_num]).Add(min_num );//-----------------------------------------------foreach (int element in Sr){int position = element * (this.row) + min_num;bool exchange = false; //有交换标志if (D[element] < D[min_num] + this.distance[position])D[element] = D[element];else{D[element] = this.distance[position] + D[min_num];exchange = true;}//修改距离矩阵this.distance[element] = D[element];position = element * this.row;this.distance[position] = D[element];//修改路径---------------if (exchange == true){((ArrayList)ways[eleme nt]).Clear();foreach (int point in (ArrayList)ways[min_num])((ArrayList)wa ys[element]).Add(point);}}--Count;}}//----------------------------------------------------public void Display(){//------中心到各点的最短路径----------Console.WriteLine("中心到各点的最短路径如下: \n\n");int sum_d_index = 0;foreach(ArrayList mother in ways){foreach (int child in mother)Console.Write("V{0} -- ", child+1);Console.WriteLine(" 路径长{0}",distance[sum_d_index++]);}}}class MainEnterPoint{static void Main(string[] args){int r; //列数Console.Write("请输入点个数(含配送中心点): ");Int32.TryParse(Console.ReadLine(), out r);Console.WriteLine("各点分别为: \n");for (int i = 0; i < r; i++)Console.Write("V{0} ", i);Console.Write(" 假定第一个点是配送中心");Console.WriteLine("\n\n输入各点之间的距离(无通径的用个大整数表示)\n");int[] a = new int[r * r];int da;for (int i = 0; i < r; i++){for (int j = i + 1; j < r; j++){Console.Write("V{0} 到V{1}的距离是: ",i,j);Int32.TryParse(Console.ReadLin e(), out da);a[i * r + j] = da;Console.WriteLine();}}//----完善距离矩阵(距离矩阵其实可以是个上三角矩阵,//----但为了处理方便,还是将其完整成一个对称阵)-----------for (int i = 0; i < r; i++){for (int j = 0; j < r; j++){if (i == j){a[i * r + j] = 0;}a[j * r + i] = a[i * r + j];}}Marx m=new Marx(r,a);Console.WriteLine();m.Find_way();m.Display();}}}//该程序不但能够算出从中心到各点的最短路径距离,而且把路径也保存了下来.dijkstra最短路径问题# include <stdio.h># include <stdlib.h># define maxlen 10# define large 999typedef struct{int vexnum;char vexs[maxlen];int arcs[maxlen][maxlen];}graph;void init_graph(graph *g){int i=0,j=0;g->vexnum=5;for(i=0;i<5;i++)for(j=0;j<5;j++)g->arcs[i][j]=1000;g->arcs[0][1]=1;g->arcs[0][3]=3;g->arcs[0][4]=7;g->arcs[1][2]=2;g->arcs[2][3]=2;g->arcs[2][4]=2;g->arcs[3][4]=5;g->arcs[3][2]=3;g->arcs[3][1]=1;g->vexs[0]='a';g->vexs[1]='b';g->vexs[2]='c';g->vexs[3]='d';g->vexs[4]='e';}void shortpath_dijkstra(graph g){int cost[maxlen][maxlen];//cost[i][j]: The cost of i to j.int dist[maxlen];//dist[i]: The distance of source point to i. int path[maxlen];//The point passed by.int s[maxlen];//if s[i]=1,then i is in the source point gather. int i,j,n,v0,min,u;printf("Input the source point(1 means the first point):"); scanf("%d",&v0);v0--;for(i=0;i<g.vexnum;i++){for(j=0;j<g.vexnum;j++)cost[i][j]=g.arcs[i][j];}for(i=0;i<g.vexnum;i++){dist[i]=cost[v0][i];if(dist[i]<large&&dist[i]>0) path[i]=v0;s[i]=0;}s[v0]=1;for(i=0;i<g.vexnum;i++){min=large;u=v0;for(j=0;j<g.vexnum;j++)if(s[j]==0&&dist[j]<min){min=dist[j];u=j;}s[u]=1;for(j=0;j<g.vexnum;j++)if(s[j]==0&&dist[u]+cost[u][j]<dist[j]){dist[j]=dist[u]+cost[u][j];path[j]=u;}}printf("Output\n",v0);for(i=0;i<g.vexnum;i++)if(s[i]==1){u=i;while(u!=v0){printf("%c<-",g.vexs[u]);u=path[u];}printf("%c",g.vexs[u]);printf(":%d\n",dist[i]);}else printf("%c<-%c:no path\n",g.vexs[i],g.vexs[v0]); }int main(){graph g;init_graph(&g);shortpath_dijkstra(g);}dijkstra最短路径问题program dijkstra;constinp = 'input.txt';oup = 'output.txt';maxn= 100;varga : array[1..maxn,1..maxn] of integer;dist : array[1..maxn] of integer;s : array[1..maxn] of 0..1;n,k : integer;fp : text;procedure init;vari,j: integer;beginassign(fp,inp); reset(fp);readln(fp,n,k);for i:=1 to n dofor j:=1 to n doread(fp,ga[i,j]);close(fp);end;procedure main;vari,j,w,m:integer;beginfillchar(s,sizeof(s),0);for i:=1 to n dodist[i]:=maxint;dist[k]:=0;for i:=1 to n-1 dobeginm:=maxint;for j:=1 to n doif (s[j]=0) and (dist[j]<m) thenbeginm:=dist[j];w:=j;end;s[w]:=1;for j:=1 to n doif (s[j]=0) and (ga[w,j]>0) and (dist[w]+ga[w,j]<dist[j]) then dist[j]:=dist[w]+ga[w,j];end;end;procedure print;vari,j:integer;beginassign(fp,oup);rewrite(fp);for i:=1 to n dowrite(fp,dist[i],' ');close(fp);end;begininit;main;print;end.。