最短路径_Dijkstra算法__实验报告

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的最短路径算法研究Dijkstra和FloydWarshall算法

的最短路径算法研究Dijkstra和FloydWarshall算法

的最短路径算法研究Dijkstra和FloydWarshall算法最短路径算法研究——Dijkstra和FloydWarshall算法最短路径算法,作为图论中的一项重要内容,旨在寻找起点到终点之间最短路径的方法。

其中,Dijkstra算法和FloydWarshall算法是两种被广泛应用的最短路径算法。

本文将对这两种算法进行分析和比较,探讨它们的原理、特点及优缺点。

一、Dijkstra算法Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉在1956年提出的。

该算法被广泛应用于计算机网络、交通规划以及地理导航等领域。

Dijkstra算法的原理是通过维护一个距离表来记录起点到图中各个节点的最短距离。

算法的步骤如下:1. 初始化距离表,将起点到各个节点的距离设为无穷大。

2. 将起点设为当前节点,并将其最短距离设为0。

3. 遍历当前节点的邻居节点,更新距离表中的最短距离。

4. 从未访问过的节点中选择最小距离的节点,将其设为当前节点,并更新距离表。

5. 重复步骤3和步骤4,直到所有节点都被访问过。

Dijkstra算法的特点是每次选择当前节点时,会找到距离起点最近的节点,并更新其邻居节点的最短距离。

该算法的时间复杂度为O(V^2),其中V为节点数。

然而,Dijkstra算法仅适用于没有负权边的有向图。

二、FloydWarshall算法FloydWarshall算法是由罗伯特·弗洛伊德和斯蒂芬·沃沃舍尔在1962年提出的。

该算法可用于计算一个加权图中所有节点对之间的最短距离。

FloydWarshall算法的原理是通过动态规划的方式,构建一个二维矩阵用于存储任意两点之间的最短距离。

算法的步骤如下:1. 初始化矩阵,将图中各个节点对之间的距离设置为无穷大。

2. 根据图中已有的边,更新矩阵中的距离值。

3. 遍历矩阵中的每个元素,尝试通过第三个节点使得两点之间的距离更短。

4. 重复步骤2和步骤3,直到矩阵中的每个元素都被更新过。

最短路径的实验报告

最短路径的实验报告

最短路径的实验报告最短路径的实验报告引言:最短路径问题是图论中一个经典的问题,涉及到在一个带有权重的图中找到两个顶点之间的最短路径。

本实验旨在通过实际操作和算法分析,深入探讨最短路径算法的性能和应用。

实验设计:本次实验使用了Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法来解决最短路径问题。

首先,我们使用Python编程语言实现了这两个算法,并对它们进行了性能测试。

然后,我们选择了几个不同规模的图进行实验,以比较这两种算法的时间复杂度和空间复杂度。

最后,我们还在实际应用中使用了最短路径算法,以验证其实用性。

实验过程:1. 实现Dijkstra算法Dijkstra算法是一种贪心算法,用于求解单源最短路径问题。

我们首先实现了该算法,并对其进行了性能测试。

在测试中,我们使用了一个包含1000个顶点和5000条边的图,记录了算法的运行时间。

结果显示,Dijkstra算法的时间复杂度为O(V^2),其中V表示图中的顶点数。

2. 实现Floyd-Warshall算法Floyd-Warshall算法是一种动态规划算法,用于求解所有顶点对之间的最短路径。

我们在Python中实现了该算法,并对其进行了性能测试。

在测试中,我们使用了一个包含100个顶点和5000条边的图,记录了算法的运行时间。

结果显示,Floyd-Warshall算法的时间复杂度为O(V^3),其中V表示图中的顶点数。

3. 比较两种算法通过对Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法的性能测试,我们可以看到,Dijkstra算法在处理较大规模的图时性能更好,而Floyd-Warshall算法在处理较小规模的图时性能更好。

因此,在实际应用中,我们可以根据图的规模选择合适的算法。

4. 应用实例为了验证最短路径算法的实际应用性,我们选择了一个城市交通网络图进行实验。

我们使用了Dijkstra算法来计算两个城市之间的最短路径,并将结果与实际的驾车时间进行比较。

最短路径规划实验报告

最短路径规划实验报告

1.实验题目:单源最短路径的dijkstra解法两点间最短路径的动态规划解法Dijkstra算法是典型的单源最短路径算法,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算法是很有代表性的最短路径算法,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。

注意该算法要求图中不存在负权边。

问题描述:在无向图G=(V,E) 中,假设每条边E[i] 的长度为w[i],找到由顶点V0 到其余各点的最短路径。

(单源最短路径)2.算法描述:1)算法思想: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。

在加入的过程中,总保持从源点v到S中各顶点的最短路径长度不大于从源点v 到U中任何顶点的最短路径长度。

此外,每个顶点对应一个距离,S中的顶点的距离就是从v到此顶点的最短路径长度,U中的顶点的距离,是从v到此顶点只包括S中的顶点为中间顶点的当前最短路径长度。

2)算法步骤:a.初始时,S只包含源点,即S={v},v的距离为0。

U包含除v外的其他顶点,即:U={其余顶点},若v与U中顶点u有边,则<u,v>正常有权值,若u不是v的出边邻接点,则<u,v>权值为∞。

b.从U中选取一个距离v最小的顶点k,把k,加入S中(该选定的距离就是v到k的最短路径长度)。

c.以k为新考虑的中间点,修改U中各顶点的距离;若从源点v到顶点u的距离(经过顶点k)比原来距离(不经过顶点k)短,则修改顶点u的距离值,修改后的距离值的顶点k的距离加上边上的权。

d.重复步骤b和c直到所有顶点都包含在S中。

数学建模实验报告-第十一章-最短路问题

数学建模实验报告-第十一章-最短路问题

实验名称:第十一章最短路问题一、实验内容与要求掌握Dijkstra算法和Floyd算法,并运用这两种算法求一些最短路径的问题.二、实验软件MATLAB7.0三、实验内容1、在一个城市交通系统中取出一段如图所示,其入口为顶点v1,出口为顶点v8,每条弧段旁的数字表示通过该路段所需时间,每次转弯需要附加时间为3,求v1到v8的最短时间路径.63V4 2 V7 4 V8程序:function y=bijiaodaxiao(f1,f2,f3,f4)v12=1;v23=3;v24=2;v35=1;v47=2;v57=2;v56=6;v68=3;v78=4;turn=3;f1=v12+v23+v35+v56+turn+v68;f2=v12+v23+v35+turn+v57+turn+v78;f3=v12+turn+v24+turn+v47+v78;f4=v12+turn+v24+v47+turn+v57+turn+v56+turn+v68;min=f1;if f2<minmin=f2;endif f3<minmin=f3;endif f4〈minmin=f4;endminf1f2f3f4实验结果:v1到v8的最短时间路径为15,路径为1—2-4-7-8.2、求如图所示中每一结点到其他结点的最短路。

V110 V3V59 V6function[D,R]=floyd(a)n=size(a,1);D=afor i=1:nfor j=1:nR(i,j)=j;endendRfor k=1:nfor i=1:nfor j=1:nif D(i,k)+D(k,j)<D(i,j)D(i,j)=D(i,k)+D(k,j);R(i,j)=R(i,k);endendendkDRend程序:>〉a=[0 3 10 inf inf inf inf inf;3 0 inf 5 inf inf inf inf;10 inf 0 6 inf inf inf inf;inf 5 6 0 4 inf 10 inf ;inf inf inf 4 0 9 5 inf ;inf inf inf inf 9 0 3 4;inf inf inf 10 5 3 0 6;inf inf inf inf inf 4 6 0;];[D,R]=floyd(a)实验结果:D =0 3 10 Inf Inf Inf Inf Inf3 0 Inf 5 Inf Inf Inf Inf10 Inf 0 6 Inf Inf Inf InfInf 5 6 0 4 Inf 10 InfInf Inf Inf 4 0 9 5 InfInf Inf Inf Inf 9 0 3 4Inf Inf Inf 10 5 3 0 6Inf Inf Inf Inf Inf 4 6 0R =1 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 8k =1D =0 3 10 Inf Inf Inf Inf Inf3 0 13 5 Inf Inf Inf Inf10 13 0 6 Inf Inf Inf InfInf 5 6 0 4 Inf 10 InfInf Inf Inf 4 0 9 5 InfInf Inf Inf Inf 9 0 3 4Inf Inf Inf 10 5 3 0 6Inf Inf Inf Inf Inf 4 6 0R =1 2 3 4 5 6 7 81 2 1 4 5 6 7 81 1 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 8 k =2D =0 3 10 8 Inf Inf Inf Inf3 0 13 5 Inf Inf Inf Inf10 13 0 6 Inf Inf Inf Inf8 5 6 0 4 Inf 10 InfInf Inf Inf 4 0 9 5 InfInf Inf Inf Inf 9 0 3 4Inf Inf Inf 10 5 3 0 6Inf Inf Inf Inf Inf 4 6 0R =1 2 3 2 5 6 7 81 2 1 4 5 6 7 81 1 3 4 5 6 7 82 234567 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 8 k =3D =0 3 10 8 Inf Inf Inf Inf3 0 13 5 Inf Inf Inf Inf10 13 0 6 Inf Inf Inf Inf8 5 6 0 4 Inf 10 InfInf Inf Inf 4 0 9 5 InfInf Inf Inf Inf 9 0 3 4Inf Inf Inf 10 5 3 0 6Inf Inf Inf Inf Inf 4 6 0R =1 2 3 2 5 6 7 81 2 1 4 5 6 7 81 1 3 4 5 6 7 82 234567 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 8k =4D =0 3 10 8 12 Inf 18 Inf3 0 11 5 9 Inf 15 Inf10 11 0 6 10 Inf 16 Inf8 5 6 0 4 Inf 10 Inf12 9 10 4 0 9 5 InfInf Inf Inf Inf 9 0 3 418 15 16 10 5 3 0 6Inf Inf Inf Inf Inf 4 6 0R =1 2 3 2 2 6 2 81 2 4 4 4 6 4 81 4 3 4 4 6 4 82 234567 84 4 4 4567 81 2 3 4 5 6 7 84 4 4 4567 81 2 3 4 5 6 7 8 k =5D =0 3 10 8 12 21 17 Inf3 0 11 5 9 18 14 Inf10 11 0 6 10 19 15 Inf8 5 6 0 4 13 9 Inf12 9 10 4 0 9 5 Inf21 18 19 13 9 0 3 417 14 15 9 5 3 0 6Inf Inf Inf Inf Inf 4 6 0R =1 2 3 2 2 2 2 81 2 4 4 4 4 4 81 4 3 4 4 4 4 82 2345 5 5 84 4 4 4567 85 5 5 5 567 85 5 5 5 567 81 2 3 4 5 6 7 8 k =6D =0 3 10 8 12 21 17 253 0 11 5 9 18 14 2210 11 0 6 10 19 15 238 5 6 0 4 13 9 1712 9 10 4 0 9 5 1321 18 19 13 9 0 3 417 14 15 9 5 3 0 625 22 23 17 13 4 6 0 R =1 2 3 2 2 2 2 21 2 4 4 4 4 4 41 4 3 4 4 4 4 42 2345 5 5 54 4 4 4567 65 5 5 5 567 85 5 5 5 567 86 6 6 6 6 678 k =7D =0 3 10 8 12 20 17 233 0 11 5 9 17 14 2010 11 0 6 10 18 15 218 5 6 0 4 12 9 1512 9 10 4 0 8 5 1120 17 18 12 8 0 3 417 14 15 9 5 3 0 623 20 21 15 11 4 6 0 R =1 2 3 2 2 2 2 21 2 4 4 4 4 4 41 4 3 4 4 4 4 42 2345 5 5 54 4 4 45 7 7 77 7 7 7 7 6 7 85 5 5 5 567 87 7 7 7 7 6 7 8 k =8D =0 3 10 8 12 20 17 233 0 11 5 9 17 14 2010 11 0 6 10 18 15 218 5 6 0 4 12 9 1512 9 10 4 0 8 5 1120 17 18 12 8 0 3 417 14 15 9 5 3 0 623 20 21 15 11 4 6 0R =1 2 3 2 2 2 2 21 2 4 4 4 4 4 41 4 3 4 4 4 4 42 2345 5 5 54 4 4 45 7 7 77 7 7 7 7 6 7 85 5 5 5 567 87 7 7 7 7 6 7 8D =0 3 10 8 12 20 17 233 0 11 5 9 17 14 2010 11 0 6 10 18 15 218 5 6 0 4 12 9 1512 9 10 4 0 8 5 1120 17 18 12 8 0 3 417 14 15 9 5 3 0 623 20 21 15 11 4 6 0 R =1 2 3 2 2 2 2 21 2 4 4 4 4 4 41 4 3 4 4 4 4 42 2345 5 5 54 4 4 45 7 7 77 7 7 7 7 6 7 85 5 5 5 567 87 7 7 7 7 6 7 8四、实验体会。

迪杰斯特拉求最短路径算法

迪杰斯特拉求最短路径算法

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

最短路径实验报告

最短路径实验报告

最短路径实验报告最短路径实验报告引言:最短路径算法是计算机科学中的一个经典问题,它在许多领域中都有广泛的应用,如交通规划、电路设计、网络通信等。

本实验旨在通过实践探索最短路径算法的实际应用,并对其性能进行评估。

一、问题描述:我们将研究一个城市的交通网络,其中包含多个节点和连接这些节点的道路。

每条道路都有一个权重,表示通过该道路所需的时间或距离。

我们的目标是找到两个节点之间的最短路径,即使得路径上各个道路权重之和最小的路径。

二、算法选择:为了解决这个问题,我们选择了Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法作为比较对象。

Dijkstra算法是一种单源最短路径算法,它通过不断选择当前最短路径的节点来逐步扩展最短路径树。

Floyd-Warshall算法则是一种多源最短路径算法,它通过动态规划的方式计算任意两个节点之间的最短路径。

三、实验设计:我们首先构建了一个包含10个节点和15条道路的交通网络,每条道路的权重随机生成。

然后,我们分别使用Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法计算两个节点之间的最短路径,并记录计算时间。

四、实验结果:经过实验,我们发现Dijkstra算法在计算单源最短路径时表现出色,但是在计算多源最短路径时效率较低。

而Floyd-Warshall算法在计算多源最短路径时表现出色,但是对于大型网络的单源最短路径计算则需要较长的时间。

五、性能评估:为了评估算法的性能,我们对不同规模的交通网络进行了测试,并记录了算法的计算时间。

实验结果显示,随着交通网络规模的增大,Dijkstra算法的计算时间呈指数级增长,而Floyd-Warshall算法的计算时间则呈多项式级增长。

因此,在处理大型网络时,Floyd-Warshall算法具有一定的优势。

六、实际应用:最短路径算法在实际应用中有着广泛的用途。

例如,在交通规划中,最短路径算法可以帮助我们找到最优的行车路线,减少交通拥堵。

dijkstra算法 城市最短路径问题

dijkstra算法 城市最短路径问题

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。

单源最短路径(贪心法)实验报告

单源最短路径(贪心法)实验报告

算法分析与设计实验报告第 5 次实验使用贪心法求出给定图各点的最短路径,并计算算法的执行时间,分析算法的有效性。

已知一个有向网络 G=(V,E)和源点 V1,如上所示,求出从源点出发到图中其余顶点的最短路径。

1 用邻接矩阵表示有向图,并进行初始化,同时选择源点;}手动输入实现实验所给图形:随机数产生图的权值:通过这次实验,我回顾了回溯法求解最短路径问题,在其中加入了舍伍德附录:完整代码#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<time.h>#define maxint 1000int c[200][200]={0};void Dijkstra(int n,int v,int dist[],int prev[]){ bool s[maxint];for(int i=1;i<=n;i++){dist[i]=c[v][i];s[i]=false;if(dist[i]==maxint) prev[i]=0;else prev[i]=v;} //找到第一个可行源点 s[]标志,记录prev[]前一个点dist[v]=0;s[v]=true;for(int i=1;i<n;i++){int temp=maxint;int u=v;for(int j=1;j<=n;j++){if((!s[j])&&(dist[j]<temp)){u=j;temp=dist[j];}}s[u]=true;for(int j=1;j<=n;j++){int newdist=dist[u]+c[u][j];if(newdist<dist[j]){dist[j]=newdist;prev[j]=u;}}}}int main(){int n,v;printf("请输入顶点数: ");scanf("%d",&n);//printf("路径: ");srand(time(0));for(int i=1;i<n+1;i++){for(int j=1;j<n+1;j++){/* scanf("%d",&c[i][j]);*/ ///手动输入if(i!=j){if((c[j][i]==0)||(c[j][i]==1000))c[i][j]=rand()%100+1;else c[i][j]=1000;if(c[i][j]>50) c[i][j]=1000;}}}printf("请输入源点: ");scanf("%d",&v);int dist[n+1],prev[n+1];printf("\n路径:\n");for(int i=1;i<n+1;i++){for(int j=1;j<n+1;j++)printf("%5d ",c[i][j]);printf("\n");}Dijkstra(n,v,dist,prev);for(int i=1;i<n+1;i++){printf("\n%d到%d的最短路径为:%d",v,i,dist[i]);}}。

最短路径dijkstra算法总结

最短路径dijkstra算法总结

最短路径dijkstra算法总结最短路径Dijkstra算法是一种用于求解带权有向图的单源最短路径问题的经典算法。

该算法通过不断地选择具有最短距离的节点来逐步扩展最短路径树,最终得到从起点到所有其他节点的最短路径。

算法的基本思想是利用贪心策略,每次选择当前距离起点最近的节点进行扩展,并更新其他节点的距离。

具体实现上,可以使用一个距离数组来保存节点距离起点的最短路径长度,以及一个标记数组来记录已经确定最短路径的节点。

算法的核心是通过不断选择最短距离的节点进行松弛操作,更新距离数组中的值。

下面是一个简洁的伪代码描述Dijkstra算法的过程:```1. 初始化起点的距离为0,其他节点的距离为正无穷,标记数组初始化为空。

2. 设置起点为当前节点。

3. 循环直到所有节点的最短路径都已确定:4. 标记当前节点为已确定最短路径。

5. 遍历当前节点的所有邻接节点:6. 如果该邻接节点未被确定最短路径且经过当前节点的路径比其原本的最短路径更短,则更新距离数组中的值。

7. 输出最短路径数组。

```Dijkstra算法的时间复杂度取决于图的规模和边的数量。

具体而言,算法包含一个外循环和一个内循环。

外循环的次数等于节点的数量,内循环的次数等于边的数量。

因此,Dijkstra算法的时间复杂度为O(V^2+E),其中V为节点数量,E为边数量。

Dijkstra算法的应用非常广泛,特别是在路由选择和网络通信中。

除了上述基本的算法描述外,还有一些优化和扩展版本的Dijkstra算法,例如使用堆数据结构来实现优先级队列,以提高算法的效率;或者通过引入一个前驱数组来记录最短路径中的节点,以便还原整个最短路径。

参考内容:1. 《算法导论》,Thomas H.Cormen, Charles E.Leiserson, Ronald L.Rivest, Clifford Stein,机械工业出版社,2009年。

2. 《数据结构与算法分析——C语言描述》,Mark Allen Weiss,高等教育出版社,2009年。

Dijkstra算法在物流配送运输中的最短路径优化研究

Dijkstra算法在物流配送运输中的最短路径优化研究
n d u s t r y焦
Di j k s t r a 算法在物流配送运输 中的最 短路径优化研 究
阮洁 , 钟宝 荣 ,长江 大学 计算 机科 学 学院
物黧 黧
下 图是 一个Di j k s t r a 算 法 的案例 如 :
家 现代 化 程度 和 综 合 国力 的重 要 标志 之 一 ,被 喻 为促进 经 济增长的 “ 第三 利 润源 泉 ”。在 物流 配送 活 动 中 ,主要 是
1 . 2 Di j k s t r a 算法 的缺 陷
( 1 )Di j k s t r a 算 法 的效率 与顶 点数N密切相 关 。 ( 2)在 存 储 图形 数 据和 运 算 时 , 需要 定 义N* N的数 组 ,其 中N为 网 络 的结 点 数 , 当网络 的结 点数 较 大 时 ,将 占用 大量 的计 算机 内存 。 ( 3 )当 从 未 标 记 节 点 集 合 ( V. S)选 定 F一 个 顶 点 I T l 作 中 间节 点 后 ,在 更 新 最 短 路 径 的过 程 中 , 需 要 扫 捕
本 论 文是 笔 者在 湖北 某 软件 公 司实 习期 间,参 与 的一 个 物 资 综合 管 理系 统 ,其 中有 一 个模 块 是关 于 车辆 调配 和 物 流运 输 的 ,然后 在此 基础 上 实现 基 于D i j k s t r a 算法 并对 其 进 行 优 化 的物流 配 送最 短 路径 选 择算 法 。通 过 实验 发现 , 不 仪节 约 了物 流成 本 ,而且提 高 了运 输 的效率 。
1 Di j k s t r a 算法 介绍 1 . 1 Di j k s t r a 算法 思想 及步 骤 D i j k s t r a 算 法 用 于 计算 一个 源 节 点 到 所 有其 他 节 点 的

离散数学 最短路径dijkstra算法

离散数学 最短路径dijkstra算法

离散数学是数学的一个分支,研究离散对象和不连续对象的数量关系及其结构的数学学科。

离散数学对于计算机科学和信息技术领域有着重要的应用,其中最短路径dijkstra算法是离散数学中的一个重要算法,它被广泛应用于计算机网络、交通规划、电路设计等领域,在实际应用中发挥着重要的作用。

一、最短路径dijkstra算法的基本原理最短路径dijkstra算法是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·达斯提出的,用于解决带权图中的单源最短路径问题。

该算法的基本原理是:从一个源点出发,按照权值递增的顺序依次求出到达其它各个顶点的最短路径。

具体来说,最短路径dijkstra算法的实现步骤如下:1. 初始化:将源点到图中各个顶点的最短路径估计值初始化为无穷大,将源点到自身的最短路径估计值初始化为0;2. 确定最短路径:从源点开始,选择一个离源点距离最近的未加入集合S中的顶点,并确定从源点到该顶点的最短路径;3. 更新距离:对于未加入集合S中的顶点,根据新加入集合S中的顶点对其进行松弛操作,更新源点到其它顶点的最短路径的估计值;4. 重复操作:重复步骤2和步骤3,直到集合S中包含了图中的所有顶点为止。

二、最短路径dijkstra算法的实现最短路径dijkstra算法的实现可以采用多种数据结构和算法,比较常见的包括邻接矩阵和邻接表两种表示方法。

在使用邻接矩阵表示图的情况下,最短路径dijkstra算法的时间复杂度为O(n^2),其中n表示图中顶点的个数;而在使用邻接表表示图的情况下,最短路径dijkstra 算法的时间复杂度为O(nlogn)。

三、最短路径dijkstra算法的应用最短路径dijkstra算法可以应用于计算机网络中路由选择的最短路径计算、交通规划中的最短路径选择、电路设计中的信号传输最短路径计算等领域。

在实际应用中,最短路径dijkstra算法通过寻找起始点到各个顶点的最短路径,为网络通信、交通规划、电路设计等问题提供有效的解决方案。

单源最短路径问题并行算法分析

单源最短路径问题并行算法分析

单源最短路径问题并行算法分析实验报告一、实验名称单源最短路径问题并行算法分析。

二、实验目的分析单源最短路径Dijkstra并行算法和MPI源程序,并分析比较Dijkstra并行算法和Moore并行算法的性能。

三、实验内容1、分析单源最短路径Dijkstra并行算法和MPI源程序。

2、分析单源最短路径问题的Moore并行算法,比较两种并行算法的性能。

四、实验步骤1、问题描述单源最短路径问题即指:已知一个n结点有向图G=(V,E)和边的权函数c(e),求由G中某指定结点v0到其他各个结点的最短路径。

这里还假定所有的权值都是正的。

2、比较串行Dijkstra算法和Moore算法2.1、Dijkstra算法基本思想假定有一个待搜索顶点表VL,初始化时做:dist(s)←0;dist(i)←∞(i≠s);VL←V。

算法执行时,每次从VL(≠Φ)中选取这样一个顶点u,它的dist(u)值最小。

将选出的u作为搜索顶点,若<u,v>∈E,而且dist(u)+w(u,v)<dist(v),则更新dist(v)为dist(u)+w(u,v),直到VL=Φ时算法终止。

算法描述如下:输入:加权邻接矩阵W,约定i,j之间无边连接时w(i,j)=∞,且w(i,i)=∞;输出:dist(1:n),其中,dist(i)表示顶点s到顶点i的最短路径(1≤i≤n)。

begin/*初始化*/(1)dist(s)←0;(2)for i←1 to n doif i≠s then dist(i)←∞endifendfor;(3)VL←V;(4)for i←1 to n do /*找最短距离*/(5)find a vertex u∈VL,such that dist(u) is minimal;(6)for each(<u,v>∈E) ∧(v∈VL) doif dist(u)+w(u,v)<dist(v) thendist(v)←dist(u)+w(u,v)endifendfor;(7)VL←VL-{u}endforend.2.2、Moore算法的基本思想设源点为s∈V,从s到其它各顶点的最短路径长度用一个一维数组dist存储。

Dijkstra算法求解单源最短路径问题

Dijkstra算法求解单源最短路径问题

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。

最短路径算法―Dijkstra(迪杰斯特拉)算法分析与实现(

最短路径算法―Dijkstra(迪杰斯特拉)算法分析与实现(

Dijkstra( 迪杰斯特拉算法是典型的最短路径路由算法,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。

其基本思想是,设置顶点集合S并不断地作贪心选择来扩充这个集合。

一个顶点属于集合S当且仅当从源到该顶点的最短路径长度已知。

初始时,S中仅含有源。

设u是G的某一个顶点,把从源到u且中间只经过S中顶点的路称为从源到u的特殊路径,并用数组dist记录当前每个顶点所对应的最短特殊路径长度。

Dijkstra 算法每次从V-S中取出具有最短特殊路长度的顶点u,将u添加到S 中,同时对数组dist作必要的修改。

一旦S包含了所有V中顶点,dist就记录了从源到所有其它顶点之间的最短路径长度。

例如,对下图中的有向图,应用Dijkstra 算法计算从源顶点1到其它顶点间最短路径的过程列在下表中。

Dijkstra 算法的迭代过程:主题好好理解上图!以下是具体的实现(C/C++:A ]***************************************2.* About: 有向图的Dijkstra 算法实现3. * Author: Tanky Woo4. * Blog: 6.7. #i nclude8. using n amespace std;9.9. con st i nt maxnum = 100;10. con st i nt maxi nt = 999999;12.13.11. void Dijkstra(i nt n, int v, int *dist, int *prev, int c[max nu m][max num]12. {13. bool s[maxnum]; // 判断是否已存入该点到 S 集合中14. for(i nt i=1; i<=n; ++i15. {16. dist[i] = c[v][i];17. s[i] = 0; // 初始都未用过该点18. if(dist[i] == maxi nt19. prev[i] = 0;20. else21. prev[i] = v;22. }23. dist[v] = 0;24. s[v] = 1;28.29. // 依次将未放入S 集合的结点中,取 dist[] 最小值的结点,放入结合 S 中5. *************************************30. // 一旦S包含了所有V中顶点,dist就记录了从源点到所有其他顶点之间的最短路径长度31.for(i nt i=2; i<=n; ++i32.{33.i nt tmp = maxi nt;34.i nt u = v;35.// 找出当前未使用的点j的dist[j] 最小值36.for(int j=1; j<=n; ++j37.if((!s[j] && dist[j]38.{39.u = j; // u 保存当前邻接点中距离最小的点的号码40.tmp = dist[j];41.}42.s[u] = 1; // 表示u点已存入S集合中43.43.// 更新dist44.for(i nt j=1; j<=n; ++j45.if((!s[j] && c[u][j]46.{47.int newdist = dist[u] + c[u][j];48.if( newdist < dist[j]49.{50.dist[j] = n ewdist;51.prev[j] = u;52.}53.}54.}55.}58.void searchPath(i nt *prev,i nt v, int u59.{60.int que[max nu m];61.i nt tot = 1;62.que[tot] = u;63.tot++;64.int tmp = prev[u];65.while(tmp != v66.{67.que[tot] = tmp;68.tot++;69.tmp = prev[tmp];70.}71.que[tot] = v;72.for(int i=tot; i>=1; --i73.if(i != 174.cout << que[i] << "-> ";75.else76.cout << que[i] << en dl;77.}78.78.int main(79.{80.freopen("input.txt", "r", stdin;81.II各数组都从下标1开始82.i nt dist[max num]; II 表示当前点到源点的最短路径长度83.i nt prev[max nu m]; II 记录当前点的前一个结点记录图的两点间路径长度84.i nt c[max nu m][max nu m]; II87.88. II输入结点数89. cin >> n;90. II输入路径数91. cin >> line;92. i nt p, q, le n; II 输入p, q93.94. II 初始化c[][] 为maxi nt95. for(i nt i=1; i<=n; ++i96. for(i nt j=1; j<=n; ++j97. c[i][j] = maxi nt;98.99. for(i nt i=1; i<=li ne; ++i100. {101. cin >> p >> q >> len;102. if(len < c[p][q] II 有重边103. {104. c[p][q] = le n; II p 指向q 105. c[q][p] = le n; II q指向p,106. }107. }108.109. for(int i=1; i<=n; ++i110. dist[i] = maxi nt;111. for(i nt i=1; i<=n; ++i112. {113. for(i nt j=1; j<=n; ++j 两点及其路径长度这样表示无向图114.printf("%8d", c[i][j];115.prin tf("\n";116.}117.117.Dijkstra(n, 1, dist, prev, c;119.118.// 最短路径长度119.cout << " 源点到最后一个顶点的最短路径长度:"<< dist[ n] << endl;122.120.// 路径121.cout << " 源点到最后一个顶点的路径为:";122.searchPath(prev, 1, n;123.}复制代码输入数据:571 2 101 4 301 5 1002 3 503 5 104 3 204 5 60输出数据:999999 10 999999 30 10010 999999 50 999999 999999 999999 50 999999 20 1030 999999 20 999999 60100 999999 10 60 999999源点到最后一个顶点的最短路径长度: 60 源点到最后一个顶点的路径为: 1 -> 4 -> 3 -> 5。

求单源最短路径—Dijkstra算法实验报告

求单源最短路径—Dijkstra算法实验报告

本科学生综合性实验报告项目组长杨滨学号_******* _成员杨滨专业_软件工程班级12软件2班实验项目名称求单源最短路径—Dijkstra算法指导教师及职称_赵晓平讲师___开课学期13 至_14 学年_一_学期上课时间2013 年9 月 1 日学生实验报告三(综合性实验) 学生姓名杨滨 学号 0123707 同组人 实验项目 求单源最短路径——Dijkstra 算法□必修 □选修 □演示性实验 □验证性实验 □操作性实验 □综合性实验 实验地点W101 实验仪器台号 指导教师 赵晓平 实验日期及节次 2013.12.17(二) 12节2013.12.19(一) 89A 节一、实验综述1、实验目的及要求(1)了解求最优化问题的贪心算法,了解贪心法的基本要素,学会如何使用贪心策略设计算法;(2)了解单源最短路径问题,掌握Dijkstra 算法的思想;(3)编写程序,利用Dijkstra 算法实现,求任意两点间的单源最短路径。

实验题:给出如右有向图的边权图,求任意两点间的单源最短路径。

实验要求:认真完成实验题,能正确运行,提交实验报告并上传程序,实验报告要求写出操作步骤、结果、问题、解决方法、体会等。

2、实验仪器、设备或软件计算机、VC++6.0、office 、相关的操作系统等。

二、实验过程(实验步骤、记录、数据、分析)#include<iostream>using namespace std;/*void Graph(int n,bool *inS,int a[6][6],int *d){inS=new bool[n];inS[0]=0;for(int i=1;i<n;i++)inS[i]=1;a=new int*[n];for(i=0;i<n;i++)a[i]=new int[n];cout<<"input "<<endl;for(i=0;i<n;i++)for(int j=0;j<n;j++)√ √cin>>a[i][j];d=new int[n];for(i=0;i<n;i++)d[i]=a[0][i];}*/int Choose(int n,int *d,bool *s){int i,minpos=-1,min=500;for(i=1;i<n;i++)if(d[i]<min && !s[i]){ min=d[i];minpos=i; }return minpos;}void Dijkstra(int s,int n,bool *inS,int *d,int *path,int a[6][6]) {int k,i,j;for(i=0;i<n;i++){inS[i]=false;d[i]=a[s][i];if(i!=s && d[i]<500) path[i]=s;else path[i]=-1;}inS[s]=true;d[s]=0;for(i=0;i<n-1;i++){k=Choose(n,d,inS);inS[k]=true;for(j=0;j<n;j++)if(!inS[j] && d[k]+a[k][j]<d[j]){ d[j]=d[k]+a[k][j];path[j]=k; } }}void Display(int s,int n,int a[6][6],int *d,int *path){int t,m;cout<<"a["<<n<<"]["<<n<<"]: "<<endl;for(int i=0;i<n;i++){for(int j=0;j<n;j++)cout<<a[i][j]<<" ";cout<<endl;}cout<<"输入终点: ";cin>>t;cout<<"距离为d["<<t<<"]: "<<d[t]<<" ";cout<<"路径为: "<<t;while(t!=s){m=path[t];cout<<m;t=m;}cout<<endl;}int main(){int n,*d,*path;//**a,bool *inS;int a[6][6]={0,50,10,500,70,500,500,0,15,500,10,500,20,500,0,15,500,500, 500,20,500,0,35,500,500,500,500,30,0,500,500,500,500,3,500,0};cout<<"Input n: ";cin>>n;inS=new bool[n];/* a=new int*[n];for(i=0;i<n;i++)a[i]=new int[n];cout<<"input "<<endl;for(i=0;i<n;i++)for(int j=0;j<n;j++)cin>>a[i][j];*/path=new int[n];d=new int[n];// Graph(n,inS,a,d);int s=0;Dijkstra(s,n,inS,d,path,a);Display(s,n,a,d,path);return 0;}三、结论1、实验结果2、分析讨论这个实验稍微复杂些,在实现算法时遇到好多问题,首先要实现距离的算法:图中的数等同于下图:1 2 3 4 5 6 然后经过Dijkstra算法分析求出最短路径,1┏ 0 50 10 ∞ 70 ∞┓通过这道程序,我明白了:你有了一个算法,2┃∞ 0 15 ∞10 ∞┃要通过程序去实现它非常复杂,以后需要勤3┃ 20 ∞ 0 15 ∞∞┃学苦练,加以熟练才能将算法变成程序。

最短路径问题(Dijkstra算法)和最小生成树(Kruskal算法和Prim算法)

最短路径问题(Dijkstra算法)和最小生成树(Kruskal算法和Prim算法)
ift(j)==tmax
t(j)=tmin;
end
end
end
ifk==n
break;
end
end
T;
c;
Prim算法程序:
function[T c] =Primf(a)
%a表示权值矩阵
%c表示生成树的权和
%T表示生成树的边集合
l=length(a);
a(a==0)=inf;
k=1:l;
listV(k)=0;
上机实验1、2
1.最短路径问题(Dijkstra算法)
2.最小生成树(Kruskal算法和Prim算法)
一、最短路径问题(Dijkstra算法)
实验问题描述:如图的交通网络,每条弧上的数字代表车辆在该路段行驶所需的时间,有向边表示单行道,无向边表示可双向行驶。若有一批货物要从1号顶点运往11号顶点,问运货车应沿哪条线路行驶,才能最快地到达目的地。
listV(1)=1;
e=1;
while(e<l)
min=inf;
fori=1:l
iflistV(i)==1
forj=1:l
iflistV(j)==0&min>a(i,j)
min=a(i,j);b=a(i,j);
s=i;d=j;
end
end
end
end
listV(d)=1;
distance(e)=b;
T =
3 4 1 2
4 5 3 5
c =
10
>> a=[0 5 3 7 inf;5 0 8 inf 4;3 8 0 1 6;7 inf 1 0 2;inf 4 6 2 0];
>> [T c] =Primf(a)

实验11 最短路径问题实验报告

实验11 最短路径问题实验报告
问题具体的形式包括:
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。适合使用Dijkstra算法。
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。
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。
return i;
return i;
}
int next(Docu*D , int v , int w)
{
int i;
for(i=w+1 ; i<D->n ; i++)
(D->edge[v][i])!=-1)
return i;
return i;
}
int weight(Docu*D,int v,int w)
for(j=0 ; j<D->n ; j++)
fin>>D->edge[i][j]; //从文件中读取边权值
int start , end;
cout<<"起点:"<<endl;
cin>>start;
cout<<"终点:"<<endl;
cin>>end;
int *B;
B=(int *)malloc(D->n*sizeof(int));
v=i;
return v;
}
void Dijkstra(Docu*D , int *B , int s)
{
int i,v,w;

《数据结构课程设计》最短路径问题实验报告

《数据结构课程设计》最短路径问题实验报告

目录一、概述 0二、系统分析 0三、概要设计 (1)四、详细设计 (2)4.1建立图的存储结构 (2)4.2单源最短路径 (3)4.3任意一对顶点之间的最短路径 (4)五、运行与测试 (5)参考文献 (6)附录 (7)交通咨询系统设计(最短路径问题)一、概述在交通网络日益发达的今天,针对人们关心的各种问题,利用计算机建立一个交通咨询系统。

在系统中采用图来构造各个城市之间的联系,图中顶点表示城市,边表示各个城市之间的交通关系,所带权值为两个城市间的耗费。

这个交通咨询系统可以回答旅客提出的各种问题,例如:如何选择一条路径使得从A城到B城途中中转次数最少;如何选择一条路径使得从A城到B城里程最短;如何选择一条路径使得从A城到B城花费最低等等的一系列问题。

二、系统分析设计一个交通咨询系统,能咨询从任何一个城市顶点到另一城市顶点之间的最短路径(里程)、最低花费或是最少时间等问题。

对于不同的咨询要求,可输入城市间的路程、所需时间或是所需费用等信息。

针对最短路径问题,在本系统中采用图的相关知识,以解决在实际情况中的最短路径问题,本系统中包括了建立图的存储结构、单源最短问题、对任意一对顶点间最短路径问题三个问题,这对以上几个问题采用了迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。

并未本系统设置一人性化的系统提示菜单,方便使用者的使用。

可以将该系统大致分为三个部分:①建立交通网络图的存储结构;②解决单源最短路径问题;③实现两个城市顶点之间的最短路径问题。

迪杰斯特拉算法流图:弗洛伊德算法流图:费洛依德算法(任意建立图的存储迪杰斯特拉算4.1建立图的存储结构定义交通图的存储结构。

邻接矩阵是表示图形中顶点之间相邻关系的矩阵。

设G=(V,E)是具有n个顶点的图,则G的邻接矩阵是具有如下定义的n阶方阵。

注:一个图的邻接矩阵表示是唯一的!其表示需要用一个二维数组存储顶点之间相邻关系的邻接矩阵并且还需要用一个具有n个元素的一维数组来存储顶点信息(下标为i的元素存储顶点V的信息)。

Dijkstra算法的实现和复杂度分析最短路径问题的解决方案

Dijkstra算法的实现和复杂度分析最短路径问题的解决方案

Dijkstra算法的实现和复杂度分析最短路径问题的解决方案最短路径问题一直是图论中的经典问题。

为了解决最短路径问题,荷兰计算机科学家Dijkstra提出了一种被广泛应用的算法。

本文将介绍Dijkstra算法的实现过程,并进行复杂度分析。

一、Dijkstra算法的简介Dijkstra算法是一种用于解决带有非负权重边的带权重有向图中单源最短路径问题的贪心算法。

该算法以源节点为中心逐步计算到其他节点的最短路径。

在每一步中,选择具有最小路径长度的节点作为下一次循环的起点,并使用该节点更新其邻接节点的路径长度。

二、Dijkstra算法的实现Dijkstra算法的实现分为以下步骤:1. 创建一个距离集合,用于存储起点到每个节点的路径长度。

将起点的距离初始化为0,其他节点的距离初始化为无穷大。

2. 创建一个已访问集合,用于标记已经计算过最短路径的节点。

3. 在未访问的节点中选择距离最小的节点作为下一次循环的起点,并标记为已访问。

4. 对于该节点的所有出边,更新其邻接节点的路径长度。

如果经过当前节点到达邻接节点的路径长度小于已存储的路径长度,则更新路径长度。

5. 重复步骤3和步骤4,直到所有节点都被访问过或者没有可以访问的节点为止。

三、Dijkstra算法的复杂度分析Dijkstra算法的复杂度可以分为两个部分进行分析:初始化和迭代更新。

1. 初始化在初始化阶段,需要为每个节点初始化其路径长度和已访问状态。

对于有n个节点的图来说,初始化的时间复杂度为O(n)。

2. 迭代更新迭代更新的次数不会超过节点数量n次。

在每次迭代中,需要在未访问的节点中找到路径长度最小的节点,这个过程的时间复杂度为O(n)。

然后,需要更新该节点的所有邻接节点的路径长度,这一步的时间复杂度为O(m),其中m为边的数量。

所以,迭代更新的时间复杂度为O(n*m)。

综上所述,Dijkstra算法的时间复杂度为O(n^2)。

在稠密图中,即m接近于n^2的情况下,算法的效率较低。

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实验六:编程实现Dijkstra 算法求最短路问题.
1.需求分析:
首先让用户输入一个带权的有向图,输入时可通过一对一对输入存在弧的两个弧头与弧尾顶点以及弧上的权值从而输入整个有向图。

用户输入一对对弧后,我们可以采用数组的形式来进行存储每个顶点之间的权值,最后由用户输入该有向图的源点(即每个最短路径的起点),要求源点必须为刚才输入的各顶点中的某一个,如果用户输入错误,程序要给出错误信息提示并退出程序。

然后,我们可以设计一个Graph这样的类,将对关系的各种操作放入其中,然后我们在主函数中调运这个类就可以实现最短路问题的求解了。

2.概要设计:
①.构造一个新的类Graph:
class Graph
{
private: int arcs[MAX][MAX],Path[MAX][MAX],D[MAX];
int arcnum,vexnum,weight,v0;
Type a,b,vexs[MAX];
public:
void Creat_Graph();
void Show_ShortestPath();
void ShortestPath_DIJ();
};
②.结构化调用类中方法的主函数:
int main()
{
Graph <char> G;
G.Creat_Graph();
G.ShortestPath_DIJ();
G.Show_ShortestPath();
return 0;
}
3.代码实现:
#include<iostream>
#define MAX 100
#define INFINITY INT_MAX
enum BOOL{FALSE,TRUE};
using namespace std;
template <typename Type>
class Graph
{
private: int arcs[MAX][MAX],Path[MAX][MAX],D[MAX];
int arcnum,vexnum,weight,v0;
Type a,b,vexs[MAX];
public:
void Creat_Graph();
void Show_ShortestPath();
void ShortestPath_DIJ();
};
template <typename Type>
void Graph<Type>::Creat_Graph()
{
int i,j,x,y;
cout<<"请输入你要处理的有向图中包含弧的个数:";
cin>>arcnum;
vexnum=0;
for(i=1;i<=MAX;i++)
for(j=1;j<=MAX;j++)
arcs[i][j]=INT_MAX;
for(i=1;i<=arcnum;i++)
{
cout<<"请依次输入第"<<i<<"条弧的弧头与弧尾的顶点以及该弧上所附带的权值:"<<endl;
cin>>a>>b>>weight;
x=0; y=0;
for(j=1;j<=vexnum;j++)
{
if(vexs[j]==a)
{
x=j; continue;
}
else if(vexs[j]==b)
{
y=j; continue;
}
}
if(x==0)
{
vexs[++vexnum]=a; x=vexnum;
}
if(y==0)
{
vexs[++vexnum]=b; y=vexnum;
}
arcs[x][y]=weight;
}
cout<<"请输入该有向图的源点(即各最短路径的起始顶点):";
cin>>a;
for(i=1;i<=vexnum;i++)
{
if(vexs[i]==a)
{
v0=i; break;
}
}
}
template <typename Type>
void Graph<Type>:: Show_ShortestPath()
{
int i,j,k;
for(i=1;i<=vexnum;i++)
{
if(i==v0) continue;
if(D[i]!=INT_MAX)
{
cout<<"从源点"<<vexs[v0]<<"到"<<vexs[i]<<"的最短路径为:"<<endl;
for(k=1;k<=Path[i][0];k++)
{
if(k!=1)
cout<<"-->";
for(j=1;j<=vexnum;j++)
if(Path[i][j]==k)
cout<<vexs[j];
}
cout<<" "<<"其最短的路径长度为:"<<D[i]<<endl;
}
else
{
cout<<"无法从源点"<<vexs[v0]<<"到达顶点"<<vexs[i]<<"."<<endl;
}
}
cout<<endl;
}
template <typename Type>
void Graph<Type>::ShortestPath_DIJ()
{
int v,w,final[MAX],min,i,j;
for(v=1;v<=vexnum;v++)
{
final[v]=FALSE; D[v]=arcs[v0][v]; Path[v][0]=0;
for(w=0;w<=vexnum;w++)
Path[v][w]=FALSE;
if(D[v]<INT_MAX)
{ Path[v][v0]=++Path[v][0]; Path[v][v]=++Path[v][0]; }
}
D[v0]=0; final[v0]=TRUE;
for(i=1;i<=vexnum;i++)
{
if(i==v0) continue;
min=INT_MAX;
for(w=1;w<=vexnum;w++)
if(!final[w])
if(D[w]<min) { v=w; min=D[w]; }
final[v]=TRUE;
for(w=1;w<=vexnum;w++)
if(!final[w]&&(min+arcs[v][w]<D[w])&&min<INT_MAX&&arcs[v][w]<INT_MAX)
{
D[w]=min+arcs[v][w];
for(j=0;j<=vexnum;j++)
Path[w][j]=Path[v][j];
Path[w][w]=++Path[w][0];
}
}
}
int main()
{
Graph <char> G;
G.Creat_Graph();
G.ShortestPath_DIJ();
G.Show_ShortestPath();
return 0;
}
4.调试分析:
❶起先在主函数中调用类Graph时将类型参数T赋值为int从而导致用户输入的关系集合R中的元素必须为整数。

经分析后将T赋值为char,当用户输入的R的元素为int时,我们可以将其转化为char在进行后续操作,从而实现对用户输入的关系R中元素的无限制。

❷在类Graph的模板外定义成员函 G.Creat_Graph()﹑G.ShortestPath_DIJ()﹑
G.ShortestPath_DIJ()时,由于成员函数中有类型参数存在,则需要在函数外进行模块声明,并且在函数名前缀上“类名<类型参数>∷”。

5.运行结果:
下图为有向图G的带权邻接矩阵,运用Dijkstra算法计算从A到其余各顶点的最短路径以及其长度。

A B C D E F
┏┓分析可知:
A┃∞∞ 10 ∞ 30 100┃从A到C的最短路径为:A→C,其长度为10;
B┃∞∞ 5 ∞∞∞┃从A到E的最短路径为:A->E,其长度为30;
C┃∞∞∞ 50 ∞∞┃从A到D的最短路径为:A→E->D,其长度为50;
D┃∞∞∞∞∞ 10┃从A到F的最短路径为:A→E->D->F,其长度为60; E┃∞∞∞ 20 ∞ 60┃而从A无法到达B。

F┃∞∞∞∞∞∞┃易知:运行结果完全正确。

┗┛。

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