单源最短路径的Dijkstra算法
Dijkstra算法
最短路径—Dijkstra算法Dijkstra算法1.定义概览Dijkstra(迪杰斯特拉)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。
dijkstra例题详解
dijkstra例题详解Dijkstra算法是一种求解单源最短路径问题的贪心算法,它是由荷兰计算机科学家Edsger W. Dijkstra在1956年提出的。
Dijkstra算法可以解决有向有权图中单个源节点到其他所有节点的最短路径问题。
下面我们就来看一下Dijkstra算法的具体流程和实例。
一、Dijkstra算法的基本思想Dijkstra算法是一种基于贪心算法的思想,它采用了一种逐步逼近的方式来得到最短路径。
Dijkstra算法主要基于两个概念:1.已知最短路径节点集合S2.未知最短路径节点集合Q初始时,已知最短路径节点集合S为空,未知最短路径节点集合Q包含所有节点。
第一步,从未知最短路径节点集合Q中选取一个节点v,使得该节点到源节点的距离最短,并把这个节点加入到已知最短路径节点集合S中。
第二步,根据新加入的节点v,更新其他节点到源节点的距离。
如果节点w到源节点的距离通过v缩短了,那么就更新节点w的距离。
重复以上两个步骤,直到集合S包含所有节点。
二、Dijkstra算法的实现步骤具体实现Dijkstra算法的步骤如下:1.首先,初始化一个距离数组dis,保存源节点到每个节点的最短距离,初始化为INF(无穷大)。
2.初始化一个标记数组vis,保存每个节点是否已经走过,初始化为false。
3.设置源节点的距离为0,并将其放入优先队列中。
4.重复以下步骤,直到队列为空:从队列中取出距离源节点最近的节点u,将其标记为vis[u]=true。
遍历节点u的所有邻节点v,若vis[v]=false,则计算源节点到v的距离,并更新dis[v]。
将节点v放入优先队列中。
5.最终,dis数组中保存的就是源节点到每个节点的最短距离。
三、Dijkstra算法的例题详解现在我们来看一个Dijkstra算法的例题。
假设有一个无向有权图,图中有5个节点,给定起点s,节点之间的边和边权如下图所示。
给定起点s,求源节点s到每个节点的最短路径。
dijkstra算法定义
Dijkstra算法1. 引言Dijkstra算法是一种用于解决图中单源最短路径问题的经典算法。
由荷兰计算机科学家Edsger W. Dijkstra于1956年提出,被广泛应用于路由选择、网络优化等领域。
本文将介绍Dijkstra算法的基本原理、实现步骤以及应用场景。
2. 基本原理Dijkstra算法通过构建一个有向加权图来描述问题,其中每个节点表示一个地点,边表示两个地点之间的路径,边上的权重表示路径的长度或代价。
该算法通过不断更新起始节点到其他节点的最短路径长度和路径信息,逐步扩展搜索范围,直到找到起始节点到目标节点的最短路径。
3. 实现步骤Dijkstra算法的实现主要包括以下几个步骤:步骤1:初始化•创建一个集合S来存放已经找到最短路径的节点。
•创建一个数组dist[]来存放起始节点到其他节点的当前最短距离估计值。
•创建一个数组prev[]来存放起始节点到其他节点的当前最短路径上该节点的前驱节点。
•将起始节点加入集合S,并将dist[]数组初始化为正无穷大(除了起始节点的距离设为0)。
步骤2:更新最短路径信息•从集合S中选择一个距离起始节点最近的节点u。
•对于u的每个邻接节点v,如果通过u能够获得更短的路径长度,则更新dist[v]和prev[v]的值。
•将节点u从集合S中移除。
步骤3:重复步骤2直到找到目标节点或集合S为空•重复步骤2,直到目标节点被加入集合S或者集合S为空。
步骤4:构建最短路径•根据prev[]数组构建起始节点到目标节点的最短路径。
4. 应用场景Dijkstra算法在许多领域都有广泛应用,下面列举几个常见的应用场景:4.1 路由选择在计算机网络中,路由器需要根据网络拓扑和链路状态来选择最优路径进行数据包转发。
Dijkstra算法可以用于计算每个路由器到其他路由器之间的最短路径,以便做出最优路由选择。
4.2 网络优化在通信网络中,带宽限制、传输延迟等因素会影响网络性能。
单源最短路径dijkstra算法c语言
单源最短路径dijkstra算法c语言单源最短路径问题是图论中的经典问题之一,指的是在图中给定一个起始节点,求出该节点到其余所有节点之间的最短路径的算法。
其中,Dijkstra 算法是一种常用且高效的解决方案,可以在有向图或无向图中找到起始节点到其余所有节点的最短路径。
本文将逐步介绍Dijkstra算法的思想、原理以及C语言实现。
一、Dijkstra算法的思想和原理Dijkstra算法的思想基于贪心算法,通过逐步扩展当前已知路径长度最短的节点来逐步构建最短路径。
算法维护一个集合S,初始时集合S只包含起始节点。
然后,选择起始节点到集合S之外的节点的路径中长度最小的节点加入到集合S中,并更新其他节点的路径长度。
具体来说,算法分为以下几个步骤:1. 初始化:设置起始节点的路径长度为0,其他节点的路径长度为无穷大。
2. 选择最小节点:从集合S之外的节点中选择当前路径长度最短的节点加入到集合S中。
3. 更新路径长度:对于新加入的节点,更新与其相邻节点的路径长度(即加入新节点后的路径长度可能更小)。
4. 重复步骤2和3,直到集合S包含所有节点。
二、Dijkstra算法的C语言实现下面我们将逐步讲解如何用C语言实现Dijkstra算法。
1. 数据结构准备首先,我们需要准备一些数据结构来表示图。
我们可以使用邻接矩阵或邻接表来表示图。
这里,我们选择使用邻接矩阵的方式来表示权重。
我们需要定义一个二维数组来表示图的边权重,以及一个一维数组来表示起始节点到各个节点的路径长度。
c#define MAX_NODES 100int graph[MAX_NODES][MAX_NODES];int dist[MAX_NODES];2. 初始化在使用Dijkstra算法之前,我们需要对数据进行初始化,包括路径长度、边权重等信息。
cvoid initialize(int start_node, int num_nodes) {for (int i = 0; i < num_nodes; i++) {dist[i] = INT_MAX; 将所有节点的路径长度初始化为无穷大}dist[start_node] = 0; 起始节点到自身的路径长度为0初始化边权重for (int i = 0; i < num_nodes; i++) {for (int j = 0; j < num_nodes; j++) {if (i == j) {graph[i][j] = 0; 自身到自身的边权重为0} else {graph[i][j] = INT_MAX; 其他边权重初始化为无穷大}}}}3. 主要算法接下来是Dijkstra算法的主要逻辑。
Dijkstra算法描述
Dijkstra算法描述目录一、算法概述1二、算法原理及计算12.1算法原理12.2计算过程22.3改良的算法〔Dijkstra-like〕分析5三、源码分析6四、接口调用7一、算法概述Dijkstra〔迪杰斯特拉〕算法是典型的单源最短路径计算算法,用于解决源点到所有结点最短路径计算的问题,它采用了分治和贪心〔动态规划的特殊形式〕的思想搜索全局最优解。
本系统采用了主流、开源的JAVA图论库——Jgrapht来解决源点到终点间所有可能路径输出的问题,它的核心计算引擎采用了一种Dijkstra-like算法,由经典的Dijkstra〔迪杰斯特拉〕算法演化和改良而来。
二、算法原理及计算2.1算法原理Dijkstra算法思想为:设(,)= 是带权有向图,V代表图中顶点集合,E代G V E表图中含权重的边集合。
将全部顶点集合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,就将该路径的终点参加到集合S中〕;第二组为其余待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U集合的顶点逐个参加到S集合中,约束条件是保持从源点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。
算法的终止条件是集合U为空集,即集合U的顶点全部参加到集合S中。
2.2计算过程以图1为例讨论Dijkstra算法的计算过程,即计算某源点到网络上其余各结点的最短路径,设源点为①,逐步搜索,每次找出一个结点到源点①的最短路径,直至完成所有结点的计算。
图1 带权有向图记()D v为源点①到某终点v的距离,是源点①到终点v某条路径的所有链路长度之和。
记(,)l w v 是源点w到终点v的距离。
Dijkstra算法归纳如下:S=,U是其余未确〔1〕初始化,令S是已求出最短路径的顶点集合,{}U=,可写出:定最短路径的顶点集合,{}(1,)()l v D v ⎧=⎨∞⎩(1-1) 公式1-1中,(1,)l v 是源点①与终点v 的直连路径长度,而∞代表源点①与终点v 不相连,初始化结果如表1所示;〔2〕遍历集合U 中的所有结点v 并计算[]min (),()(,)D v D w l w v + 。
dijkstra最短路径 应用案例
Dijkstra算法是一种用于解决图的单源最短路径问题的算法,由荷兰计算机科学家埃德斯格·迪克斯特拉提出。
该算法被广泛应用于网络路由算法、城市交通规划、通信网络等领域。
本文将从几个具体的案例出发,介绍Dijkstra最短路径算法的应用。
一、网络路由算法在现代计算机网络中,Dijkstra算法被应用于路由器之间的数据传输。
路由器之间通过Dijkstra算法计算出最短路径,以确保数据包能以最短的路径传输,从而提高网络的传输效率和稳定性。
假设有一个由多个路由器组成的网络,每个路由器之间存在多条连接线路,而每条线路都有一个权重值,代表数据传输的成本。
当一个路由器需要发送数据时,Dijkstra算法可以帮助它找到到达目的地最短且成本最小的路径。
这样,网络中的数据传输就能以最高效的方式进行,从而提升了整个网络的性能。
二、城市交通规划Dijkstra算法也被广泛应用于城市交通规划领域。
在城市交通规划中,人们通常需要找到最短路径以及最快到达目的地的方法,而Dijkstra算法正是能够满足这一需求的算法之一。
假设某城市有多条道路,每条道路都有不同的行驶时间。
当一个人需要从城市的某个地点出发到达另一个地点时,可以利用Dijkstra算法计算出最短行驶时间的路径。
这样,城市交通规划部门就可以根据这些信息对城市的交通流量进行合理分配和调度,提高城市交通的效率。
三、通信网络另一个Dijkstra算法的应用案例是在通信网络中。
通信网络通常是由多个节点和连接这些节点的线路组成的。
而节点之间的通信是通过传送数据包来实现的。
在这种情况下,Dijkstra算法可以帮助确定数据包传输的最短路径,以提高通信网络的效率和稳定性。
在一个由多个节点组成的通信网络中,当一个节点需要向另一个节点发送数据时,Dijkstra算法可以帮助确定最短路径,从而确保数据包能够以最短的路径传输到目的地。
这样一来,通信网络就能够更加稳定地进行数据传输,提高了通信网络的效率。
dijkstra最短路径算法详解
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。
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最短路径算法
图解迪杰斯特拉(Dijkstra)最短路径算法目录前言一、最短路径的概念及应用二、Dijkstra迪杰斯特拉1.什么是Dijkstra2.逻辑实现总结前言无论是什么程序都要和数据打交道,一个好的程序员会选择更优的数据结构来更好的解决问题,因此数据结构的重要性不言而喻。
数据结构的学习本质上是让我们能见到很多前辈在解决一些要求时间和空间的难点问题上设计出的一系列解决方法,我们可以在今后借鉴这些方法,也可以根据这些方法在遇到具体的新问题时提出自己的解决方法。
(所以各种定义等字眼就不用过度深究啦,每个人的表达方式不一样而已),在此以下的所有代码都是仅供参考,并不是唯一的答案,只要逻辑上能行的通,写出来的代码能达到相同的结果,并且在复杂度上差不多,就行了。
一、最短路径的概念及应用在介绍最短路径之前我们首先要明白两个概念:什么是源点,什么是终点?在一条路径中,起始的第一个节点叫做源点;终点:在一条路径中,最后一个的节点叫做终点;注意!源点和终点都只是相对于一条路径而言,每一条路径都会有相同或者不相同的源点和终点。
而最短路径这个词不用过多解释,就是其字面意思:在图中,对于非带权无向图而言,从源点到终点边最少的路径(也就是BFS广度优先的方法);而对于带权图而言,从源点到终点权值之和最少的路径叫最短路径;最短路径应用:道路规划;我们最关心的就是如何用代码去实现寻找最短路径,通过实现最短路径有两种算法:Dijkstra迪杰斯特拉算法和Floyd弗洛伊德算法,接下来我会详细讲解Dijkstra迪杰斯特拉算法;二、Dijkstra迪杰斯特拉1.什么是DijkstraDijkstra迪杰斯特拉是一种处理单源点的最短路径算法,就是说求从某一个节点到其他所有节点的最短路径就是Dijkstra;2.逻辑实现在Dijkstra中,我们需要引入一个辅助变量D(遇到解决不了的问题就加变量[_doge]),这个D我们把它设置为数组,数组里每一个数据表示当前所找到的从源点V开始到每一个节点Vi的最短路径长度,如果V到Vi有弧,那么就是每一个数据存储的就是弧的权值之和,否则就是无穷大;我们还需要两个数组P和Final,它们分别表示:源点到Vi的走过的路径向量,和当前已经求得的从源点到Vi的最短路径(也就是作为一个标记表示该节点已经加入到最短路径中了);那么对于如下这个带权无向图而言,我们应该如何去找到从V0到V8的最短路径呢;在上文中我们已经描述过了,在从V0到V8的这一条最短路径中,V0自然是源点,而V8自然是终点;于是我根据上文的描述具现化出如下的表格;在辅助向量D中,与源点V0有边的就填入边的权值,没边就是无穷大;构建了D、P和Final,那么我们要开始遍历V0,找V0的所有边中权值最短的的边,把它在D、P、Final中更新;具体是什么意识呢?在上述带权无向图中,我们可以得到与源点有关的边有(V0,V1)和(V0,V2),它们的权值分别是1和5,那么我们要找到的权值最短的的边,就是权值为1 的(V0,V1),所以把Final[1]置1,表示这个边已经加入到最短路径之中了;而原本从V0到V2的距离是5,现在找到了一条更短的从V0 -> V1 -> V2距离为4,所以D[2]更新为4,P[2]更新为1,表示源点到V2经过了V1的中转;继续遍历,找到从V0出发,路径最短并且final的值为0的节点。
dijkstra算法求解过程
Dijkstra算法求解过程简介Dijkstra算法是解决单源最短路径问题的经典算法之一,它通过贪心策略逐步确定从源点到其他所有节点的最短路径。
该算法的核心思想是利用优先队列,不断选择最短路径中还未确定最短路径的节点,直到找到源点到目标节点的最短路径。
算法思路1.创建一个优先队列Q,并初始化源点到所有其他节点的距离为无穷大(表示未确定最短路径)。
2.将源点到自身的距离设置为0,将源点加入优先队列Q。
3.从Q中选择距离最短的节点u,并标记节点u的最短路径为确定。
4.遍历节点u的所有邻接节点v,更新源点到v的距离,如果发现新的最短路径,则更新路径长度并将节点v加入优先队列Q。
5.重复步骤3和4,直到优先队列Q为空。
算法步骤详解初始化首先,我们需要创建一个优先队列Q,并初始化源点到所有其他节点的距离为无穷大。
同时,将源点到自身的距离设置为0,将源点加入优先队列Q。
选择最短路径节点从优先队列Q中选择距离最短的节点u,将其标记为最短路径已确定的节点。
更新最短路径遍历节点u的所有邻接节点v,计算从源点到节点v的距离。
如果发现新的最短路径,则更新节点v的路径长度,并将节点v加入优先队列Q。
重复步骤3和4重复进行步骤3和4,直到优先队列Q为空。
这样就能够找到源点到所有其他节点的最短路径。
算法实例下面通过一个具体的示例来演示Dijkstra算法的求解过程。
假设有如下图所示的带权有向图,我们需要求解从源点A到其他所有节点的最短路径:4A -------> B| /|\| / || 2 | \3| \/ \/| C---D| / || /1 |2| \/ |--->E------>F我们先初始化距离表,将源点A到所有其他节点的距离设置为无穷大,源点A到自身的距离设置为0:节点距离A 0——- —-B ∞——- —-C ∞——- —-D ∞——- —-E ∞——- —-F ∞接着,将源点A加入优先队列Q。
迪杰斯特拉算法求单源最短路径
迪杰斯特拉算法是一种用于求解单源最短路径的经典算法,它被广泛应用于网络路由、电信领域以及各种其他实际问题中。
本文将从以下几个方面详细介绍迪杰斯特拉算法的原理、实现以及应用,以帮助读者深入理解并掌握该算法。
一、迪杰斯特拉算法的原理迪杰斯特拉算法的核心思想是通过逐步确定从起点到其他顶点的最短路径来求解单源最短路径问题。
其具体原理包括以下几个步骤:1. 初始化:将起点到所有其他顶点的距离初始化为无穷大,起点到自身的距离为0,并建立一个空的集合S来存放已确定最短路径的顶点。
2. 选择最近顶点:从未确定最短路径的顶点中选择距离起点最近的顶点u加入集合S。
3. 更新距离:对于顶点集合V-S中的每个顶点v,如果通过顶点u可以找到一条比当前最短路径更短的路径,则更新起点到顶点v的距离。
4. 重复步骤2和步骤3,直到集合S包含所有顶点。
通过上述步骤,迪杰斯特拉算法可以求解出起点到图中所有其他顶点的最短路径。
二、迪杰斯特拉算法的实现迪杰斯特拉算法可以通过多种数据结构来实现,其中最常见的是使用优先队列来存储未确定最短路径的顶点,并通过松弛操作来更新顶点的距离。
下面将介绍一种基于优先队列的迪杰斯特拉算法实现方法:1. 初始化距离数组dist[],其中dist[i]表示起点到顶点i的最短距离,将所有顶点初始化为无穷大,起点初始化为0。
2. 将起点加入优先队列,并将其距离更新为0。
3. 循环执行以下步骤直到优先队列为空:(1)从优先队列中取出距离起点最近的顶点u。
(2)遍历顶点u的所有邻接顶点v,对于每个邻接顶点v,如果通过顶点u可以找到一条更短的路径,则更新顶点v的距离,并将其加入优先队列。
通过上述实现,我们可以得到起点到所有其他顶点的最短路径。
三、迪杰斯特拉算法的应用迪杰斯特拉算法在实际应用中有着广泛的应用场景,其中最典型的应用包括网络路由、电信领域以及地图路径规划等。
1. 网络路由:在计算机网络中,迪杰斯特拉算法被用于寻找最短路径,以确保数据包以最短的路径到达目的地,提高网络传输效率。
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。
Dijkstra算法步骤详述
Dijkstra算法步骤详述Dijkstra算法是一种经典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。
本文将详细介绍Dijkstra算法的步骤和实现。
1. 初始化首先,我们需要将算法的输入进行初始化。
假设我们有一个带权重的有向图,其中节点集合为V,边的集合为E。
对于每个节点v ∈ V,我们设置初始距离d[v]为正无穷大(INF),表示从起点到节点v的距离为无穷大;同时,我们设置起点s的初始距离d[s]为0,表示从起点到自身的距离为0。
2. 确定最短路径接下来,我们将在图中逐步确定起点到其他节点的最短路径。
首先,我们从起点s开始,将s标记为当前节点。
然后,对于s的所有邻居节点v,我们更新其当前最短路径,并标记v为下一个当前节点。
这一步骤可以通过以下过程实现:a. 对于节点s的所有邻居节点v,计算通过s到达v的距离。
如果该距离小于d[v],则将d[v]更新为该距离,并将s作为节点v的前驱节点(即最短路径上v的前一个节点)。
b. 从剩余的未标记节点中选择一个距离最短的节点作为下一个当前节点。
具体而言,从未标记节点中选择一个节点u,使得d[u]最小,并将其标记为当前节点。
3. 更新最短路径在上一步中,我们确定了起点到一个节点的最短路径。
现在,我们将以已选择的当前节点继续执行第2步,直到所有节点都被标记为止。
具体而言,重复进行以下步骤:a. 在当前节点的所有邻居节点中,更新其最短路径并选择下一个当前节点,过程与第2步相同。
b. 如果不存在未标记节点,则算法终止。
4. 输出最短路径当算法终止时,我们可以得到从起点到达所有节点的最短路径。
对于每个节点v,最短路径可以通过回溯每个节点的前驱节点得到。
具体而言,从目标节点开始,通过前驱节点一直回溯到起点,即可得到最短路径。
总结:Dijkstra算法通过逐步确定起点到其他节点的最短路径,从而找到整个图中的最短路径。
它的步骤包括初始化、确定最短路径和更新最短路径。
单源最短路径算法
单源最短路径算法常见的单源最短路径算法有迪杰斯特拉算法(Dijkstra's algorithm)和贝尔曼-福特算法(Bellman-Ford algorithm)。
本文将详细介绍这两种算法的实现原理和特点。
1.迪杰斯特拉算法:迪杰斯特拉算法是一种用于求解带权重图的单源最短路径的算法。
它的基本思想是,维护一个集合S,初始时包含源节点,不断地向集合S中加入离源节点最近的节点,直到所有节点都加入了集合S。
在每次加入节点的过程中,更新源节点到集合S中每个节点的最短距离。
迪杰斯特拉算法的步骤如下:1)初始化源节点的最短距离为0,其他节点的最短距离为无穷大。
2)将源节点加入集合S。
3)对于源节点的每个邻居节点,更新从源节点到邻居节点的最短距离。
如果更新后的距离更短,更新邻居节点的最短距离。
4)从集合S中选择一个离源节点最近的节点加入集合S,并重复步骤35)重复步骤4,直到所有节点都加入了集合S。
迪杰斯特拉算法的时间复杂度为O(V^2),其中V是节点的数量。
在稠密图中,即边的数量接近节点的数量平方时,迪杰斯特拉算法表现较好。
2.贝尔曼-福特算法:贝尔曼-福特算法是一种用于求解带有负权重边的单源最短路径的算法。
与迪杰斯特拉算法不同的是,贝尔曼-福特算法可以处理负权重边。
贝尔曼-福特算法的基本思想是,通过对边进行松弛操作,不断地更新节点的最短距离,直到找到所有节点的最短距离。
算法的步骤如下:1)初始化源节点的最短距离为0,其他节点的最短距离为无穷大。
2)对于边的数量-1次迭代,做以下操作:a)遍历所有边,对每条边(u,v),如果源节点u的最短距离加上边的权重w小于目标节点v的最短距离,则更新目标节点v的最短距离。
3)再进行一次遍历,如果仍然存在可以松弛的边,则说明存在负权重环。
贝尔曼-福特算法的时间复杂度为O(V*E),其中V是节点的数量,E 是边的数量。
相较于迪杰斯特拉算法,贝尔曼-福特算法的时间复杂度更高,但是它可以处理带有负权重边的图。
求解单源最短路径问题的算法
求解单源最短路径问题的算法单源最短路径问题是指从图中的一个顶点到其他所有顶点的最短路径的问题。
下面将详细介绍两种经典的求解该问题的算法:Dijkstra算法和Bellman-Ford 算法。
1. Dijkstra算法:- 初始化:将源顶点的距离初始化为0,其他顶点的距离初始化为无穷大。
创建一个集合S,记录已经确定最短路径的顶点。
- 重复以下步骤,直到集合S包含所有顶点:- 从未确定最短路径的顶点中选择距离源顶点最近的顶点u,并将其加入集合S。
- 对于与u相邻的顶点v,更新其距离为:min(distance[v], distance[u] + weight(u, v)),其中weight(u, v)表示边(u, v)的权值。
- 最终得到源顶点到图中所有其他顶点的最短路径。
2. Bellman-Ford算法:- 初始化:将源顶点的距离初始化为0,其他顶点的距离初始化为无穷大。
- 重复以下步骤,执行V-1次(V为顶点数):- 遍历图中的所有边,对于每条边(u, v),更新顶点v的距离为:min(distance[v], distance[u] + weight(u, v))。
- 检查是否存在负权回路:再次遍历所有边,如果对于边(u, v),发现distance[v] > distance[u] + weight(u, v),则说明存在从源顶点可达的负权回路,无法确定最短路径;否则,最短路径已经确定。
Dijkstra算法适用于无负权边且图稠密的情况,时间复杂度为O(V^2),也可以通过最小堆优化(时间复杂度为O((V+E)logV))。
Bellman-Ford算法适用于有负权边或存在负权回路的情况,时间复杂度为O(VE)。
需要注意的是,以上算法都是解决单源最短路径问题的经典算法,也可以使用其他如SPFA、Floyd-Warshall等算法求解,选择合适的算法应根据具体问题的要求和图的特性进行评估和选择。
matlab dijkstra算法求解最短路径例题
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。
迪克拉斯算法
迪克拉斯算法1. 算法思想Dijkstra算法的基本思想是通过已知距离最短的顶点来逐步确定到其他顶点的最短路径。
具体来说,算法维护一个集合S,初始时S中只包含源顶点,并且对所有顶点v,记录从源顶点到v的最短路径长度。
然后每次从S中选取一个距离最短的顶点u,并将该顶点加入S中,更新所有与u相邻的顶点v的最短路径长度。
2. 算法步骤Dijkstra算法的具体步骤如下:1)初始化:设置源顶点的距离为0,其他顶点的距离为无穷大。
2)逐步确定最短路径:重复以下步骤,直到所有顶点都被添加到集合S中。
a) 从未加入S集合的顶点中选取距离最短的顶点u。
b) 将u加入S集合。
c) 更新以u为起点的所有顶点v的最短路径长度,如果路径长度更短,则更新v的距离。
3)输出最短路径:当所有顶点都被添加到集合S中后,输出从源顶点到每个顶点的最短路径。
3. 示例为了更好地理解Dijkstra算法的运行过程,我们通过一个示例来演示算法的执行步骤。
假设有以下有向带权图G,其中顶点集合为{A, B, C, D, E, F, G},边集合为{(A, B, 10), (A, C, 15), (B, D, 12), (C, F, 5), (D, E, 10), (E, F, 5), (F, G, 15)},源顶点为A。
首先,初始化源顶点A的距离为0,其他顶点的距离为无穷大。
然后依次选取距离最短的顶点,逐步确定最短路径。
第一步:选取源顶点A,添加到集合S中,更新与A相邻的顶点B和C的距离。
此时距离最短的顶点是B。
第二步:选取顶点B,添加到集合S中,更新与B相邻的顶点D的距离。
此时距离最短的顶点是C。
第三步:选取顶点C,添加到集合S中,更新与C相邻的顶点F的距离。
此时距离最短的顶点是D。
第四步:选取顶点D,添加到集合S中,更新与D相邻的顶点E的距离。
此时距离最短的顶点是F。
第五步:选取顶点F,添加到集合S中,更新与F相邻的顶点G的距离。
此时距离最短的顶点是E。
单源最短路径算法
单源最短路径算法这篇文章将介绍两种常用的单源最短路径算法,Dijkstra算法和Bellman-Ford算法,它们分别使用了贪心法和动态规划的思想来解决该问题。
一、Dijkstra算法:Dijkstra算法是一种贪心法的算法,以其发明者荷兰计算机科学家Edsger W. Dijkstra的名字命名。
它的基本思想是通过逐步扩展已知最短路径集合,直到找到从起始节点到目标节点的最短路径为止。
算法步骤如下:1.初始化距离数组,将起始节点到所有其他节点的距离初始化为无限大。
2.将起始节点的距离设置为0。
3.对于与起始节点直接相连的节点,更新距离数组的值为起始节点到这些节点的距离。
4.选择距离数组中值最小且未访问过的节点作为下一个当前节点。
5.更新从起始节点到当前节点经过未访问过的节点的距离,并更新距离数组中的值。
6.重复步骤4和5,直到所有节点都被访问过或者无法再找到更短的路径。
Dijkstra算法的时间复杂度为O(V^2),其中V为图中节点的数量。
使用优先队列或堆数据结构可以将时间复杂度降低到O((V+E)logV)。
二、Bellman-Ford算法:Bellman-Ford算法是一种动态规划的算法,它以其发明者Richard Bellman和Leslie Ford的名字命名。
与Dijkstra算法不同的是,Bellman-Ford算法可以处理含有负权边的图。
算法步骤如下:1.初始化距离数组,将起始节点到所有其他节点的距离初始化为无限大。
2.将起始节点的距离设置为0。
3.对于每条边,更新距离数组的值为起始节点到目标节点的距离。
4.重复步骤3,直到所有节点的距离不再改变。
5.检查是否存在负权回路,如果存在,说明不存在最短路径。
Bellman-Ford算法的时间复杂度为O(VE),其中V为图中节点的数量,E为图中边的数量。
总结:Dijkstra算法和Bellman-Ford算法是解决单源最短路径问题的两种常用算法。
单源最短路径问题算法
单源最短路径问题算法一、概述单源最短路径问题是指在一个有向带权图中,给定一个起点,求出该起点到所有其他点的最短路径。
这个问题在实际应用中非常常见,例如地图导航、网络路由等。
二、算法分类1. Dijkstra算法Dijkstra算法是解决单源最短路径问题的一种经典算法。
该算法使用了贪心策略,每次选取当前距离起点最近的未访问节点作为下一个节点,并更新其周围节点的距离值。
该算法适用于没有负权边的情况。
2. Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法是另一种解决单源最短路径问题的经典算法。
该算法使用动态规划的思想,通过对所有边进行松弛操作来更新每个节点的距离值。
该算法适用于存在负权边但不存在负权环的情况。
3. SPFA算法SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)算法是一种基于Bellman-Ford思想和队列优化技巧的改进型算法。
SPFA在处理稀疏图时比Bellman-Ford更快,并且可以处理存在负权边但不存在负权环的情况。
4. Floyd-Warshall算法Floyd-Warshall算法是解决全源最短路径问题的一种经典算法。
该算法使用动态规划的思想,通过对每对节点之间进行松弛操作来更新它们之间的最短路径。
该算法适用于存在负权边但不存在负权环的情况。
三、算法实现1. Dijkstra算法Dijkstra算法可以使用堆优化来提高效率。
以下是使用堆优化的Dijkstra算法实现:```pythonimport heapqdef dijkstra(graph, start):# 初始化距离字典和堆dist = {node: float('inf') for node in graph}dist[start] = 0heap = [(0, start)]while heap:# 取出距离起点最近的节点(distance, node) = heapq.heappop(heap)# 更新周围节点的距离值for neighbor, weight in graph[node].items():new_distance = dist[node] + weightif new_distance < dist[neighbor]:dist[neighbor] = new_distanceheapq.heappush(heap, (new_distance, neighbor))return dist```2. Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法需要进行多次松弛操作来更新每个节点的距离值,以下是Bellman-Ford算法实现:```pythondef bellman_ford(graph, start):# 初始化距离字典dist = {node: float('inf') for node in graph}dist[start] = 0# 进行n-1轮松弛操作for i in range(len(graph) - 1):for node in graph:for neighbor, weight in graph[node].items(): new_distance = dist[node] + weightif new_distance < dist[neighbor]:dist[neighbor] = new_distance# 检查是否存在负权环for node in graph:for neighbor, weight in graph[node].items():if dist[node] + weight < dist[neighbor]:raise ValueError('Negative cycle detected')return dist```3. SPFA算法SPFA算法使用队列来存储需要更新的节点,并使用一个标记数组来记录每个节点是否在队列中。
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单源最短路径的Dijkstra算法:
问题描述:
给定一个带权有向图G=(V,E),其中每条边的权是非负实数。
另外,还给定V中的一个顶点,称为源。
现在要计算从源到所有其他各顶点的最短路长度。
这里路的长度是指路上各边权之和。
这个问题通常称为单源最短路径问题。
算法描述:
Dijkstra算法是解单源最短路径的一个贪心算法。
基本思想是:设置顶点集合S并不断地做贪心选择来扩充这个集合。
一个顶点属于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做必要的修改。
一旦S包含了所有V中顶点,dist就记录了从源到所有其他顶点之间的最短路径长度。
源代码:
#include<iostream>
#define MAX 1000
#define LEN 100
int k=0, b[LEN];
using namespace std;
//-------------------------------------数据声明------------------------------------------------//c[i][j]表示边(i,j)的权
//dist[i]表示当前从源到顶点i的最短特殊路径长度
//prev[i]记录从源到顶点i的最短路径上的i的前一个顶点
//---------------------------------------------------------------------------------------------
void Dijkstra(int n, int v, int dist[], int prev[], int c[][LEN])
{
bool s[LEN]; // 判断是否已存入该点到S集合中
for (int i = 1; i <= n; i++)
{
dist[i] = c[v][i];
s[i] = false; //初始都未用过该点
if (dist[i] == MAX)
prev[i] = 0; //表示v到i前一顶点不存在
else
prev[i] = v;
}
dist[v] = 0;
s[v] = true;
for (int i = 1; i < n; i++)
{
int temp = MAX;
int u = v;
for (int j = 1; j <= n; j++)
if ((!s[j]) && (dist[j] < temp)) //j不在s中,v到j距离不在为无穷大
{
u = j; // u保存当前邻接点中距离最小的点的号码
temp = dist[j];
}
s[u] = true;
k++;
b[k] = u;
cout<<"----------------------------------------------------------"<<endl;
cout<<"迭代次数:"<<i<<endl;
cout<<"顶点为:";
cout<<v<<"\t";
for (int i = 1; i <= k; i++)
cout<<b[i] <<"\t";
cout<<endl;
for (int j = 1; j <= n; j++)
if ((!s[j]) && c[u][j] < MAX)
{
int newdist = dist[u] + c[u][j];
if (newdist < dist[j])
{
dist[j] = newdist; //更新dist
prev[j] = u; //记录前驱顶点
}
}
cout<<"单源路径分别为:"<<endl;
for (int i = 2; i <= n; i++)
if (dist[i] != MAX)
cout<<dist[i] <<" ";
cout<<endl;
}
cout<<"----------------------------------------------------------"<<endl; // for (int i = 1; i <= n; i++)
// t[i] = prev[i];
int p[LEN];
for (int i = 2; i <= n; i++)
{
cout<<"dist["<<i<<"]="<<dist[i] <<" ";
cout<<"路径为:"<<v<<"\t";
/*while (t[i] != v)
{
cout << t[i] << "\t";
t[i] = prev[t[i]];
}*/
int m = prev[i];
int k=0;
while (m != v)
{
k++;
p[k] = m;
m = prev[m];
}
for (int x = k; x >= 1; x--)
cout<<p[x] <<"\t";
cout<<i;
cout<<endl;
}
}
int main()
{
int i, j,k, m,n, v=1;
int dist[LEN], prev[LEN], c[LEN][LEN];
cout<<"请输入顶点个数:"<<endl;
cin>>n;
cout<<"请输入边的个数:"<<endl;
cin>>m;
for (i = 1; i <= n; i++)
for (j = 1; j <= n; j++)
{
if (i == j)
c[i][j] = 0;
else
c[i][j] = MAX;
}
cout<<"请输入每条边的权_格式为:i j 权"<<endl;
for (k = 1; k <= m; k++)
{
cin>>i;
cin>>j;
cin>>c[i][j];
}
Dijkstra(n, v, dist, prev, c);
cout<<"----------------------------------------------------------"<<endl;
system("pause");
return 0;
}
实验结果:。