基本的dijkstra算法

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dijkstra算法步骤例题

dijkstra算法步骤例题

dijkstra算法步骤例题Dijkstra算法是解决单源最短路径问题的常用算法。

其思路是通过累计最短路径来逐渐扩展到所有节点。

Dijkstra算法的基本流程如下:1. 创建一个空堆和一个空seen集合。

堆中包含每个节点到起始节点的距离值和节点本身。

2. 将起始节点插入堆中,并将其距离值设为0。

3. 当堆不为空时,取出堆中距离值最小的节点。

如果此节点在seen中,跳过。

否则,将其标记为seen,并计算其邻居节点到起始节点的距离值。

如果邻居节点的距离值未被计算过或新距离值比已计算的距离值小,更新其距离值。

最后,将其加入堆中以备下一次取最小距离值使用。

4. 重复上述步骤3,直至堆为空或者所有节点距离值都被计算。

下面通过一个例子来详细解释Dijkstra算法的具体实现过程:假设我们有如下图所示的一个简单的有向加权图,其中每个节点代表一个城市,每条有向边代表两个城市之间的道路,其权重表示两座城市之间的距离。

![image.png](attachment:image.png)设起点为A,我们使用Dijkstra算法来求出从A到图中其余各个节点的最短距离和路径。

具体步骤如下:1. 创建空的distance字典保存每个节点到起点A的距离,创建空的parents字典保存最短路径上的每个节点的前一个节点,创建空的visited集合保存已经访问过的节点,创建初始堆,将A压入堆中,距离设置为0。

```distance = {A: 0}parents = {A: None}visited = set()heap = [(0, A)]```2. 当堆不为空时,取出堆中最小距离值对应的节点,并加入visited中。

```while heap:(curr_dist, curr_node) = heapq.heappop(heap)if curr_node in visited:continuevisited.add(curr_node)```3. 对于当前节点的每个邻居,计算其到起点的距离值并更新distance和parents。

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。

迪克斯特拉算法

迪克斯特拉算法

迪克斯特拉算法
迪克斯特拉算法(Dijkstra's Algorithm)是一种常用的最短路径算法,用于在一个加权图中寻找从源节点到目标节点的最短路径。

它是一种贪心算法,它以最少的花费跟踪从源节点到其余各节点的最短路径。

迪克斯特拉算法的基本原理是:在一个加权图中,从源节点开始,首先把源节点标记为“已访问”,然后找出与源节点相连的节点,并把它们标记为“未访问”,接着找出与未访问的节点相连的节点,并把它们标记为“已访问”,直到到达目标节点为止。

这样,就可以确定从源节点到目标节点的最短路径。

迪克斯特拉算法的特点是它可以在线性时间内找到最短路径,因此在很多情况下,它是最佳的选择。

另外,它的实现也相对简单,并且易于理解。

迪克斯特拉算法并不能解决所有的最短路径问题,它只能处理有向无环图中的最短路径问题,所以在某些情况下,它可能会失败。

迪克斯特拉算法是一种非常有用的最短路径算法,它有许多优点,可以帮助我们在有向无环图中更加快速地找到最短路径。

迪杰特斯拉算法

迪杰特斯拉算法

迪杰特斯拉算法⼀. 迪杰特斯拉算法迪杰斯特拉算法的基本思路迪杰斯特拉算法的基本思路:1. 找出最便宜的顶点,即距离出发顶点距离最近的顶点,作为新的出发顶点2. 更新该顶点的邻居的开销3. 重复(1)(2)步骤,直到对每个顶点都做了此操作4. 计算最终路径如何对下⾯的图使⽤迪杰斯特拉算法每条边上标识的数字都表⽰,两个顶点之间的距离。

⼆. 算法详解假设要求从 A 到 D 的最短路径,步骤如下:准备⼯作:在计算前,需要做⼀些准备⼯作,列出每个节点的开销:在执⾏迪杰斯特拉算法的过程中,将不断的更新这个表。

为了计算最终路径,还需要在表中添加表⽰⽗顶点(前驱顶点)的列第⼀步:找出最便宜的顶点,作为新的出发顶点(红⾊标识表⽰该顶点已经被访问过,选择新的出发顶点是不再考虑该顶点)站在出发顶点A,与A直连的顶点有:C(A到C的距离为7)B(A到B的距离为5)G(A到G的距离为2)显然,A到G的距离最近,则G为最便宜的顶点。

此时,由于你还不知道从A出发到其它⾮直连的顶点的距离是多少,因此,我们都将他们暂时设为⽆穷⼤第⼆步:更新顶点G的邻居的开销计算从出发顶点A出发,经过G顶点,到G的各个邻居(与G直连的顶点)的开销G顶点的邻居有:顶点A(A被访问过)顶点B(G到B的距离为3)顶点E(G到E的距离为4)顶点F(G到F的距离为6)再执⾏第⼀步:下⼀个最便宜的顶点是B 第⼆步:更新顶点B的邻居的开销B顶点的邻居有:- 顶点A (A被访问过)- 顶点G(G被访问过)- 顶点D (B到D的距离为9)再执⾏第⼀步:下⼀个最便宜的顶点是E 第⼆步:更新顶点E的邻居的开销E顶点的邻居有:- 顶点C(E到C的距离为8)- 顶点G(G被访问过)- 顶点F (E到F的距离为5)再执⾏第⼀步:下⼀个最便宜的顶点是C 第⼆步:更新顶点C的邻居的开销C顶点的邻居有:- 顶点A(A被访问过)- 顶点E(G被访问过)再执⾏第⼀步:下⼀个最便宜的顶点是F 第⼆步:更新顶点F的邻居的开销F顶点的邻居有:- 顶点E(E被访问过)- 顶点G(G被访问过)- 顶点D(F到D的距离为4)再执⾏第⼀步:下⼀个最便宜的顶点是D 第⼆步:更新顶点D的邻居的开销D顶点的邻居有:- 顶点B(B被访问过)- 顶点F(F被访问过)三. 计算最终路径(求从 A 到 D 的最短路径)过程如下:顶点D的前驱顶点为F顶点F的前驱顶点为G顶点G的前驱顶点为A(A为出发顶点,⾄此得出最短路径)所以:A到D的最短路径长度为12;最短路径为:A——>G——>F——>D代码`package com.dyt.algorithmdemo.dijkstra;import java.util.*;/**迪杰特斯拉算法*/public class DijkstraAlgorithm {public static void main(String[] args) {//顶点数组String[] vertex = {"A", "B", "C", "D", "E", "F", "G"};//邻接矩阵int[][] matrix = new int[vertex.length][vertex.length];final int N = 65535; //表⽰不可连接,没有路//初始化邻接矩阵matrix[0] = new int[]{N, 5, 7, N, N, N, 2};matrix[1] = new int[]{5, N, N, 9, N, N, 3};matrix[2] = new int[]{7, N, N, N, 8, N, N};matrix[3] = new int[]{N, 9, N, N, N, 4, N};matrix[4] = new int[]{N, N, 8, N, N, 5, 4};matrix[5] = new int[]{N, N, N, 4, 5, N, 6};matrix[6] = new int[]{2, 3, N, N, 4, 6, N};//创建图对象Graph graph = new Graph(vertex, matrix);graph.showGraph();graph.djs(0);graph.showDijkstra();//输出路径graph.printPath(0, 3);}}/**图*/class Graph {//顶点数组private String[] vertex;//邻接矩阵private int[][] matrix;//访问过的顶点private VisitedVertex visitedVertex;public Graph(String[] vertex, int[][] matrix) {this.vertex = vertex;this.matrix = matrix;}//显⽰图public void showGraph() {for (int[] link : matrix) {System.out.println(Arrays.toString(link));}}/**迪杰特斯拉算法核⼼代码@param index*/public void djs(int index) {visitedVertex = new VisitedVertex(vertex.length, index);update(index); //更新index顶点到周围顶点的距离和前驱顶点for (int j = 1; j < vertex.length; j++) {index = visitedVertex.updateArr();//选择并返回新的访问顶点update(index);// 更新index顶点到周围顶点的距离和前驱顶点}}//更新index下标顶点到周围顶点的距离和周围顶点的前驱顶点public void update(int index) {int len = 0;//遍历我们的邻接矩阵matrix[index]⾏for (int j = 0; j < matrix[index].length; j++) {//len : 出发顶点到index顶点的距离 + 从index顶点到j顶点距离的和len = visitedVertex.getDis(index) + matrix[index][j];//如果j顶点没有被访问过 && 距离⼩于从出发顶点到j点的距离if (!visitedVertex.in(j) && len < visitedVertex.getDis(j)) {visitedVertex.updatePre(j, index);//更新j顶点的前驱为index顶点visitedVertex.updateDis(j, len); //更新出发点到顶点j的距离}}}/**输出路径@param startIndex 起点索引@param endIndex 终点索引*/public void printPath(int startIndex, int endIndex) {int[] dis = visitedVertex.getDis();int[] pre_visited = visitedVertex.getPre_visited();String startVertex = this.vertex[startIndex];String endVertex = this.vertex[endIndex];//距离System.out.println(startVertex + "到" + endVertex + "的最短距离为:" + dis[endIndex]);//路径List path = new ArrayList<>();path.add(vertex[endIndex]);while (true) {endIndex = pre_visited[endIndex];path.add(vertex[endIndex]);if (endIndex == startIndex) {break;}}Collections.reverse(path);String pathInfo = "";for (int i = 0; i < path.size(); i++) {pathInfo = path.get(i);if (i != path.size() - 1) {pathInfo = pathInfo + "——>";}System.out.print(pathInfo);}System.out.println();}public void showDijkstra() {visitedVertex.show();}}/**已访问过的顶点*/class VisitedVertex {//记录各个顶点是否访问过。

最短路dijkstra算法详解

最短路dijkstra算法详解

最短路dijkstra算法详解最短路问题是图论中的一个经典问题,其目标是在给定图中找到从一个起点到其他所有节点的最短路径。

Dijkstra算法是解决最短路问题的一种常用算法,本文将详细介绍Dijkstra算法的原理、实现以及时间复杂度等相关内容。

一、Dijkstra算法的原理Dijkstra算法是一种贪心算法,其基本思想是从起点开始,逐步扩展到其他节点。

具体而言,Dijkstra算法通过维护一个集合S来记录已经找到了最短路径的节点,以及一个数组dist来记录每个节点到起点的距离。

初始时,S集合为空,dist数组中除了起点外所有节点都被初始化为无穷大。

接下来,重复以下步骤直到所有节点都被加入S集合:1. 从dist数组中选择距离起点最近的未加入S集合的节点u;2. 将u加入S集合;3. 更新与u相邻的未加入S集合的节点v的距离:如果从起点出发经过u可以得到更短的路径,则更新v对应位置上dist数组中存储的值。

重复以上步骤直至所有节点都被加入S集合,并且dist数组中存储了每个节点到起点的最短距离。

最后,根据dist数组中存储的信息可以得到起点到任意节点的最短路径。

二、Dijkstra算法的实现在实现Dijkstra算法时,需要使用一个优先队列来维护未加入S集合的节点,并且每次从队列中选择距离起点最近的节点。

由于C++标准库中没有提供优先队列,因此需要手动实现或者使用第三方库。

以下是一个基于STL堆实现的Dijkstra算法代码示例:```c++#include <iostream>#include <vector>#include <queue>using namespace std;const int INF = 0x3f3f3f3f;vector<pair<int, int>> adj[10001];int dist[10001];void dijkstra(int start) {priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> pq;pq.push(make_pair(0, start));dist[start] = 0;while (!pq.empty()) {int u = pq.top().second;pq.pop();for (auto v : adj[u]) {if (dist[u] + v.second < dist[v.first]) {dist[v.first] = dist[u] + v.second;pq.push(make_pair(dist[v.first], v.first));}}}}int main() {int n, m, start;cin >> n >> m >> start;for (int i = 1; i <= n; i++) {dist[i] = INF;}for (int i = 1; i <= m; i++) {int u, v, w;cin >> u >> v >> w;adj[u].push_back(make_pair(v, w));}dijkstra(start);for (int i = 1; i <= n; i++) {if (dist[i] == INF) {cout << "INF" << endl;} else {cout << dist[i] << endl;}}return 0;}```以上代码中,adj数组用于存储图的邻接表,dist数组用于存储每个节点到起点的最短距离。

dijkstra算法基本思想

dijkstra算法基本思想

dijkstra算法的基本思想:假设现在有一个权重网络,任意取其中一个节点A,我们想知道的是其他所有节点到这个节点的最短距离。

首先,我们创建两个空间S和Q,在初始时刻,S空间中只有源点A,而网络中的其他所有节点都存放在空间Q中。

我们假设网络中所有其他节点到A节点的距离都为无穷大。

接下来我们要做的是每一步从Q空间当中挑选出一个节点u,将他搬到S空间中去。

这个被挑选的节点必须满足一个条件:在Q空间中,他是距离A节点最近的那一个。

值得注意的是,这个被移动的节点到A节点的距离是真实的最短路径,因为所有其他路径的长度必然大于此路径。

每移动一个节点后,重新计算该节点的邻居v到节点A的距离,记为d(v)=d(u)+w(u,v))。

d(v)是一个伪最短路径,因为可能存在其他路径比这条d(u)+w(u,v)的路径更短。

那么是不是需要将所有可能的路径都拿过来做一次比较然后取最短的那一个(通常的想法)?事实上并不需要。

假设有一个目的地P点,如果P 点的邻居节点到A节点的真实最短路径均已知道,即他的邻居节点都已经被搬到S空间,那么A到P点的最短路径事实上只要比较K次,其中K为P节点的邻居个数。

dijkstra算法的奇特之处在于他不是一下子就把P点的所有邻居都一下子搬到S节点中去,而是在网络中东搬一个西搬一个,如果刚好搬到P节点的邻居,就对d(v)值做一次判断更新(取较小的那个)。

但当Q中的所有节点都搬到S中时,每条边事实上都已经比较了一次,包括连向P点的所有K条边。

所以第一个被挑选的节点是A节点的邻居中距离A节点最近的那个节点B。

我们将其移入S空间,表明他与A节点的关系已经确定,不再改变。

此时Q空间中,除了A的邻居节点到A的距离小于无穷大,其他所有节点到A节点的距离仍然为无穷大。

(关键1:此时Q空间中的任意一个节点到A节点的距离必定大于A-B的距离)接下来的问题是如何挑选Q空间中的第二个节点?继续观察了B的邻居(扩展法)。

最短路径dijkstra算法例题

最短路径dijkstra算法例题

最短路径dijkstra算法例题最短路径问题是图论中的一个重要问题,它的解决方法有很多种,其中最著名的算法之一就是Dijkstra算法。

本文将介绍Dijkstra算法的基本思想和实现过程,并通过一个例题来展示其具体应用。

一、Dijkstra算法的基本思想Dijkstra算法是一种贪心算法,它以起点为中心向外扩展,每次选择当前距离起点最短的点作为下一个扩展点,并更新其周围节点到起点的距离。

这个过程不断重复直至所有节点都被扩展完毕。

具体实现时,可以使用一个数组dist来存储每个节点到起点的距离,初始时所有节点到起点的距离都设为无穷大(表示不可达),起点到自己的距离设为0。

同时还需要使用一个visited数组来记录每个节点是否已经被扩展过。

在每次扩展时,从未被扩展过且与当前扩展节点相邻的节点中选择距离起点最短的节点作为下一个扩展节点,并更新其周围节点到起点的距离。

这个过程可以使用优先队列来实现。

二、Dijkstra算法实现例题下面我们通过一个例题来演示Dijkstra算法的具体实现过程。

例题描述:给定一个有向带权图,求从起点s到终点t的最短路径。

解题思路:根据Dijkstra算法的基本思想,我们可以使用一个优先队列来实现。

具体实现步骤如下:1. 初始化dist数组和visited数组。

2. 将起点s加入优先队列,并将其距离起点的距离设为0。

3. 重复以下步骤直至优先队列为空:(1)取出优先队列中距离起点最近的节点u。

(2)如果该节点已经被扩展过,则跳过此节点,否则将其标记为已扩展。

(3)如果该节点就是终点t,则返回其到起点的距离。

(4)否则,遍历该节点的所有邻居节点v,并更新它们到起点的距离。

如果某个邻居节点v之前未被扩展过,则将其加入优先队列中。

更新dist[v]后,需要将v加入优先队列中以便后续扩展。

4. 如果经过以上步骤仍然没有找到终点t,则表示不存在从起点s到终点t的路径。

代码实现:```#include <iostream>#include <queue>#include <vector>using namespace std;const int INF = 0x3f3f3f3f;const int MAXN = 1005;int n, m, s, t;int dist[MAXN], visited[MAXN];vector<pair<int, int>> graph[MAXN];void dijkstra() {priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> pq;pq.push(make_pair(0, s));dist[s] = 0;while (!pq.empty()) {pair<int, int> p = pq.top();pq.pop();int u = p.second;if (visited[u]) {continue;}visited[u] = 1;if (u == t) {return;}for (int i = 0; i < graph[u].size(); i++) {int v = graph[u][i].first;int w = graph[u][i].second;if (!visited[v] && dist[v] > dist[u] + w) {dist[v] = dist[u] + w;pq.push(make_pair(dist[v], v));}}}}int main() {cin >> n >> m >> s >> t;for (int i = 1; i <= m; i++) {int u, v, w;cin >> u >> v >> w;graph[u].push_back(make_pair(v, w));}memset(dist, INF, sizeof(dist));memset(visited, 0, sizeof(visited));dijkstra();if (dist[t] == INF) {cout << "No path from " << s << " to " << t << endl;} else {cout << "Shortest path from " << s << " to " << t << ": " << dist[t] << endl;}}```代码解析:首先定义了一些常量和全局变量,其中n表示节点数,m表示边数,s 表示起点,t表示终点。

dijkstra算法最短路径

dijkstra算法最短路径

《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。

c++ 遍历所有点且距离最短_最短路径问题dijkstra算法详解

c++ 遍历所有点且距离最短_最短路径问题dijkstra算法详解

c++ 遍历所有点且距离最短_最短路径问题dijkstra算法详解一、问题概述在图论中,最短路径问题是一个重要的研究课题,它涉及到从一个节点到另一个节点的最短路径的寻找。

Dijkstra算法是一种用于解决最短路径问题的经典算法,它可以高效地遍历图中的所有节点,并找到从起始节点到目标节点的最短路径。

二、Dijkstra算法详解1. 算法思想Dijkstra算法的基本思想是:对于图中的每个节点,选择距离起始节点最近的节点,并将其标记为已访问。

然后,从已访问的节点中选择下一个距离起始节点最近的节点,并将其标记为已访问。

重复这个过程,直到遍历完所有的节点。

在每一步中,算法都会更新节点之间的距离信息,以使得结果更加精确。

2. 算法步骤(1) 初始化:将起始节点的距离设置为0,将所有其他节点的距离设置为无穷大。

将起始节点标记为已访问。

(2) 遍历所有相邻节点:对于每个已访问的节点,遍历其所有相邻节点,并更新它们到起始节点的距离。

对于每个相邻节点,如果通过该相邻节点到达起始节点的距离比当前距离更短,则更新该相邻节点的距离。

(3) 终止条件:当没有未访问的节点时,算法终止。

此时,每个节点的最短路径已经确定。

3. C语言实现以下是一个简单的C语言实现Dijkstra算法的示例代码:```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define MAX_VERTICES (100) // 最大顶点数int minDistance[MAX_VERTICES]; // 存储最小距离的数组int dist[MAX_VERTICES]; // 存储每个节点到起点的实际距离的数组bool visited[MAX_VERTICES]; // 标记每个节点是否已访问的数组int src; // 起点int V; // 顶点数void dijkstra(int G[MAX_VERTIXE][MAX_VERTICES], int src) {V = G[0].size(); // 获取顶点数for (int i = 0; i < V; i++) {dist[i] = INT_MAX; // 初始化所有顶点到起点的距离为无穷大visited[i] = false; // 所有顶点未访问}dist[src] = 0; // 起点的距离为0for (int count = 0; count < V - 1; count++) {int u = vertex_selection(G, dist, visited); // 选择当前距离最小的顶点uvisited[u] = true; // 将u标记为已访问for (int v = 0; v < V; v++) { // 遍历u的所有邻居顶点if (!visited[v] && (dist[v] > dist[u] + G[u][v])) { // 如果未访问且通过u到达v的距离更短dist[v] = dist[u] + G[u][v]; // 更新v的距离信息}}}}int vertex_selection(int G[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES], int dist[], bool visited[]) {int minIdx = 0, minDist = INT_MAX;for (int v = 0; v < V; v++) { // 遍历所有顶点vif (!visited[v] && minDist > dist[v]) { // 如果未访问且当前距离更短minDist = dist[v];minIdx = v; // 记录最小距离和对应的顶点索引}}return minIdx; // 返回最小距离对应的顶点索引}```三、应用场景与优化方法Dijkstra算法适用于具有稀疏权重的图,它可以高效地找到最短路径。

Dijkstra算法(狄克斯特拉算法)

Dijkstra算法(狄克斯特拉算法)

Dijkstra 算法Dijkstra 算法(狄克斯特拉算法) 算法(狄克斯特拉算法)目录[隐藏]• • • • • o •1 2 3 4 5Dijkstra 算法概述 算法描述 虚拟码 时间复杂度 Dijkstra 算法案例分析 5.1 案例一:基于 Dijkstra 算法在物流配送中的应用[1] 6 参考文献[编辑]Dijkstra 算法概述Dijkstra 算法 算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉(Dijkstra)于 1959 年提出的,因此 又叫狄克斯特拉算法。

是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法, 解决的是有向图中最短 路径问题。

其基本原理是:每次新扩展一个距离最短的点,更新与其相邻的点的距离。

其基本原理是:每次新扩展一个距离最短的点,更新与其相邻的点的距离。

当所有边 权都为正时,由于不会存在一个距离更短的没扩展过的点, 权都为正时,由于不会存在一个距离更短的没扩展过的点,所以这个点的距离永远不会再 被改变,因而保证了算法的正确性。

不过根据这个原理, 被改变,因而保证了算法的正确性。

不过根据这个原理,用 Dijkstra 求最短路的图不能有 负权边,因为扩展到负权边的时候会产生更短的距离,有可能就破坏了已经更新的点距离 负权边,因为扩展到负权边的时候会产生更短的距离,有可能就破坏了已经更新的点距离 不会改变的性质。

不会改变的性质。

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。

Dijkstra 算法可以用来找到两个城市之间的最短路径。

Dijkstra 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。

每一个图中的边,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。

我们以 E 所有边的集合,而边的权重则由权重函数 w: E → [0, ∞]定义。

最短路的dijkstra算法基本过程

最短路的dijkstra算法基本过程

最短路的dijkstra算法基本过程
最短路的Dijkstra算法基本过程
Dijkstra算法是用来解决最短路径问题的一种算法,它是由荷兰计算机科学家Edsger W. Dijkstra在1959年发明的,是目前最常用的最短路径算法。

它是以贪心策略为基础的,主要是利用局部最优求全局最优。

基本过程如下:
1. 从起点出发,设计出一个距离变量dist[],初始值为无穷大。

2. 将dist[起点]设置为0。

3. 找出当前最近的顶点u,计算出从起点到u的中间点v的最短路径,并更新dist[v]的值,即dist[v] = min(dist[v], dist[u] + w(u,v)),其中w(u,v)表示从u到v的边的权重。

4. 重复步骤3,直到所有的顶点都被处理完为止。

5. 返回dist[],表示从起点到其他所有点的最短路径。

Dijkstra算法

Dijkstra算法

Dijkstra算法(重定向自Dijkstra 法)Dijkstra算法(狄克斯特拉算法)Dijkstra算法概述Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉(Dijkstra)于1959 年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法。

是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有向图中最短路径问题。

其基本原理是:每次新扩展一个距离最短的点,更新与其相邻的点的距离。

当所有边权都为正时,由于不会存在一个距离更短的没扩展过的点,所以这个点的距离永远不会再被改变,因而保证了算法的正确性。

不过根据这个原理,用Dijkstra求最短路的图不能有负权边,因为扩展到负权边的时候会产生更短的距离,有可能就破坏了已经更新的点距离不会改变的性质。

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。

Dijkstra 算法可以用来找到两个城市之间的最短路径。

Dijkstra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。

每一个图中的边,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。

我们以E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,Dijkstra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,或者如果路径不存在的话是无穷大。

Dijkstra算法图文详解

Dijkstra算法图文详解

Dijkstra算法图⽂详解Dijkstra算法Dijkstra算法算是贪⼼思想实现的,⾸先把起点到所有点的距离存下来找个最短的,然后松弛⼀次再找出最短的,所谓的松弛操作就是,遍历⼀遍看通过刚刚找到的距离最短的点作为中转站会不会更近,如果更近了就更新距离,这样把所有的点找遍之后就存下了起点到其他所有点的最短距离。

问题引⼊:指定⼀个点(源点)到其余各个顶点的最短路径,也叫做“单源最短路径”。

例如求下图中的1号顶点到2、3、4、5、6号顶点的最短路径。

下⾯我们来模拟⼀下:这就是Dijkstra算法的基本思路:接下来是代码:已经把⼏个过程都封装成了基本模块:#include<cstdio>#include<cstring>#include<algorithm>#include<iostream>#define Inf 0x3f3f3f3fusing namespace std;int map[1005][1005];int vis[1005],dis[1005];int n,m;//n个点,m条边void Init (){memset(map,Inf,sizeof(map));for(int i=1;i<=n;i++){map[i][i]=0;}}void Getmap(){int u,v,w;for(int t=1;t<=m;t++){scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);if(map[u][v]>w){map[u][v]=w;map[v][u]=w;}}}void Dijkstra(int u){memset(vis,0,sizeof(vis));for(int t=1;t<=n;t++){dis[t]=map[u][t];}vis[u]=1;for(int t=1;t<n;t++){int minn=Inf,temp;for(int i=1;i<=n;i++){if(!vis[i]&&dis[i]<minn){minn=dis[i];temp=i;}}vis[temp]=1;for(int i=1;i<=n;i++){if(map[temp][i]+dis[temp]<dis[i]) {dis[i]=map[temp][i]+dis[temp]; }}}}int main(){scanf("%d%d",&m,&n);Init();Getmap();Dijkstra(n);printf("%d\n",dis[1]);return 0;}。

最短路径算法——Dijkstra 算法

最短路径算法——Dijkstra 算法

最短路径算法——Dijkstra算法一、最短路径问题最短路问题是图论理论的一个经典问题。

寻找最短路径就是在指定网络中两结点间找一条距离最小的路。

最短路不仅仅指一般地理意义上的距离最短,还可以引申到其它的度量,如时间、费用、线路容量等。

最短路径算法的选择与实现是通道路线设计的基础,最短路径算法是计算机科学与地理信息科学等领域的研究热点,很多网络相关问题均可纳入最短路径问题的范畴之中。

经典的图论与不断发展完善的计算机数据结构及算法的有效结合使得新的最短路径算法不断涌现。

在带权图(即网络)G=(V,E)中,若顶点v i,v j是图G的两个顶点,从顶点v i到v j 的路径长度定义为路径上各条边的权值之和。

从顶点v i到v j可能有多条路径,其中路径长度最小的一条路径称为顶点v i到v j的最短路径。

求最短路径具有很高的实用价值,在各类竞赛中经常遇到。

一般有两类最短路径问题:一类是求从某个顶点(即源点)到其他顶点(即终点)的最短路径;另一类是求图中每一对顶点间的最短路径。

本讲主要讲述一种单源最短路径(Single source shortest path)算法——Dijkstra 算法,用于解决非负权有向图的单源最短路径问题。

二、Dijkstra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,所以效率偏低。

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算法思想对于图G=(V,E),假设(u,v)是E中的边,c u,v是边的长度(即边权)。

如果把顶点集合V划分为两个集合S和T:S中所包含的顶点,他们到u的距离已经确定;T中所包含的顶点,他们到u的距离尚未确定。

最短路问题Dijkstra算法

最短路问题Dijkstra算法

2-
0-
vs
v1
2
27
- 54
5 v2 5
- ∞9
-∞
v4 5
vt
4 13
1 7
v3
4
v5
-4
-∞
考察v1 , T(v2)=min[T(v2),P(v1)+w12]= min[5,2+2]=4 T(v4)=min[T(v4),P(v1)+w14]= min[+∞,2+7]=97
迭 Step 3: 比较所有具有 T 标号的点,把最小者改为 代 P 标号,即 P(vi)=min[T(vi)]. 2
v4 5
vt
4 13
17
v3
4
v5
4-
7-
14
最短路
2-
v1
2
27
0-
4-
8-
13 -
vs
5 v2 5
v4 5
vt
4 13
1 7
v3
4
v5
4-
7-
• Dijkstra算法不仅找到了所求最短路,而且找到 了从 vs 点到其他所有顶点的最短路;这些最短 路构成了图的一个连通无圈的支撑子图,即图 的一个支撑树。
T(v4)=min[T(v4),P(v1)+w14]= min[+∞,2+7]=9
(5) 全部 T 标号中,T(v2),T(v3)最小,令P(v2)=4, P(v3)=4, 记录路径(v1 ,v2), (v1 ,v4),. .…………
17
有些最短路问题也可以求网络中某指定点到其余所 有结点的最短路、或求网络中任意两点间的最短路.
1
一、网络无负权的最短路 ——Dijkstra算法

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

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。

狄克斯屈拉(Dijkstra)标号算法

狄克斯屈拉(Dijkstra)标号算法

6
3
3 4 10
v 4
8 M, ∞
v 2 7 M, ∞ v6 v4,11
标号算法计算过程示例
v2 v3,5 1
v5 Mv2,,∞6
2
v9 M, ∞
6 2
6
3
v 0,0
1
3
1
3
v3 v1,3 6
4
10
2
4
v8 M, ∞
10
v4 v1,1
v 2 7 M, ∞
v6 v4,11
பைடு நூலகம்
标号算法计算过程示例
v 0,0
1
v2
v3,5 1
v5 v2, 6
2
v9 M, ∞
6
2
3
v3 v1,3 6
1
2
10
v4 v1,1
6
3
3 4 10
4
v8 Mv5,,1∞2
v 2
7 Mv,5,∞9
v6 v45,110
标号算法计算过程示例
v2 v3,5 1
v5 v2, 6 2
v9 M, ∞
v 0,0
1
6 2
3
v3 v1,3 6
2 1
10
v3
3
10
7
v4
标号算法计算过程示例
例:用标号算法求v1出发到v8,使总费用最小的旅行路线。
永久标号 临时标号
v 0,0
1
v2 v1,6 1
v5 M, ∞ 2
v9 M, ∞
6 2
3
v6
3 v1,3
2 1
10
v4 v1,1
3 4 10
2
v6 M, ∞

dijkstra算法基本原理

dijkstra算法基本原理

dijkstra算法基本原理Dijkstra算法是一种用于求解最短路径问题的算法。

它可以用来解决诸如网络优化、路由控制、城市规划等问题。

本文将分步骤阐述Dijkstra算法的基本原理。

第一步:确定算法的输入和输出Dijkstra算法的输入是一个带权有向图G和起点s,其中带权边表示从一个节点到另一个节点的成本或开销。

算法的输出是从起点s 到所有其他节点的最短路径和对应的距离。

第二步:初始化距离和前驱节点在Dijkstra算法中,我们需要维护每个节点的最短路径。

为此,我们需要初始化每个节点的距离。

具体来说,我们可以将起点的距离设置为0,其他节点的距离设置为无穷大。

同时,我们还需要维护每个节点的“前驱节点”,即到达该节点的最短路径上的前一个节点。

对于起点s,我们可以将其前驱节点设置为Null。

对于其他节点,我们可以将其前驱节点初始化为一个不存在的节点。

第三步:迭代更新距离和前驱节点Dijkstra算法的核心是迭代更新每个节点的最短路径。

具体来说,我们可以按照以下步骤迭代更新每个节点的距离和前驱节点:(1)选取一个距离最小的未标记节点v,标记该节点。

(2)遍历v的所有邻居节点,如果该邻居节点未被标记,则计算经过节点v到达该邻居节点的距离。

如果该距离小于当前记录的该邻居节点的距离,就更新该邻居节点的距离和前驱节点。

(3)重复步骤(1)和(2),直到所有节点都被标记过。

第四步:输出最短路径迭代更新距离和前驱节点后,我们就可以得到从起点s到所有其他节点的最短路径和对应的距离。

我们可以通过从每个节点的前驱节点顺着链表逆向输出路径。

如果某个节点没有前驱节点,就说明它不可达。

综上所述,Dijkstra算法的基本原理是通过迭代更新每个节点的最短路径和前驱节点来求解最短路径问题。

它是一种经典的图算法,具有广泛的应用价值。

熟练掌握Dijkstra算法的基本原理对于深入学习图算法和应用具有重要意义。

Dijkstra算法

Dijkstra算法

返回 结束
7.4 .1 Dijkstra算法

6
下面给出该算法的框图:
通过框图,容易计算该算法计算量 f ( p, q) ( p
2
)

返回 结束
7.4 .1 Dijkstra算法
下面通过一个实例来说明Dijkstra算法是如何工作的。 ∞
7
返回 结束
7.4 .1 Dijkstra算法
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7.4 .1 Dijkstra算法
procedure Dijkstra(G:所有权都为正数的加权连通简单图) {G带有顶点a=v0,v1,…,vn=z和权ω(vi,vj),若(vi,vj)不是G的边,则ω(vi,vj)= ∞} for i:=1 to n dij L(vi)=∞
L(a):=0 S:= (初始化标记,a的标记为0,其余结点标记为∞,S是空集}
返回 结束
7.4 .1 Dijkstra算法
Dijkstra算法基本思想:把图中所有结点分为两组, 每一个结点对应一个距离值。 第一组:包括已确定最短路径的结点,结点对应 的距离值是由v0到此结点的最短路径长度; 第二组:包括尚未确定最短路径的结点,结点对 应的距离值是v0经由第一组结点(中间结点)至 此结点的最短路径长度。 • 按最短路径长度递增的顺序把第二组的结点加到 第一组中去,直至v0可达的所有结点都包含于第 一组。在这个过程中,总保持从v0到第一组各结 点的最短路径长度都不大于从v0至第二组任何结 点的路径长度。
3
返回 结束
7.4 .1 Dijkstra算法
4
设源点为v0 初始时v0进入第一组,v0的距离值为0;第二组包含其它所有结点, 这些结点对应的距离值这样确定(设vi为第二组中的结点)
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基本的dijkstra算法是求单源点到其余各点的最短路径,下面的dijkstra可以返回两个顶点之间的最短路径。

返回数组里储存的是从起始顶点到结束顶点的最短路径经过的点的顺序。

package DijkstraJingxi;public class Dijkstra{public void dijkstra(int n, int v, int dist[], int prev[],int[][] c){ int maxint = Integer.MAX_VALUE; // 表示最大整数上限boolean[] s = new boolean[n]; //记录该点是否被访问过for(int i = 0; i < n; i++){dist[i] = c[v][i]; //目的地点初始化s[i] = false; //记录第i个点是否被访问过,初始化为false;if(dist[i] == maxint){prev[i] = 0;}else{prev[i] = v; //起始点}}dist[v] = 0;s[v] = true; //被访问过for(int i = 0; i < n+1; i++){int temp = maxint;int u = v;for(int j = 0; j < n; j++){if((!s[j]) && (dist[j] < temp)){u = j; //得到最短路径的终点temp = dist[j];}}s[u] = true;for(int j = 0; j < n; j++){if((!s[j]) && (c[u][j] < maxint)){int newdist = dist[u] + c[u][j];if (newdist < dist[j]){dist[j] = newdist; //新的最短路径prev[j] = u; //最短路径的上一个点}}}}}public int[] shortestPath(Graphm G, int v1, int v2){int n = G.n();int q = 0;int[] way = new int[n];int[] dist = new int[n];int[] prev = new int[n];int[][] c = new int[n][n];//路径初始化for(int i = 0; i < n; i++){for(int j = 0; j < n; j++){c[i][j] = G.Matrix[i][j][0];}}//调用dijkstra算法,得到最短路dijkstra(n, v1, dist, prev,c );//得到路径int w = v2;while(w != v1){q++;way[q] = prev[w];w = prev[w];}//得到正确顺序的路径int[] ret = new int[q + 1];int i, j;for(i = 0, j = q ; j >= 1; i++, j--){ ret[i] = way[j];}//路径的终点ret[i] = v2;return ret;}}package a;import java.util.*;//节点class Node{int name;Node fathernode;}//路径class Route{int a;int b;double length;public Route(int x,int y,double len){a=x;b=y;length=len;}}class Rsinfo{int name;double length;}//结果class Result{ArrayList<Rsinfo> rlist;double length;}//public class ShortCut {ArrayList<Node> nodelst;ArrayList<Integer> plist,vlist;double[][] la,lb,w;int[] seq;int N;int sN;int r=0;//nlist 表示节点的列表,public void init(ArrayList<Integer> nlist) {N = nlist.size();la=new double[N][ ];lb=new double[N][ ];w=new double[N][ ];seq=new int[N];plist=new ArrayList<Integer>();vlist=new ArrayList<Integer>();//----------------------------------for(int i=0;i<N;i++){la[i]=new double[N];lb[i]=new double[N];w[i]=new double[N];}//----------------------------------for(int i=0;i<N;i++){seq[i]=nlist.get(i);}//------------------------------------for(int i=0;i<N;i++){for(int j=0;j<N;j++){la[i][j]=1000000;lb[i][j]=1000000;w[i][j]=1000000;}}}public void addNode(ArrayList<Route> ndlist) {Route rt;int x,y;int len=ndlist.size();for(int i=0;i<len;i++){rt=ndlist.get(i);x=this.getChgNum(rt.a);y=this.getChgNum(rt.b);w[x][y]=rt.length;w[y][x]=rt.length;}}//获得经过转换后的数字public int getChgNum(int n){for(int i=0;i<N;i++){if(seq[i]==n)return i;}return 0;}//获得原来的数字public int getOrgNum(int n){return seq[n];}public void getShortCut(Result rs,int root) {int flag=0;flag=this.getChgNum(root);//初始化标号集合rs.rlist=new ArrayList<Rsinfo>();for(int i=0;i<N;i++){if(i==flag){flag=i;vlist.add(i);lb[0][flag]= 0;continue;}plist.add(i);}for(int i=0;i<N;i++){la[0][i] = w[flag][i] ;System.out.println("0 "+ i+" "+w[flag][i]);}r=1;//求出最短路径while(true){Rs2 r2=new Rs2();this.Minla(r2);this.show(la);this.show(plist);lb[r][r2.i]=r2.min;this.Remove(r2.i);this.add(rs, r2.i,r2.min);if(plist.size()==0)break;this.Minlb( r2.i);}}public void Remove(int n){for(int i=0;i<plist.size();i++){if(plist.get(i)==n){plist.remove(i);return;} }}public void add(Result rt,int n,double length) {vlist.add(n);Rsinfo rs=new Rsinfo();=this.getOrgNum(n);rs.length=length;rt.rlist.add(rs);}public void Minla(Rs2 rs){double min=10000000;int flag=0;for(int i=0;i<N;i++){if(this.InP(i)){if(la[r-1][i]<=min){min=la[r-1][i];flag=i;}}}rs.i=flag;rs.min=min;}public void Minlb(int n){double min=10000000;int flag=0;double sum=0;for(int i=0;i<N;i++){if(this.InP(i)){sum=lb[r][n]+w[n][i];if(la[r-1][i]<sum)min=la[r-1][i];else min=sum;la[r][i]=min;}}r++;}//查看是否在P集合中public boolean InP(int n){int len=plist.size();for(int i=0;i<len;i++){if(n==plist.get(i))return true;}return false;}public void show(double[][] t) {for(int i=0;i<N;i++){for(int j=0;j<N;j++){System.out.print(t[i][j]+" ");}System.out.println("");}System.out.println("****************************"); }public void show(ArrayList<Integer> list){System.out.println("###");for(int i=0;i<list.size();i++)System.out.print(" " +list.get(i));System.out.println("");}}//返回两个数字class Rs2{int i;double min;}。

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