单源最短路算法 Dijstra Bellman-Ford

本文详细介绍了两种经典的最短路径算法——Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。通过具体实例展示了如何使用这两种算法来寻找图中两点之间的最短路径,并探讨了它们的应用场景及优缺点。

SDUT oj  2143

以此题为例
看一下DJ算法


先讲一下什么叫松弛。。
比方说1到4是可直达的,边权是6;
但发现从1到3 再到4这条路的权更小为5;那么更新1到4的权值为5;大体就是这个意思

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define INF 0x3f3f3f3f
int t[105][105];//存点,存线
int dis[105];记录单源到各个点的最小权值
int vis[105];标记是否已经走过这个点
void DJ(int n)
{
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    for(int i=1; i<=n; i++)//先用dis存从源头开始的所能到达的地方的权值
    {
        dis[i]=t[1][i];//此题目是将1作为源头
    }
    vis[1]=1;//标记走过
    int ans=0;//算总权值(单元出发走遍全图)
    for(int i=2; i<=n; i++)//源头开始,只要再找n-1个点就可以
    {
        int pos=i;//记录与当前点连接的是最小权的点
        int M=INF;//标记最小权
        for(int j=1; j<=n; j++)
        {
            if(!vis[j]&&M>dis[j])//点没走过且为更小权,则更新
            {
                M=dis[j];
                pos=j;
            }
        }
        if(M==INF)//如果发现权值没有更新,说明不是连通图
        return -1;
       vis[pos]=1;//标记走过
        ans+=M;//加上这个权值
        for(int j=1; j<=n; j++)//更关键的松弛操作
        {
            if(!vis[j])//前提是没走过的点
            {
                if(dis[j]>(M+t[pos][j]))
                {
                    dis[j]=M+t[pos][j];
                }
            }
        }
    }
}
int main()
{
    int n,m;
    while(~scanf("%d %d",&n,&m))
    {
        for(int i=0; i<=n; i++)//我觉得只要是最短路的题目,都要给图一个初始化
            for(int j=0; j<=n; j++)
                t[i][j]=(i==j?0:INF);
        while(m--)
        {
            int u,v,w;
            scanf("%d %d %d",&u,&v,&w);//存点,存线
            if(t[u][v]>w)
                t[v][u]=t[u][v]=w;//无向图
        }
        DJ(n);
        printf("%d\n",dis[n]);
    }
}



SDUT 2894

以此题为例讲一下BellmanFrod(程序部分借鉴了别的博主)


对于这个算法,比较好的地方就是可以解决像这个数据量特大的题目,开不了那么大的二维数组的

#include <stdio.h>
#define INF 0x3f3f3f3f
int dis[500004];//记录从源头到某点的最小权
int u[4000004]起点, v[4000004]终点, w[4000004]边权;
int main()
{
    int n, m, i, k, s, e, flag, t;
    while(scanf("%d %d", &n, &m) != EOF)
    {
        int x, y, z;
        t = 1;
        for(i = 1; i <= m; i++)
        {
            scanf("%d %d %d", &x, &y, &z);//此题为无向图,所以连接的两点间会有两个“边”;
            u[t] = x, v[t] = y, w[t] = z;
            t++;
            u[t] = y, v[t] = x, w[t] = z;
            t++;
        }
        scanf("%d %d", &s, &e);//输入起点和终点,bellmanford可以去求任意两点间的最短路

        for(i = 1; i <= n; i++)//对于图的预处理,和DJ算法的不用点,BF是要起点为0 其余为INF;
            dis[i] = INF;
        dis[s] = 0;
        for(k = 0; k < n-1; k++)//算法主要内容
        {
            x= 0;
            for(i = 1; i <= m*2; i++)//因为是无向图,所以边数*2;
            {
                if(dis[v[i]] > dis[u[i]] + w[i])//松弛,
                {
                    dis[v[i]] = dis[u[i]] + w[i];
                    x = 1;
                }
            }
            if(x == 0)
                break;
        }
        flag = 0;
        for(i = 1; i <= m; i++)//判断是否有负边权
        {
            if(dis[v[i]] > dis[u[i]] + w[i])//经过松弛后,如果仍然比加上某边权还小,那么一定存在负边权
                flag = 1;
        }
        if(flag)
            printf("NO PATH\n");
        else
            printf("%d\n", dis[e]);
    }
    return 0;
}



### 回答1: 短路算法是指在加权图中找到从一个顶点到另一个顶点的短路径的算法。Matlab中有多种实现短路算法的方式,其中一种比较常用的是Dijkstra算法。下面是使用Matlab实现Dijkstra算法的示例代码。 假设有一个加权无向图,其中有5个顶点V={1, 2, 3, 4, 5}和8条边E={(1,2,10),(1,3,20),(2,3,30),(2,4,15),(3,4,5),(3,5,25),(4,5,20),(5,1,5)},其中每条边的三个元素分别表示起始顶点、终止顶点和边的权重。现在需要求从顶点1到其他各个顶点的短路径。 ```matlab % 构建邻接矩阵 n = 5; % 图的顶点数 m = 8; % 图的边数 G = inf(n); % 初始化邻接矩阵 for i = 1:n G(i,i) = 0; % 对角线上的元素为0 end for i = 1:m u = E(i,1); % 边的起始顶点 v = E(i,2); % 边的终止顶点 w = E(i,3); % 边的权重 G(u,v) = w; G(v,u) = w; % 对称矩阵 end % Dijkstra算法短路径 dist = inf(1,n); % 到各个顶点的距离 dist(1) = 0; % 起始点的距离为0 visited = zeros(1,n); % 标记是否访问过 for i = 1:n-1 % 找到距离起点近的顶点 min_dist = inf; for j = 1:n if ~visited(j) && dist(j) < min_dist u = j; min_dist = dist(j); end end visited(u) = 1; % 标记已访问 % 更新与u相邻的顶点的距离 for v = 1:n if ~visited(v) && G(u,v) < inf new_dist = dist(u) + G(u,v); if new_dist < dist(v) dist(v) = new_dist; end end end end % 输出短路径 for i = 1:n fprintf('从1到%d的短距离为:%d\n', i, dist(i)) end ``` 输出结果为: ``` 从1到1的短距离为:0 从1到2的短距离为:10 从1到3的短距离为:20 从1到4的短距离为:25 从1到5的短距离为:5 ``` ### 回答2: 短路算法是一种用于查找网络中两个节点之间短路径的方法。在Matlab中,我们可以使用图算法工具箱(Graph Algorithm Toolbox)中的函数来实现短路算法。 一种常用的短路算法是Dijkstra算法,它适用于没有负权边的图。在Matlab中,我们可以使用函数dijkstra来计算短路径。这个函数需要输入一个表示图的邻接矩阵,以及起点和终点的索引。邻接矩阵中,矩阵元素a(i,j)表示节点i到节点j之间的权值,如果节点i和节点j之间没有边,则a(i,j)设为无穷大。 另一种常用的短路算法Bellman-Ford算法,它可以处理带有负权边的图。在Matlab中,我们可以使用函数bellmanford来计算短路径。这个函数需要输入一个表示图的邻接矩阵,以及起点和终点的索引。类似于dijkstra函数中的邻接矩阵,Bellman-Ford算法也将矩阵中的无穷大设为节点之间没有边。 使用Matlab的短路算法可以帮助我们解决许多实际问题,例如在交通网络中求解短驾驶路径或计算电力网络中的短传输路径。同时,我们还可以通过可视化结果来更好地理解网络中节点和边之间的关系。 ### 回答3: 短路算法是图论中的一个重要算法,用于在图中找到从起点到终点的短路径。其中,Matlab作为一种强大而灵活的编程语言,常常被用来实现算法的计算和可视化。 在Matlab中,可以使用图论工具箱提供的函数来实现短路算法。其主要步骤如下: 1. 构建图:首先,需要使用图论工具箱的函数创建一个有向图或无向图,并根据实际需求定义节点和边。可以使用函数`graph()`或`digraph()`来构建图。 2. 定义权重:根据实际情况,需要为图的边指定权重。可以使用函数`addedge()`或`addedge()`为图的每条边添加权重。 3. 寻找短路径:使用函数`shortestpath()`或`shortestpathtree()`来计算从起点到终点的短路径。这些函数使用Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法进行计算。 4. 可视化结果:使用Matlab的绘图工具,如`plot()`或`plotgraph()`函数,将图和短路径可视化出来,便于观察和分析结果。 需要注意的是,在使用Matlab实现短路算法时,可以根据具体需求选择合适的算法和函数,并对算法的输入参数进行适当调整,以达到佳的计算效果。另外,还可以结合其他的Matlab功能,如处理大规模图的函数、并行计算等,来提高算法的执行效率。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Meikesibondwell

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值