Dijkstra 二分堆+邻接链表

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原创最新推荐文章于 2026-06-22 08:15:00 发布 1.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

邻接链表：稀疏图存储与遍历优化实践图数据结构是表示实体间关系的核心工具，邻接链表作为稀疏图的高效存储方案，通过为每个顶点维护邻居链表实现O(V+E)的空间复杂度。其核心优势在于处理社交网络、路由规划等边数远少于完全图的场景，相比邻接矩阵可节省90%以上内存。技术实现上结合哈希表优化查询效率，利用并行BFS/DFS提升遍历性能，并通过内存池、SIMD指令集等工程优化手段应对大规模图处理挑战。在推荐系统、风控分析等实际应用中，邻接链表展现出优异的扩展性和灵活性，特别是处理动态变化的图结构时，增量更新策略比矩阵重建更高效。阅读详情

注：此文属于个人笔记，转载请注明出处。欢迎给各位提出意见。

注意的地方：priority_queue的用法，使用greater<>需要重载大于符号。

/* Dijkstra: BHeap + Linked List */ #include <iostream> #include <queue> #include <vector> #define PB push_back #define F(i,a,b) for (int i=a;i<=b;i++) #define MAXN 1002 using namespace std; class node { public: int t, d; node(int a, int b) { t=a, d=b; } bool operator > (const node& b) const { return (d>b.d); } }; priority_queue<node, vector<node>, greater<node> > pq; bool mk[MAXN]; int d[MAXN]; vector<node> lst[MAXN] ; void dijkstra(int s, int t) { //init memset(d,1, sizeof(d)); d[s]=0; pq.push( node(s, 0) ); int v; while (!mk[t]) { while ( mk[ pq.top().t ] ) pq.pop(); v=pq.top().t; mk[v]=true; if (v==t) break; vector<node>::iterator it=lst[v].begin(); while ( it!=lst[v].end() ) { int u=(*it).t; int dis=(*it).d; if (d[u]==-1 || d[v]+dis<d[u]) { d[u]=d[v]+dis; pq.push( node(u, d[u]) ); } it++; } } } int n, m, s, t; int main() { freopen ("in.txt", "r" , stdin); //freopen ("outtxt", "w", stdout); cin >> n >> m >> s >> t; int a, b ,c; F(i,1,m) { cin >> a >> b >> c; lst[a].PB( node(b, c) ); lst[b].PB( node(a, c) ); } dijkstra(s, t); cout << d[t]; return 0; } /* in.txt 6 9 1 5 1 6 14 1 3 9 1 2 7 2 3 10 3 4 11 3 6 2 2 4 15 4 5 6 5 6 9 http://en.wikipedia.org/wiki/File:Dijksta_Anim.gif output: 20 */

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