6-11 Shortest Path [1](25 分)

本文介绍了一种求解有向图中从任意顶点到指定源顶点的无权最短距离算法。通过使用队列实现广度优先搜索,算法能够有效地找到每个顶点到源顶点的距离。

6-11 Shortest Path [1](25 分)

Write a program to find the unweighted shortest distances from any vertex to a given source vertex in a digraph.

Format of functions:

void ShortestDist( LGraph Graph, int dist[], Vertex S );

where LGraph is defined as the following:

typedef struct AdjVNode *PtrToAdjVNode; 
struct AdjVNode{
    Vertex AdjV;
    PtrToAdjVNode Next;
};

typedef struct Vnode{
    PtrToAdjVNode FirstEdge;
} AdjList[MaxVertexNum];

typedef struct GNode *PtrToGNode;
struct GNode{  
    int Nv;
    int Ne;
    AdjList G;
};
typedef PtrToGNode LGraph;

The shortest distance from V to the source S is supposed to be stored in dist[V]. If V cannot be reached from S, store -1 instead.

Sample program of judge:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

typedef enum {false, true} bool;
#define MaxVertexNum 10  /* maximum number of vertices */
typedef int Vertex;      /* vertices are numbered from 0 to MaxVertexNum-1 */

typedef struct AdjVNode *PtrToAdjVNode; 
struct AdjVNode{
    Vertex AdjV;
    PtrToAdjVNode Next;
};

typedef struct Vnode{
    PtrToAdjVNode FirstEdge;
} AdjList[MaxVertexNum];

typedef struct GNode *PtrToGNode;
struct GNode{  
    int Nv;
    int Ne;
    AdjList G;
};
typedef PtrToGNode LGraph;

LGraph ReadG(); /* details omitted */

void ShortestDist( LGraph Graph, int dist[], Vertex S );

int main()
{
    int dist[MaxVertexNum];
    Vertex S, V;
    LGraph G = ReadG();

    scanf("%d", &S);
    ShortestDist( G, dist, S );

    for ( V=0; V<G->Nv; V++ )
        printf("%d ", dist[V]);

    return 0;
}

/* Your function will be put here */

Sample Input (for the graph shown in the figure):

7 9
0 1
0 5
0 6
5 3
2 1
2 6
6 4
4 5
6 5
2

Sample Output:

-1 1 0 3 2 2 1


void ShortestDist(LGraph Graph, int dist[], Vertex S)
{
int Front = 0, Rear = 0;
Vertex* queue = (Vertex*)malloc(MaxVertexNum * sizeof(Vertex));
for (int i = 0; i < MaxVertexNum; i++)
queue[i] = dist[i] = -1;
queue[0] = S;
dist[S] = 0;
PtrToAdjVNode ptr;
while (Front <= Rear) {
ptr = Graph->G[queue[Front]].FirstEdge;
while (ptr != NULL) {
if (dist[ptr->AdjV] == -1) {
dist[ptr->AdjV] = dist[queue[Front]] + 1;
queue[++Rear] = ptr->AdjV;
}
ptr = ptr->Next;
}
Front++;
}
}

All-Pairs Shortest Path问题是指在一个带权有向图中,求出任意两个节点之间的最短路径。解决这个问题的算法称为All-Pairs Shortest Path算法。 常用的All-Pairs Shortest Path算法有Floyd-Warshall算法和Johnson算法。 Floyd-Warshall算法的基本思想是动态规划。用dist[i][j]表示从节点i到节点j的最短路径长度,用k表示中间节点,则有状态转移方程: ``` dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j]) ``` 其中,dist[i][j]的初始值为节点i到节点j的边权,如果i和j之间没有边,则为正无穷。算法的核心是对k从1到n的循环,依次更新dist[i][j]的值,最终得到所有节点之间的最短路径长度。 Floyd-Warshall算法的时间复杂度为O(n^3),其中n为节点数,主要时间花费在三层循环上,实际应用中可以通过空间换时间的方式优化算法。 Johnson算法的基本思想是通过引入一个虚拟节点,并将其与所有节点之间的边权设为0,将问题转化为带权有向图中的单源最短路径问题。然后使用Bellman-Ford算法求出虚拟节点到其它所有节点的最短路径长度,再用求最短路径时的松弛操作更新所有边的边权,将问题转化为带权有向图中的多源最短路径问题。最后使用Dijkstra算法求出所有节点之间的最短路径长度。 Johnson算法的时间复杂度为O(n^2logn+m),其中n为节点数,m为边数,主要时间花费在Bellman-Ford算法和Dijkstra算法上,实际应用中可以通过优化数据结构等方式优化算法。
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