最短路径
本文参考自《大话数据结构》,网上有很多关于迪杰斯特拉和弗洛伊德算法的描述和图解,大家都可以去看看,这里就不赘述,只是对迪杰斯特拉算法做简单实现。
在网图和非网图中,最短路径的含义是不同的。由于非网图它没有边上的权值,所谓的最短路径,其实就是指两顶点之间经过的边数最少的路径;而对于网图来说,最短路径,是指两顶点之间经过的边上权值之和最少的路径,并且我们称路径上的第一个顶点是源点,最后一个顶点是终点 。
迪杰斯特拉(Dijkstra)算法
这个算法的思路就是:求整个图的最短路径(最优解,不一定唯一),转化为求局部最优解,以下面这图为例:
求a到d的最短路径,我们肉眼可以看出最短路径是走a->b->d
或者a->c->d
,但这只是简单的情况,那么假如有几十个点的情况,怎么做呢?
我们可以将复杂的问题简单化,分步求解:
复杂的不会求,那么这个够简单了吧,a到b的距离,只有1条边,很明显就是1
那这个呢?a到d的最短距离,a到d有2条路可以走,分别是a->b->d
和a->d
,也就是1+2
和4
做比较。
那么n个结点呢?一样的,就是每次都拿到源结点,然后找到所有能到达目的结点的路径,然后比较所有路径的长度;因为我们一开始并不知道走哪条路能到达目的结点,所以我们需要遍历整个图所有结点;而计算到目的结点的最优解,就变成了每一次都计算出到v(v指任意结点)结点的最短路径,每一次的局部最短路径(最优解),合起来就变成了最终的最短路径(最优解)。这就是迪杰斯特拉算法的灵魂。
#define MAXVEX 9
#define INFINITY 65535
typedef int Pathmatirx[MAXVEX]; //用于存储最短路径下标的数组
typedef int ShortPathTable[MAXVEX]; //用于存储到各点最短路径的权值和
/* Dijkstra算法,求有向图G的v0顶点到其余顶点v最短路径P[v]及带权长度D[v],P[v]的值为前驱顶点下标,D[v]表示v0到v的最短路径长度和 */
void ShortestPath_Dijkstra(MGraph G, int v0, Pathmatirx *P, ShortPathTable *D){
int v, w, k, min;
int final[MAXVEX]; //final[w] = 1表示求得顶点v0到vw的最短路径
for(v=0;v<G.numVertexes;v++){
//初始化数据
final[v] = 0; //全部顶点初始化为未知最短路径状态
(*D)[v] = G.matirx[v0][v]; //将与v0点有连线的顶点加上权值
(*P)[v] = 0; //初始化路径数组P为0
}
(*D)[v0] = 0; //v0至v0路径为0
final[v0] = 1; //v0至v0不需要求路径
/* 开始主循环,每次求得v0到某个v顶点的最短路径 */
for(v=1;v<G.numVertexes;v++){
min = INFINITY; //当前所知离v0顶点的最近距离
for(w=0;w<G.numVertexes;w++){
//寻找离v0最近的顶点
if(!final[w] && (*D)[w]<min){
k = w;
min = (*D)[w]; //w顶点离v0顶点更近
}
}
final[k] = 1; //将目前找到的最近的顶点置为1
for(w=0;w<G.numVertexes;w++){
//如果经过v顶点的路径比现在这条路径的长度短的话
if(!final[w] && (min+G.matirx[k][w] <