Java实现Dijkstra算法

HackMasterX

于 2023-08-14 20:26:35 发布

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文章标签： java 算法开发语言

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本文介绍了如何在Java中实现Dijkstra算法，该算法用于在加权有向图中找到最短路径。通过定义图类，使用优先队列和邻接表来存储和更新节点信息，逐步求解最短路径。示例代码展示了创建图、添加边以及调用Dijkstra方法求解最短路径的过程。

Java实现Dijkstra算法

Dijkstra算法是一种在加权有向图中寻找最短路径的常用算法。它的主要思想是通过不断更新起始节点到其他节点的距离值，逐步找到最短路径。

首先，我们需要定义一个图的类来表示加权有向图。该类包含顶点和边的信息。顶点可以用一个整数编号来表示，边则由起始顶点、目标顶点和权重值组成。

以下是一个简单的图类的实现：

import java.util.*;

class Graph {
   
   
    private int V

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Dijkstra算法的Java实现及应用

2301_79331328的博客

08-14

370

希望本文对你有所帮助！Dijkstra算法的基本原理是，通过不断遍历未确定最短路径的节点，以逐步更新各个节点的最短路径值，从而找到从源节点到其他所有节点的最短路径。创建一个距离数组dist[]，用于存储从源节点到各个节点的当前最短距离，初始化dist[]中的值为正无穷大，表示暂时未能确定最短路径；b. 遍历与节点u相邻的节点v，并计算从源节点到节点v的距离newDistance，即dist[u]加上节点u到节点v的边的权值；循环结束后，dist[]中存储的就是从源节点到其他所有节点的最短路径值。

Dijkstra算法java实现

超大神兽

01-28

1076

Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的最短路径路由算法，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一般的表述通常有两种方式，一种用永久和临时标号方式，一种是用OPEN, CLOSE表方式用OPEN,CLOSE表的方式，其采用的是贪心法的算法策略，大概过程如下： 1.声明两个集合，open和close，ope

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Dijkstra算法的Java实现

TD_Lsw0829的专栏

07-22

1277

Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的最短路径路由算法，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。其基本思想是，设

Dijkstra 算法Java实现

Njhbsj的博客

05-21

326

主要思想：需要二个数组： dis【】和mark【】标记是否访问，前序结点的数组可以不用 1.初始化二维数组，把与开始结点的直接相连接的结点的距离置为权值 2.每次选出已经在dis数组中存在的最小的距离的结点k，然后遍历与k直接相互连接的结点，并且修改对应的dis【】 public void dijkstra(int s){ for (int i = 0; i < total; i++) { mark[i]=0; dis[i]=mati

Dijkstra算法JAVA实现

澈彻策的博客

09-05

530

1.题目给定带权有向图G=（V，E，W），以及源点v∈V，求从v点出发到达其它顶点的最短路径。 2.思路 1)设集合S中的顶点为当前已经找到最短路径的顶点。初始：S={v}，当S=V时算法结束。 2)将从源点v到顶点u且只经过集合S中顶点的路径称为：从v到u相对于S集合的最短路径。 dist[

java实现Dijkstra算法

08-19

Java 实现 Dijkstra 算法 Dijkstra 算法是一种常用的图算法，用于查找加权连通图中从起点到其他顶点的最短距离。该算法的思想是采用贪心法思想，进行 n-1 次查找，找出距离起点最近的一个顶点，标记为已遍历；下一...

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DijkstraAlgorithm:用Java实现Dijkstra算法

04-27

在这个Java实现中，我们将深入理解Dijkstra算法的工作原理，并探讨如何用Java代码来表达这一算法。 Dijkstra算法的基本思想是从起点开始，逐步扩展最短路径，每次选择当前未访问节点中距离源点最近的一个节点，更新...

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什么是dijkstra算法，Java和Python如何实现dijkstra算法

06-27

dijkstra算法：什么是dijkstra算法，Java和Python如何实现dijkstra算法 dijkstra算法：什么是dijkstra算法，Java和Python如何实现dijkstra算法 dijkstra算法：什么是dijkstra算法，Java和Python如何实现dijkstra算法...

Dijkstra算法的 java 实现

CHOOOU的博客

07-25

653

求无权最短路径，使用广度优先搜索即可。如果是有权图，就要用Dijkstra算法。Dijkstra算法是一种贪婪算法。读者可以结合输出和注释尝试理解。代码import java.util.Arrays;public class Test { //无限大 static int INF = Integer.MAX_VALUE; //dis保存某点到各点的花费，不可到为INF

dijkstra算法的java实现

通往花开的路上

01-05

957

算法思想：贪婪算法的一个例子。主要是找到该阶段的一个最优解。首先把结点分为两拨，open(未计算出最小路径的结点），close(已经计算出最小路径的结点）。每次我们都从start结点的子节点中找到一个最短的结点nearest加入，然后更新其未被加入的子节点的距离信息，递归的继续加入，直到start子节点的所有结点都被加入，然后以nearest为节点继续查找，直到所有结点都被加入。算法复杂度为o(

dijkstra 算法的java实现

ZEEKLING

03-21

987

迪杰斯特拉算法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。按路径长度递增次序产生算法：把顶点集合V分成两组：（1）S：已求出的顶点的集合（初始时只含有源点V0）（2）V-S=T：尚未确定的顶点集合将T中顶点按递增的次序加入到S中，保证：（1）从源点V0到S中其他各顶点的长度都不大于从V0到T中任何顶点的最短路径长度（2）每个顶点对应一个距离值 S中顶点：从

Dijkstra（迪杰斯特拉）算法的 java 实现

FengZH的博客

03-06

585

迪杰斯特拉算法解决的问题是：在一个有向图中，求图中一个节点到其他所有节点的最短距离算法思路：每次选取一个离出发点最近且未标记的节点，调整出发点到以这个节点为中心的周边节点的最短距离。这个过程持续 n - 1 次，直到所有节点都遍历完毕。假设有一个这样的图（图片出处：Dijkstra算法Java实现）：求节点 1 到其他节点的最短距离，代码实现如下： public class Tes...

Dijkstra算法 java实现（含测试）

weixin_38830382的博客

01-19

848

D算法的实现(求任意点到其他点的最短距离): package D; import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * @author sean22 * @date 2017/12/13/013. * 通过Dijkstra算法找出距离各点离matrix[0]最近的距离. * 实现步骤: * 初始化节点组: *

Java 实现Dijkstra算法

荒野之鹰

08-08

2593

今天看到一篇文章http://www.kidscode.cn/archives/3406 关于Dijkstra事迹的，就··研究一下最短路径算法，用java实现一下下，基本照着 http://blog.51cto.com/ahalei/1387799 抄的··理解的也是囫囵吞枣。一会儿再去雕琢一下。先把代码放这儿 import java.util.ArrayList; import ...

图的最短路径算法——Dijkstra算法的 java 实现

颹蕭蕭

10-13

5582

dijkstra算法的java实现

JAVA:实现Dijkstra迪杰斯特拉算法(附完整源码)

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

08-09

552

JAVA:实现Dijkstra迪杰斯特拉算法(附完整源码)

Dijkstra算法实现（java），从建立有向图开始！

qq_57211285的博客

05-24

977

手动写入节点，注意要按顺序写，因为节点的姓名和权值关系很大，不能跳着写，这里我加了判断，有兴趣的小伙伴可以适当改进，邻接矩阵大小可以设的很大，就不怕溢出了，这里我只设了6。之后是节点之间的相连并设置权值大小，这里我直接用的某视频的值写入了，这里可以写进方法里，博主比较懒，直接写主函数里了（运行结果图，写入的值我直接给你了，省的你在写（我这么好，不给个赞说不过去吧（doge））那么废话不多说，开始建立有向图，建立图节点，对象有三个，代码注释了。主要特点是以起始点为中心向外，层层扩展，直到扩展覆盖所有顶点。

Java实现之迪杰斯特拉(Dijkstra)算法

qq_64580912的博客

11-27

2383

迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法，用于计算一个结点到其他结点的最短路径。它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先搜索思想)，直到扩展到终点为止。

java 实现Dijkstra算法

最新发布

07-22

Dijkstra算法是一种经典的贪心算法，用于解决单源最短路径问题。其核心思想是通过逐步扩展最短路径集合，找到图中从起点到其他所有节点的最短路径。该算法适用于边权值为非负数的图结构，能够高效地求解最短路径问题[^1]。以下是一个使用Java实现Dijkstra算法的示例代码，采用邻接表表示图，并使用优先队列优化选取当前距离最小的节点： ```java import java.util.*; class Graph { private int V; // 顶点数量 private List<List<Node>> adjList; static class Node { int vertex, weight; Node(int vertex, int weight) { this.vertex = vertex; this.weight = weight; } } Graph(int V) { this.V = V; adjList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < V; i++) { adjList.add(new ArrayList<>()); } } void addEdge(int u, int v, int w) { adjList.get(u).add(new Node(v, w)); adjList.get(v).add(new Node(u, w)); // 如果是无向图 } void dijkstra(int start) { int[] dist = new int[V]; Arrays.fill(dist, Integer.MAX_VALUE); dist[start] = 0; PriorityQueue<Node> pq = new PriorityQueue<>((a, b) -> a.weight - b.weight); pq.add(new Node(start, 0)); while (!pq.isEmpty()) { Node current = pq.poll(); int u = current.vertex; int currentDist = current.weight; if (currentDist > dist[u]) continue; for (Node neighbor : adjList.get(u)) { int v = neighbor.vertex; int weight = neighbor.weight; if (dist[v] > dist[u] + weight) { dist[v] = dist[u] + weight; pq.add(new Node(v, dist[v])); } } } System.out.println("最短路径距离："); for (int i = 0; i < V; i++) { System.out.println("顶点 " + start + " 到顶点 " + i + " 的最短距离为 " + dist[i]); } } } public class DijkstraExample { public static void main(String[] args) { Graph graph = new Graph(6); graph.addEdge(0, 1, 2); graph.addEdge(0, 2, 4); graph.addEdge(1, 2, 1); graph.addEdge(1, 3, 7); graph.addEdge(2, 4, 3); graph.addEdge(3, 4, 2); graph.addEdge(3, 5, 6); graph.addEdge(4, 5, 5); graph.dijkstra(0); } } ``` 上述代码中，`Graph`类用于表示图结构，`dijkstra`方法实现了Dijkstra算法的核心逻辑。通过优先队列（`PriorityQueue`）来维护当前未处理节点中距离最小的节点，确保每次扩展的路径都是当前最短的。该算法的时间复杂度为 $O(E \log V)$，其中 $E$ 是边的数量，$V$ 是顶点数量，适用于稀疏图[^3]。需要注意的是，由于Dijkstra算法依赖于每次选取当前最短路径的节点并将其标记为已处理，因此在存在负权边的情况下，该算法可能会产生错误的结果。负权边可能导致某些节点的最短路径在算法执行后期被进一步优化，但由于这些节点已经被处理，它们的距离值不会被重新计算。