Dijkstra+DFS

图论算法实战:从DFS到Dijkstra的完整代码实现 关键词:图论算法, 深度优先搜索(DFS), 广度优先搜索(BFS), Dijkstra算法, 最短路径, 图数据结构, 算法复杂度分析摘要:本文系统解析图论核心算法体系,从基础遍历到高级路径寻找,构建完整知识框架。通过理论推导与代码实现双轨并行的方式,深入探讨DFS、BFS及Dijkstra算法的内在原理、实现细节与性能优化。提供生产级代码实现,结合可视化图表与复杂度分析,帮助读者从理论理解到实战应用全面掌握图算法精髓。图论作为数学与计算机科学的交叉领域,提供了描述和分析实体间关系的强大框架。从欧拉173 阅读详情

1、使用Dijkstra算法记录所有的最短路径

vector<int> pre[maxv];
void Dijkstra(int s) 
{
	fill(d,d+maxv,inf);
	d[s]=0;
	for(int i=0;i<n;i++)
	{
		int u=-1;
		int min=inf;
		for(int j=0;j<n;j++)
		{
			if(vis[j]==false&&d[j]<min)
			{
				u=j;
				min=d[j];
			}
		}
		if(u==-1) return;
		vis[u]=true;
		for(int v=0;v<n;v++)
		{
			if(vis[v]==false&&G[u][v]!=inf)
			{
				if(d[u]+G[u][v]<d[v])
				{
					d[v]=d[u]+G[u][v];
					pre[v].clear();
					pre[v].push_back(u);
				}
				else if(d[u]+G[u][v]==d[v])
				{
					pre[v].push_back(u);
				}
			}
		}
	}
}

2、遍历所有最短路径,找出一条使第二标尺最优的路径 

int optvalue;
vector<int> pre[maxv];
vector<int> path,tempPath;
void DFS(int v)
{
	//递归边界 
	if(v==st)
	{
		tempPath.push_back(v);
		int value;
		计算路径tempPath上的value值;
		if(value由于optvalue值)
		{
			optvalue=value;
			path=tempPath;
		} 
		tempPath.pop_back();
		return;
	}
	
	//递归调用 
	tempPath.push_back(v);  //压入 
	for(int i=0;i<pre[v].size();i++)
	{
		DFS(pre[v][i]);
	}
	tempPath.pop_back();  //弹出 
} 

 

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