迪杰斯特拉【模板】 持续更新

本文深入探讨了Dijkstra算法的原理与应用,通过具体的代码示例,详细讲解了如何使用该算法解决最短路径问题。从初始化到迭代更新,每一步骤都进行了详尽的解析,帮助读者理解算法的核心思想。
#include<bits/stdc++.h>
//#include <iostream>
//#include <cstring>
//#pragma GCC optimize(2)
#include<time.h>
using namespace std;
#define maxn 205
#define inf 1e18
#define eps 0.00001
typedef long long ll;
const ll mod = 1e9+7;
const double pi = acos(-1);

ll n,vis[maxn][maxn],dis[maxn];
bool flag[maxn];

void dij()
{

   ll now = 1;

   for(ll i = 2; i <= n; i++)
   {
       dis[i] = inf;
   }

   flag[1] = 1;


   for(ll i = 1; i <= n; i++)
   {
       ll temp = inf;

       for(ll j = 1 ; j <= n; j++)
       {
           if(flag[j] == 0 && dis[j] < temp)
           {
               temp = dis[j];
               now = j;
           }
       }

       flag[now] = 1;

       for(ll j = 1; j <= n; j++)
            dis[j] = min(dis[j],dis[now]+vis[now][j]);

   }
   return ;
}

int main()
{
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(0);cout.tie(0);

    //freopen("D:\\test1.in","w",stdout);
    //srand((int)time(0));

    cin >> n;

    for(ll i = 1; i <= n; i++)
        for(ll j = 1; j <= n; j++)
            vis[i][j] = inf;

    for(ll i = 1; i <= n-1; i++)
    {
        for(ll j = 1; j <= n - i; j++)
        {
            ll temp;
            cin >> temp;
            vis[i][i+j] = temp;

            if(i == j)
                vis[i][j] = 0;
        }
    }

    dij();

    cout << dis[n] << endl;

    return 0;
}

 

### C++ 实现的迪杰斯特拉算法模板 为了实现迪杰斯特拉算法,在C++中可以利用优先队列来优化节点的选择过程。下面是一个基于`priority_queue`的数据结构以及邻接表表示法下的迪杰斯特拉算法模板[^1]。 ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <queue> #include <utility> // For pair using namespace std; // 定义无穷大常量 const long long INF = 1e18; typedef pair<long long, int> pli; void dijkstra(int start, vector<vector<pair<int, long long>>> &adjList, vector<long long> &dist) { dist[start] = 0; priority_queue<pli, vector<pli>, greater<>> pq; // 使用greater<>使得最小堆顶元素先出队 pq.push({0, start}); while (!pq.empty()) { auto [d, u] = pq.top(); pq.pop(); if (d != dist[u]) continue; // 跳过已经更新过的更远距离 for (auto &[v, w] : adjList[u]) { // 遍历相邻结点 if (dist[v] > d + w) { dist[v] = d + w; pq.push({dist[v], v}); } } } } ``` 此代码片段展示了如何初始化起点的距离为零,并通过遍历其邻居不断尝试找到到达其他各点较短路径的过程。这里采用了`pair<long long,int>`存储当前累计权重及其对应顶点编号的形式加入到最小堆当中以便每次都能取出离起始位置最近未处理过的顶点继续探索下去[^2]。 对于实际应用而言,当涉及到大量图形操作时,考虑采用Boost Graph Library可能是个不错的选择,因为该库提供了对多种图论问题的支持,其中包括了Dijkstra算法在内的许多高效解决方案[^3]。
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