算法思想:
对于图 G = {V,{E}},将图中的定点划分成两部分。
1.S 集合,表示已经找到最短路径的点
2.V-S,未找到最短路径的点
算法按最短路径长度递增的顺序逐个将第二组顶点加入 S,同
时用找到的顶点,来更新最短路径数组。注意已经找到的点
的最短路径不会被更新,证明如下:
假设我们找到 v1的最短路径为(v0……..v1),随后我们找到
v2,其路径为(v0……v2),我们发现(v0….v2…v1)的距
离比(v0….v1)的短。那么(v0…v2)的距离比(v0…v1)
短。然而我们是按最短路径递增的顺序找顶点的,v1不会在
v2之前被找到。所以已找到的顶点的路径不会被更新。
下面的定理也说明了这一点
下一条最短路径或者是弧(v0,vx),或者是中间经过 S 中
某些顶点,而后到达 vx 的路径。
#define MAX_VERTEX_NUM 20
#define INFINITY 0x7FFFFFFF
typedef enum{DG,DN,UDG,UDN}GraphKind;
typedef int AdjType;
typedef char VertexData;
typedef struct ArcNode{
AdjType adj;
}ArcNode;
typedef struct AdjMatrix{
VertexData vertex[MAX_VERTEX_NUM];
ArcNode arcs[MAX_VERTEX_NUM][MAX_VERTEX_NUM];
int vexnum,arcnum;
GraphKind kind;
AdjMatrix()
{
for(int i = 0; i < MAX_VERTEX_NUM; i++)
{
for(int j = 0; j < MAX_VERTEX_NUM; j++)
{
if( i==j ) arcs[i][j].adj = 0;
else
arcs[i][j].adj = INFINITY;
}
}
}
}AdjMatrix;
void shortestPath(AdjMatrix g,int v0,int *dist,int path[])
{
bool visit[MAX_VERTEX_NUM];
int select = 0;
memset(visit, false, sizeof(visit));
visit[v0] = true;
for(int i = 0; i < g.vexnum; i++)
{
if(i == v0) dist[i] = 0;
else
{
dist[i] = g.arcs[v0][i].adj;
path[i] = v0;
}
}
for(int i = 1; i < g.vexnum-1; i++)
{
int min = 0x7FFFFFFF;
for(int j = 0; j < g.vexnum; j++)
{
if(visit[j]) continue;
if(min > dist[j])
{
min = dist[j];
select = j;
}
}
if(min == 0x7fffffff)
{
cout<<"ERROR"<<endl;
return;
}
visit[select] = true;
for(int j = 0; j < g.vexnum; j++)
{
if(select != j && g.arcs[select][j].adj != INFINITY && dist[j] > min+g.arcs[select][j].adj)
{
dist[j] = min + g.arcs[select][j].adj;
path[j] = select;
}
}
}
}