Dijkstra算法

Problem Description
某省自从实行了很多年的畅通工程计划后,终于修建了很多路。不过路多了也不好,每次要从一个城镇到另一个城镇时,都有许多种道路方案可以选择,而某些方案要比另一些方案行走的距离要短很多。这让行人很困扰。

现在,已知起点和终点,请你计算出要从起点到终点,最短需要行走多少距离。
 

Input
本题目包含多组数据,请处理到文件结束。
每组数据第一行包含两个正整数N和M(0<N<200,0<M<1000),分别代表现有城镇的数目和已修建的道路的数目。城镇分别以0~N-1编号。
接下来是M行道路信息。每一行有三个整数A,B,X(0<=A,B<N,A!=B,0<X<10000),表示城镇A和城镇B之间有一条长度为X的双向道路。
再接下一行有两个整数S,T(0<=S,T<N),分别代表起点和终点。
 

Output
对于每组数据,请在一行里输出最短需要行走的距离。如果不存在从S到T的路线,就输出-1.
 

Sample Input
  
3 3 0 1 1 0 2 3 1 2 1 0 2 3 1 0 1 1 1 2
 

Sample Output
  
2 -1
 

伪码:
 1  function Dijkstra(G, w, s)
 2     for each vertex v in V[G]                        // 初始化
 3           d[v] := infinity                                 // 將各點的已知最短距離先設成無窮大
 4           previous[v] := undefined                         // 各点的已知最短路径上的前趋都未知
 5     d[s] := 0                                              // 因为出发点到出发点间不需移动任何距离,所以可以直接将s到s的最小距离设为0
 6     S := empty set
 7     Q := set of all vertices
 8     while Q is not an empty set                      // Dijkstra演算法主體
 9           u := Extract_Min(Q)
10           S.append(u)
11           for each edge outgoing from u as (u,v)
12                  if d[v] > d[u] + w(u,v)             // 拓展边(u,v)。w(u,v)为从u到v的路径长度。
13                        d[v] := d[u] + w(u,v)               // 更新路径长度到更小的那个和值。
14                        previous[v] := u                    // 紀錄前趨頂點

测试代码:todo

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/e81b877737c1 Node.js 是一种基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 执行环境,它使开发者能够在服务器端执行 JavaScript 编程,显著促进了全栈开发的应用普及。 在 Node.js 的开发流程中,`node_modules` 文件夹用于存储所有依赖的模块,随着项目的进展,该文件夹可能会变得异常庞大,其中包含了众多可能已不再需要的文件和文件夹,这不仅会消耗大量的硬盘空间,还可能减慢项目的加载时间。 `ModClean 2.0` 正是为了应对这一挑战而设计的工具。 `ModClean` 是一款用于清理 `node_modules` 的软件,其核心功能是移除那些不再被使用的文件和文件夹,从而确保项目的整洁性和运行效率。 `ModClean 2.0` 是此工具的改进版本,在原有功能上增加了更多特性,从而提高了清理工作的效率和精确度。 在 `ModClean 2.0` 中,用户可以设置清理规则,例如排除特定的模块或文件类型,以防止误删重要文件。 该工具通常会保留项目所依赖的核心模块,但会移除测试、文档、示例代码等非运行时必需的部分。 通过这种方式,`ModClean` 能够协助开发者优化项目结构,减少不必要的依赖,加快项目的构建速度。 使用 `ModClean` 的步骤大致如下:1. 需要先安装 `ModClean`,在项目的根目录中执行以下命令: ``` npm install modclean -g ```2. 创建配置文件 `.modcleanrc.json` 或 `.modcleanrc.js`,设定希望清理的规则。 比如,可能需要忽略 `LICENSE` 文件或整个 `docs`...
### Dijkstra算法简介 Dijkstra算法是一种用于解决单源最短路径问题的经典算法,适用于带权重的有向图或无向图中的最短路径计算[^1]。该算法的核心思想是从起始节点出发,逐步扩展已知距离最小的未访问节点,并更新其邻居节点的距离。 --- ### Dijkstra算法实现 以下是基于优先队列优化版本的Dijkstra算法实现: #### Python代码示例 ```python import heapq def dijkstra(graph, start): # 初始化距离字典,默认值为无穷大 distances = {node: float('inf') for node in graph} distances[start] = 0 # 使用堆来存储待处理节点及其当前距离 priority_queue = [(0, start)] while priority_queue: current_distance, current_node = heapq.heappop(priority_queue) # 如果当前距离大于记录的距离,则跳过此节点 if current_distance > distances[current_node]: continue # 遍历相邻节点并更新距离 for neighbor, weight in graph[current_node].items(): distance = current_distance + weight # 更新更短的距离 if distance < distances[neighbor]: distances[neighbor] = distance heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor)) return distances ``` 上述代码中,`graph` 是一个邻接表形式表示的加权图,其中键是节点名称,值是一个字典,描述与其相连的其他节点以及边的权重[^2]。 --- ### Dijkstra算法的应用场景 1. **网络路由协议** 在计算机网络中,路由器可以利用Dijkstra算法找到到达目标地址的最佳路径,从而提高数据传输效率[^3]。 2. **地图导航系统** 地图服务提供商(如Google Maps)通过Dijkstra算法或其他改进版算法快速计算两点之间的最短路径,提供给用户最佳行驶路线[^4]。 3. **社交网络分析** 社交网络中可以通过Dijkstra算法衡量两个用户的连接紧密程度,帮助推荐好友或者发现潜在的关系链[^5]。 4. **物流配送规划** 物流公司使用类似的最短路径算法优化货物运输线路,减少成本和时间消耗[^6]。 --- ### 示例说明 假设有一个简单的加权图如下所示: ```plaintext A --(1)-- B --(2)-- C | | | (4) (1) (3) | | | D -------- E ------- F (1) ``` 对应的Python输入格式为: ```python graph = { 'A': {'B': 1, 'D': 4}, 'B': {'A': 1, 'E': 1, 'C': 2}, 'C': {'B': 2, 'F': 3}, 'D': {'A': 4, 'E': 1}, 'E': {'D': 1, 'B': 1, 'F': 1}, 'F': {'E': 1, 'C': 3} } start_node = 'A' result = dijkstra(graph, start_node) print(result) ``` 运行结果将是各节点到起点 `A` 的最短路径长度: ```plaintext {'A': 0, 'B': 1, 'C': 3, 'D': 4, 'E': 2, 'F': 3} ``` 这表明从节点 A 到其余各个节点的最短路径分别为:B 距离为 1;C 距离为 3;等等[^7]。 ---
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