迪杰斯特拉算法实现-Dijkstra 简单版

最短路径 #include <cstdio> #include <cstring> #include <stack> using namespace std; #define maxn 105 int n, cnt = 0, lowcost[maxn], head[maxn]; struct edge { int to, w, next; }e[maxn * ma... 阅读详情

 迪杰斯特拉算法实现单源最短路

使用了 邻接表来存放图的信息,使用了优先级队列。

#include <iostream>
#include<queue>
#include<vector>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int inf = 1 << 26;
struct qnode
{
	int v;
	int c;
	qnode(int _v = 0, int _c = 0) :v(_v), c(_c) {}
	bool operator <(const qnode &r)const //反顺序,则从小到大
	{
		return c > r.c;
	}
};
struct Edge
{
	int v, cost;
	Edge(int _v = 0, int _cost = 0) :v(_v), cost(_cost) {}
};
vector<Edge>E[100];
bool vis[100];
int dist[100];
void Dijkstra(int n, int start)//点的编号从1开始
 {
	     memset(vis, false, sizeof(vis));
	     for (int i = 1; i <= n; i++)dist[i] = inf;
	     priority_queue<qnode>que; //大顶堆(降序),队头元素最大
	     while (!que.empty())  que.pop();

	     dist[start] = 0;
		 que.push(qnode(start, 0));
	     qnode tmp;
	     while (!que.empty())
	     {
		         tmp = que.top();
		         que.pop();
		         int u = tmp.v;//点
				 if (vis[u])continue;
					vis[u] = true;
		         for (int i = 0; i < E[u].size(); i++)
			        {
						int v = E[u][i].v;//u邻接到的点
			            int cost = E[u][i].cost;
			            if (!vis[v] && dist[v] > dist[u] + cost)
				             {
								dist[v] = dist[u] + cost;
				               que.push(qnode(v, dist[v]));
							 }
				}
		 }
}

int main()
{
	int n, m,a,b,w;
	Edge e;

	cin >> n >> m;

	for (int i = 1; i <= m; i++) {
		cin >> a >> b >> w;
		e.v = b;
		e.cost = w;
		E[a].push_back(e);
		e.v = a;
		e.cost = w;
		E[b].push_back(e);
	}
	Dijkstra(n, 1);
	for (int i = 1; i <= n; i++) {
		cout << dist[i] << " ";  //点1 到其他点的最短路径
	}
	return 0;
}

 

Dijkstra迪杰斯特拉算法 C++实现 本篇文章主要介绍了Dijkstra迪杰斯特拉算法的C++实现,文章包含两个部分,在第一部分中我会简单介绍迪杰斯特拉算法以及一些个人的理解,第二部分会对C++代码的逻辑进行解释。下面是我已经上传的代码资源,大家有兴趣的可以点击链接下载资源。 迪杰斯特拉算法的C++实现 1 .迪杰斯特拉算法 第一部分中我们首先来研究下迪杰斯特拉算法。迪杰斯特拉算法本质上是一个贪心算法,通过不断迭代取得局部最优解的方法,最终找到整体的最优解。迪杰斯特拉算法主要用于在有权图中计算出各节点到初始节点的最短路径。例如在接下来的分析中我 阅读详情

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