图论之迪杰斯特拉算法

关于迪杰斯特拉算法,我一直是没有理解其精髓,也没有记住它的代码,今天来总结一下,先上一道题目

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以后不用那个Floyd了,复杂度n^3,不怎么样1就超时了,一点都不实用,这个题,我就不自己写代码了,还是复制一下好了,

代码:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn=1005;
const int INF=99999999;
int map[maxn][maxn];//邻接矩阵存图
int dis[maxn];//记录单源最短路距离
int vis[maxn];//已访问标记为1,初始化为0
int num[maxn];//第i个部队驻扎在num[i]城市
int N;//部队数量
int M;//城市数量
int P;//城市之间道路数量
int Q;//需要到达的城市编号
void dijstar(int point)//dis记录从point到各点最短路
{
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    vis[point]=1;
    for(int i=1;i<=M;i++)
        dis[i]=map[point][i];
    for(int i=1;i<M;i++)
    {
        int minn=INF;
        int u;
        for(int j=1;j<=M;j++)
        {
            if(vis[j]==0&&dis[j]<minn)
            {
                minn=dis[j];
                u=j;
            }
        }
        if(minn==INF)
            break;
        vis[u]=1;
        for(int v=1;v<=M;v++)
        {
            if(map[u][v]<INF&&dis[v]>dis[u]+map[u][v])
                dis[v]=dis[u]+map[u][v];
        }
    }
}
int main()
{
    int T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        scanf("%d%d%d%d",&N,&M,&P,&Q);
        for(int i=0; i<=M; i++)//初始化邻接矩阵
            for(int j=0; j<=M; j++)
                i==j?map[i][j]=0:map[i][j]=INF;
        for(int i=1; i<=N; i++) //部队驻扎的城市
            scanf("%d",&num[i]);
        int a,b,t;//临时接收数据
        while(P--)
        {
            scanf("%d%d%d",&a,&b,&t);
            if(map[a][b]>t)
                map[a][b]=map[b][a]=t;//无向图
        }
        int min_time=INF;//最短时间
        dijstar(Q);
        for(int i=1; i<=N; i++)//寻找最短时间
            min_time=min(min_time,dis[num[i]]);
        printf("%d\n",min_time);
    }
    return 0;
}
这个是用邻接矩阵存的图,还有一种用邻接表存图,时间复杂度更低,(不过我还是不怎么会)现在来分析一下这个算法,

第一步,初始化,也就是建图,这个和Floyd是一样的,然后就是看你需要到那个点的最短距离了,是哪个点,就用一个一维数组存一下,然后找最近的点,找到以后标记一下,然后开始松弛,也就是看出边,松弛长度,这里每次找最小值,全部遍历了一遍,(这里应该是可以优化的),还是要多加练习啊,

上面的代码我没有优化,优化的代码以后再贴上吧,(具体就是用邻接表然后把遍历的次数少一点,优先队列?还没有想到怎么回事,以后再补吧)

这个算法的复杂度是O((M+N)logN),这个复杂度我暂且不知道是怎么算出来的,先存一下。

迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是一种寻找图中两点间最短路径的经典算法,适用于无向图和有向图,特别是当边权表示距离、费用或其他成本时。算法的基本思想是从起点开始逐步探索邻接节点,并始终选择当前已访问节点到未访问节点中代价最小的一条边作为下一步的前进方向。 在MATLAB中实现迪杰斯特拉算法通常涉及以下几个步骤: 1. **初始化**:创建一个二维数组或矩阵来存储各顶点之间的距离,将所有初始值设置为无穷大,除了起点到自身的距离设置为0;创建一个布尔型数组记录哪些节点已经被处理过。 2. **选取最小距离节点**:从未被处理过的节点中选出距离起点最近的一个节点作为当前节点。 3. **更新距离**:对于当前节点的所有相邻节点,如果从起点通过当前节点到相邻节点的距离比之前记录的距离更小,则更新这个距离。 4. **标记已处理节点**:将当前节点标记为已经处理过。 5. **重复步骤2至4**,直到所有节点都被处理或找到目标节点。 MATLAB代码示例: ```matlab function [shortestPaths, processedNodes] = dijkstra(graphMatrix, startNode) % graphMatrix 是一个邻接矩阵,其中非零元素表示两个节点间的距离。 % startNode 是起始节点的位置。 % shortestPaths 和 processedNodes 分别返回最短路径矩阵和处理节点状态。 n = size(graphMatrix, 1); visited = false(n, 1); % 初始化未访问节点标志位 distances = inf(1, n); % 初始距离设为无穷大 distances(startNode) = 0; % 起始节点距离设为0 for i = 1:n-1 current = find(~visited & (distances == min(distances(~visited))), 1); visited(current) = true; for j = 1:n if ~visited(j) && graphMatrix(current, j) ~= 0 newDist = distances(current) + graphMatrix(current, j); if newDist < distances(j) distances(j) = newDist; end end end end shortestPaths = distances; processedNodes = visited; ``` **相关问题**: 1. **如何优化迪杰斯特拉算法**?在大数据集上运行时,可以考虑使用优先队列来加速查找下一个最短路径候选节点的过程。 2. **迪杰斯特拉算法与贝尔曼-福特算法的区别是什么**?贝尔曼-福特算法可以在存在负权重边的情况下求解最短路径,而迪杰斯特拉算法不支持负权重边。 3. **如何将迪杰斯特拉算法应用到实际问题中**?比如网络路由优化、地图导航系统中的路径规划等场景,都可以利用此算法来找到从源点到所有其他点的最短路径。
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