Dijkstra算法

Dijkstra算法

函数实现

template<class EdgeType>
void Dijkstra(AdjGraph<EdgeType> &G, int s, EdgeType D[], int Path[])//参数:G图引用,
                                                                                                    //s源点,
                                                                                                    //D是最短路径长度,
                                                                                                    //Path[i]为路径上i的前驱顶点编号
{
    int n = G.vertexNum;
    int i, j;
    for (i = 0; i<n; i++)
    {
        G.Mark[i] = 0;     //图标记
        D[i] = INFINITY;
        Path[i] = -1;//标记此时不存在s到i的路径
    }
    G.Mark[s] = 1;//把源点的先处理
    D[s] = 0;
    Path[s] = s;
    for (i = 0; i<n; i++)//找到一条最短特殊路径,即min{D[j]|G.Mark[j]==0,0<=j<n}
    {       
        EdgeType min = AFFINITY;                    //第一次循环肯定是s本身最短
//      cout << "第" << i << "次循环"<< endl;


        int k = 0;
        for (j = 0; j<n; j++)
        {
            if (G.Mark[j] == 0 && min>D[j])
            {
                min = D[j];
                k = j;
            }
        }
            //已确定从s到k的最短路径
            G.Mark[k] = 1;//更新已确定最短特殊路径的点
            for (Edge<EdgeType> e = G.FirstEdge(k); G.IsEdge(e); e = G.NextEdge(e))
            {
                int endVertex = e.end;
                if (G.Mark[endVertex] == 0 && D[endVertex] > (D[k] + e.weight))
                {//更新到endVertex的最短特殊路径
                    D[endVertex] = D[k] + e.weight;
                    Path[endVertex] = k;
                }
            }


    }

}

测试

    AdjGraph<int> a(6);//图的构造函数就不贴了
    a.setEdge(0, 1, 12);
    a.setEdge(0, 2, 10);
    a.setEdge(0, 4, 30);
    a.setEdge(0, 5, 100);
    a.setEdge(1, 2, 5);
    a.setEdge(2, 3, 50);
    a.setEdge(3, 5, 10);
    a.setEdge(4, 3, 20);
    a.setEdge(4, 5, 60);
    for (int i = 0; i < 6; i++)
    {
        for (int j = 0; j < 6; j++)
        {
            cout << a.matrix[i][j] << " ";
        }
        cout << endl;
    }
    int D[6],Path[6];
    Dijkstra(a, 0, D, Path);
    cout << "D[i]:";
    for (int i = 0; i < 6; i++)
    {
        cout << D[i] << " ";
    }
    cout << endl<<"Path[i]:";
    for (int i = 0; i < 6; i++)
    {
        cout << Path[i] << " ";
    }

    cout << endl;
    for (int i = 0; i < 6; i++)
    {
        int j=i;
        cout << "顶点" << i << ":";
        while (j != 0)
        {
            cout << Path[j] << " ";
            j = Path[j];
        }
        cout << endl;
    }

    cout << endl;
### 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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