Dijkstra‘s Algorithm

最新推荐文章于 2025-12-11 20:57:05 发布
转载 最新推荐文章于 2025-12-11 20:57:05 发布 · 101 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://channing-loh.hashnode.dev/dijkstras-algorithm-to-solve-the-shortest-path-problems
文章标签：

#算法

本文详细介绍了Dijkstra算法解决单源最短路径问题(SSSP)的方法，特别针对稠密图的应用场景，并预告了后续将更新针对稀疏图的堆优化算法。
迪杰斯特拉算法 Dijkstra‘s Algorithm 详解
十七次方
10-01 1443
迪杰斯特拉算法是一个简单而强大的算法，用于解决单源最短路径问题。本文介绍了该算法的基本原理，并提供了一个Java实现示例。使用迪杰斯特拉算法时需要注意，该算法不适用于带负权边的图，因为在负权边存在的情况下，最短路径可能不存在或需要更复杂的算法（如贝尔曼-福德算法）来解决。全文完！
最短路径算法｜Dijkstra‘s Algorithm
嗅探网的博客
09-04 2335
最短路径问题几乎是每个计算机专业学生的必学知识点，相关的算法也比较多样，但其中最经典的肯定是由荷兰计算机科学家，1972年图灵奖得主Edsger Dijkstra于1959年发布的Dijkstra's Algorithm。如果值 sptSet[v] 为true，则顶点 v 包含在 SPT 中，否则不包含。数组 dist[] 用于存储所有顶点的最短距离值。最短路径问题简单来说就是给定一个图和图中的一个源顶点，找到从源到给定图中所有顶点的。以下子图显示了顶点及其距离值，仅显示了具有有限距离值的顶点。
Dijkstra‘s algorithm
weixin_46771870的博客
06-17 207
Dijkstra’s 算法 该算法是求图中最短路径的一个算法，使用该算法的前提是每条边的权重为非负值。 思路：首先选好开始节点，因为距离都是相对的，根节点的距离设为0(自己到自己的距离肯定是0),除了根节点之外的点的距离初始值设为inf（无穷大），之后用一个优先级队列来存放要访问的节点，每次都访问距离根节点最短的节点（其基本思想就是贪心算法的思想，每次先访问到根节点距离最短的节点，然后就能找到最短路径） import heapq #以下图为例子 graph = { "A":{"B":5,"C":1}
Dijkstra Algorithm
量子象限
03-21 284
与BFS不同的是每条路径多了权重 1.步骤： 找到最便宜的节点，即可在最短时间内前往的节点 对于该节点的邻居，检查是否有前往它们的更短路径，如果有，就更新其开销。 重复这个过程，直到对图中的每个节点都这样做了 计算最终路径。 2.注意 只适用于有向无环图（directed acyclic graph, DAG） 不适用于包含负权重边的图（Bellman-Ford algorithm） 3....
Dijkstra's algorithm (狄克斯特拉算法)
好了，游戏到此为止！
03-05 788
概要 狄克斯特拉算法是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法，用于不包含负边的有权图中的单源最短路径问题。 类似于BFS（宽度优先搜索）。 方法 准备priority_queue(优先级队列)，push起点和到其的最短距离的信息（起点为00, 其他顶点为∞）。因为使用了优先级队列，所以信息以最短距离顺序排序。 重复以下的操作，直到优先级队列为空集。 提取优先级队列的先头元素（距离最短的元素） 如...
Dijkstra's Algorithm
黑脉金的博客
08-03 555
Dijkstra's  Algorithm •概述：迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959 年提出的， 因此又叫狄克斯特拉算法。 是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法， 解决的是有向图中最短路径问题。 迪杰斯特拉算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展， 直到扩展到终点为止。 •定义：Dijkstra算法是典型的算法。Di
Dijkstra‘s Algorithm Implementation
2401_88780316的博客
04-26 235
【代码】Dijkstra‘s Algorithm Implementation。
迪杰斯特拉算法（Dijkstra‘s algorithm）以及示例
llllaaaaiiii0421的博客
03-22 571
迪杰斯特拉算法是用于求最短路径的一种算法。注意迪杰斯特拉算法只适用于有向图或者边权非负的无向图，如果边权有负数，则需要使用其他算法，如贝尔man-福德算法。最终得到的最短路径为:1: 0, 2: 3, 3: 4, 4: 3, 5: 5。可以看到结点1到结点4的最短路径为1 -> 2 -> 4，距离为3。设置起点1的最短路径为0，并开始更新周围结点的最短路径。假设有一张图如下，求从结点1到结点4的最短路径。更新 2: 1+2=3, 3: 1+3=4。更新 4: 2+1=3, 5: 2+3=5。
Dijkstra's Algorithm of shortest path
todedu的专栏
05-06 709
If you do graph, sooner or later you will reach this point, Dijkstra :)  T
Dijkstra's algorithm讨论
08-04
**Dijkstra's算法详解** Dijkstra's算法是图论中的一种著名算法，由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻在1956年提出，主要用于解决单源最短路径问题。它能够找到从一个指定起点到图中所有其他顶点的最短路径。在实际...
DIJKSTRA’S ALGORITHM
04-20
迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·迪杰斯特拉（Edsger Wybe Dijkstra）提出的一种用于在图论中解决单源最短路径问题的算法。该算法能够找到一个顶点到其他所有顶点的最短路径，且适用于有向图和无向图，...
Dijkstra_Algorithm:dijkstra算法的实现，
03-04
**Dijkstra算法**是图论中的一个著名算法，由荷兰...对于这类问题，可以考虑使用Bellman-Ford算法或者Johnson's算法。总的来说，Dijkstra算法在很多实际应用中，如路由选择、网络调度、交通规划等领域都有重要价值。
dijkstra 很简单：Dijkstra's algorithm to find the shortest path-matlab开发
05-31
迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）是图论中的一种经典算法，由荷兰计算机科学家艾兹格·迪杰斯特拉在1956年提出，主要用于寻找有向图或无向图中从源节点到目标节点的最短路径。在MATLAB中实现Dijkstra算法可以...
练题100天——DAY21：统计奇数个数+合并有序数组
2301_81099859的博客
12-07 371
今天写了两道题，难度，并更新了之前的DAY13的冒泡排序+二进制求和、DAY14全排列的思路。
shardingsphere-jdbc分表实现案例和算法比对
Sunchaser的博客
12-08 857
本文档基于shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter 5.2.1版本验证分表能力，同时基于实际的业务场景对比几类分表策略和实现方案 分库和分表是两个截然不同的功能，分表只要我们在Springboot中引入shardingsphere-jdbc这个依赖库即可，但是分库就要单独部署一个服务shardingsphere-proxy，其他服务连接shardingsphere-proxy，从而实现分库的功能
从零开始写算法——链表篇：相交链表 + 反转链表
m0_59624833的博客
12-09 532
leetcode hot100中链表的两个题
【每天学习一点算法 2025/12/10】反转链表
Colorful9的博客
12-10 759
本文介绍了反转链表的三种实现方法：1）使用栈结构存储节点后弹栈重建；2）迭代法通过遍历直接修改节点指向；3）递归法在回归过程中逐步反转节点。重点解析了递归实现的原理，通过递推找到尾节点后，在回归过程中逐个反转节点指向并断开原链接。三种方法各有特点，栈实现直观但需额外空间，迭代法高效，递归法则展示了递归的独特处理方式。
Conan-embedding整理
最新发布
kexin197的博客
12-11 596
本文提出了一种改进的文本嵌入模型Conan-embedding，其核心创新在于动态难负样本挖掘和跨GPU平衡损失。该方法在训练过程中实时挖掘难负样本，使模型能动态适应复杂数据分布；采用多阶段训练策略，包括预训练阶段的通识学习和微调阶段的专项训练；通过跨GPU平衡损失解决训练振荡问题，提升模型稳定性。实验表明，该方法能有效提升文本嵌入质量，尤其在检索任务中表现突出。研究还探讨了不同任务（检索与STS）在训练策略上的差异，为后续研究提供了重要参考。
微算法科技（NASDAQ MLGO）采用混合深度学习赋能区块链：打造智慧城市安全新范式
MicroTech2025的博客
12-11 155
区块链网络中的各个节点会对算法输出的结果进行验证和记录，每一个安全判断、操作记录等都会以区块的形式被添加到区块链账本上，由于区块链的不可篡改特性，这些记录能够作为可靠的依据，供后续的审计、追溯等使用。系统维护阶段，当发现潜在安全风险时，系统可以根据预设的规则自动触发相应的安全响应机制，比如向相关管理人员发送警报信息、启动防护设备（如对特定区域进行封锁、调整交通信号灯等），同时这些响应操作也会被记录在区块链上，形成完整的安全事件处置链条，方便后续复盘和改进安全策略。
Dijkstra’s algorithm
02-26
### Dijkstra算法解释 #### 原理概述 Dijkstra算法是一种用于解决单源最短路径问题的贪心算法，适用于边权重非负的情况。该算法旨在找到加权图中从起始顶点到其他所有顶点之间的最短距离[^2]。 对于每一个被处理过的节点v来说，在未访问集合中的任意邻居w而言，如果通过当前节点到达它的总花费更少，则更新这个最小估计值并记录前驱信息以便后续重建最优路线；当所有的邻接点都被考察完毕之后就将其标记为已访问状态不再重复考虑。此过程持续迭代直到遍历完整张网络结构为止。 #### 实现细节 为了提高效率，通常采用优先队列来选取下一个待扩展的最佳候选者——即具有最低临时成本估算值得结点作为新的起点继续探索未知区域内的连接关系。下面给出了一种常见的Python语言版本的具体编码形式： ```python import heapq def dijkstra(graph, start): pq = [(0, start)] # Priority Queue (cost, node) visited = set() min_dist = {start: 0} while pq: dist_u, u = heapq.heappop(pq) if u in visited: continue visited.add(u) for v, weight_uv in graph[u].items(): alt = dist_u + weight_uv if v not in min_dist or alt < min_dist[v]: min_dist[v] = alt heapq.heappush(pq, (alt, v)) return min_dist ``` 这段程序定义了一个名为`dijkstra()` 的函数接收两个参数：一个是表示图形数据结构的对象 `graph` ，另一个是指定出发位置的关键字 `start`. 它返回一个字典类型的对象 `min_dist`, 其键代表各个目标地点而对应的值则存储着由初始位移至相应终点所需的最少行程长度. 值得注意的是，上述实现假设输入图为邻接表的形式，并且每条边上都附带有一个正实数值用来衡量两者间直接相连所耗费的成本大小。此外还利用了标准库模块`heapq` 来构建一个小根堆从而实现了二叉树型式的优先级序列管理机制以支持快速检索操作。 #### 应用场景 除了经典的交通导航系统中外，Dijkstra算法还在许多领域有着广泛的应用，比如计算机网络路由选择、社交网络分析以及资源分配优化等问题上均能见到其身影。特别是当涉及到求解静态环境下两点间的最佳传输方案时尤为适用[^3].
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值