/// <summary>
/// 有向无回路图中的单源最短路径算法
/// </summary>
public class DAG_Shortest_Paths
{
/// <summary>
/// 有向无回路图中的单源最短路径
/// </summary>
/// <param name="g">有向无回路图</param>
/// <param name="s">源点s</param>
public void DAGShortestPaths(Graphic g, Node s)
{
GraphicSearchAlg theGS = new GraphicSearchAlg();
//获取拓扑排序
var theNodes = theGS.TopoLogicalSort(g);
SingleSourcePath theSSP = new SingleSourcePath();
//初始化图
theSSP.InitializeGraphic(g, s);
foreach (Node theNode in theNodes)
{
foreach (var theAdjNode in theNode.AdjNodes)
{
//利用松弛技术.
theSSP.Relax(theAdjNode.Value);
}
}
}
}
在图的算法中,邻接表表示确实可以改善时间复杂度,但邻接矩阵表示却有利于规模计算。两者如何选择,需根据实际情况来选择,后面的最大流等算法中,可以两者结合来发挥各自的优势。

本文介绍了一种用于求解有向无环图(DAG)中单源最短路径问题的算法实现。该算法首先进行拓扑排序,然后通过松弛技术更新各节点的最短路径。文中还探讨了邻接表与邻接矩阵表示方法的选择依据。
3045

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



