Dijkstra算法

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// Name        : Dijkstra.cpp
// Author      : 
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// Copyright   : Your copyright notice
// Description : Hello World in C++, Ansi-style
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#include <iostream>
#include <stdio.h>
using namespace std;
#define MAXN 6
#define INF 100000
int n;


int map[MAXN][MAXN]; //定义一个 6*6 的图
int dist[MAXN]; //存储最短路径的 长度
int visit[MAXN]; //是否已求得最短路径
int path[MAXN]; //存储路径


//求start 到其他各点j的最短距离(存储在dist[j])
void dijkstra(int start)
{
	for (int i = 0; i < MAXN; i++)
	{
		dist[i] = map[start][i];
		visit[i] = 0; //初始化
		if (i != start && dist[i] < INF)
			path[i] = start; //用path记录路径
		else
			path[i] = -1;
	}


	visit[start] = 1;
	dist[start] = 0; //存储从开始位置到其他位置的距离


	for (int i = 0; i < MAXN - 1; i++)
	{
		int min = INF;
		int u = start;


		//选择当前集合T中具有最短路径的顶点u
		for (int j = 0; j < MAXN; j++)
		{
			if (!visit[j] && dist[j] < min)
			{
				u = j;
				min = dist[j];
			}
		}


		visit[u] = 1; //当顶点u加入到集合S, 表示它的最短路径已经求得


		/* 更新dist[] 和 path */
		for (int k = 0; k < MAXN; k++)
		{
			//如果位置k 还为求得 && u可达k
			if (!visit[k] && map[u][k] < INF)
			{
				int temp = dist[u] + map[u][k];
				// 如果通过u到达k比原来的距离要短,就更新。
				if (temp < dist[k])
				{
					dist[k] = temp;
					path[k] = u;
				}
			}
		}
	}


}


int main()
{
//	scanf("%d", &n);
	int a, b, c;


	for (int i = 0; i < 6; i++)
		for (int j = 0; j < 6; j++)
			map[i][j] = 100000;


	//读入数据 a==-1 时结束
	while (1)
	{
		scanf("%d %d %d", &a, &b, &c);
		if (a == -1)
			break;
		map[a][b] = c;
	}


	int start = 0;
	dijkstra(start); //求start 到其他各点j的最短距离(存储在dist[j])
	//输出最短距离
	for (int i = 0; i < MAXN; i++)
	{
		if (i != start)
		{
			printf("%d 到 %d 最短路径:", start, i);


			int temp = i;
			printf("%d", temp);
			while (path[temp] != start)
			{
				temp = path[temp];
				printf(" <- %d", temp);
			}
			printf(" <- %d ,长度: %d \n", start, dist[i]);
		}


	}


	return 0;
}


/*
 0 2 5
 0 3 20
 1 0 2
 1 4 8
 2 5 7
 2 1 15
 4 3 4
 5 3 10
 5 4 18
 -1 -1 -1
 */



测试;

0 2 5
0 3 20
1 0 2
1 4 8
2 5 7
2 1 15
4 3 4
5 3 10
5 4 18
-1 -1 -1
0 到 1 最短路径:1 <- 2 <- 0 ,长度: 20
0 到 2 最短路径:2 <- 0 ,长度: 5
0 到 3 最短路径:3 <- 0 ,长度: 20
0 到 4 最短路径:4 <- 1 <- 2 <- 0 ,长度: 28
0 到 5 最短路径:5 <- 2 <- 0 ,长度: 12


### 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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