Dijkstra算法

本文介绍了一种使用迪杰斯特拉算法寻找图中两点间最短路径的方法,并提供了详细的C语言实现代码。通过初始化图的数据结构,进行迪杰斯特拉算法计算,最终输出从指定起点到各点的最短路径及其长度。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include<stdio.h>

const int maxnum = 20;
const int maxint = 999999;
 
// 各数组都从下标1开始(此时图的顶点就是1,2,3....,n)
int dist[maxnum];     // 表示当前点到源点的最短路径长度
int prev[maxnum];     // 记录当前点的前一个顶点(前驱)
int c[maxnum][maxnum];   // 记录图的两点间路径长度
int n, line;             // 图的结点数和路径数


//输出v到u的最短路径
void searchPath(int *prev,int v, int u)
{
 int que[maxnum]; //利用一位数组实现栈的功能
 int tot = 1;
 que[tot] = u;
 tot++;
 int tmp = prev[u];
 while(tmp != v&&tmp!=0)
 {
  que[tot] = tmp;
  tot++;
  tmp = prev[tmp];
 }
 que[tot] = v;
 printf("当前%d到%d的最短路径:    ",v,u);
 for(int i=tot; i>=1; --i)
 {
    printf("%d ",que[i]);
  
 }
  printf("              |");
    if(dist[u]<maxint)
    {
          printf("长度为:%d\n",dist[u]);
    }
    else
    {
       printf("不存在\n");
 
    }
}
 


void Dijkstra(int n, int v, int *dist, int *prev, int c[maxnum][maxnum])
{
 bool s[maxnum];    // 判断是否已存入该点到S集合中
 for(int k=1; k<=n; ++k)
 {
  dist[k] = c[v][k];
  s[k] = 0;     // 初始都未用过该点
  if(dist[k] == maxint)
   prev[k] = 0;   //0表示没有前驱结点
  else
   prev[k] = v;
 }
 dist[v] = 0;
 s[v] = 1;
 
 // 依次将未放入S集合的结点中,取dist[]最小值的结点,放入结合S中
 // 一旦S包含了所有V中顶点,dist就记录了从源点到所有其他顶点之间的最短路径长度
 for(int i=2; i<=n; ++i)
 {
  int tmp = maxint;
  int u = v;
  // 找出当前未使用的点(V-S中的点)j的dist[j]最小值
  for(int j=1; j<=n; ++j)
   if((!s[j]) && dist[j]<tmp)
   {
    u = j;                 // u保存当前邻接点中距离最小的点的号码
    tmp = dist[j];
   }
  s[u] = 1;    // 表示u点已存入S集合中
  
     // 更新dist
  for(int k=1; k<=n; ++k)
   if((!s[k]) && c[u][k]<maxint)
   {
    int newdist = dist[u] + c[u][k];
    if(newdist < dist[k])
    {
     dist[k] = newdist;
     prev[k] = u;
    }
   }
 }
}
 

 
void main()
{
  int i,j,v;
  int begin,end,w;
  printf("请输入图的顶点数和路径数\n");
  scanf("%d %d",&n,&line);
  for(i=1;i<=n;i++)
   for(j=1;j<=n;j++)
    c[i][j]=maxint;
 printf("请输入各条路径上的权值如顶点1到顶点2的权值为3eg:1,2,3\n");
  for(i=1;i<=line;i++)
  {
  scanf("%d,%d,%d",&begin,&end,&w);
  c[begin][end]=w;
  }
  printf("请输入始点v:\n");
  scanf("%d",&v);
  Dijkstra(n,v,dist,prev,c);
  //输出当前最短路径
  for(i=1;i<=n;i++)
   if(i!=v)
   {
    searchPath(prev,v,i);
   }
}

### 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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