最短路径--->Dijkstra算法

图结构练习——最短路径
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题目描述
给定一个带权无向图,求节点1到节点n的最短路径。

输入
输入包含多组数据,格式如下。
第一行包括两个整数n m,代表节点个数和边的个数。(n<=100)
剩下m行每行3个正整数a b c,代表节点a和节点b之间有一条边,权值为c。

输出
每组输出占一行,仅输出从1到n的最短路径权值。(保证最短路径存在)

示例输入
3 2
1 2 1
1 3 1
1 0
示例输出
1
0
# include <stdio.h>
# include <memory.h>
# define INF 0x3f3f3f  // 无穷大
int edge[110][110];//邻接矩阵
int s[110];//记录顶点是否已找到到源点的最短路径,找到为1
int dist[110];//记录各顶点距离源点的最短距离
int n,m;//n 顶点数m边数
void Dijkstra(int v1);
int main()
{
    int u,v,w;
    int i,j;
    while((scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF))
    {
        //初始化邻接矩阵
        for(i=1;i<=n;i++)
        {
            for(j=1;j<=n;j++)
            {
                if(i == j)
                    edge[i][j] = 0;
                else
                    edge[i][j] = INF;
            }
        }
        memset(s,0,sizeof(s));
        if(m==0)//边数为0
            printf("0\n");
        else
        {
               while(m--)
             {
                scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
                if(edge[u][v]>w)//注意可能有重边!!!找了好久没找到,多亏同学相助
                edge[u][v] = edge[v][u] = w;
             }
             Dijkstra(1);
             printf("%d\n",dist[n]);
        }
    }
    return 0;
}

void Dijkstra(int v1)
{
    int i,j,k,Min,u;
    for(i=1;i<=n;i++)
    {
        dist[i] = edge[v1][i];// 初始化dist,也就是邻接矩阵第v1行其他各点距离v1距离
    }
    s[v1] = 1;//已找到最短距离
    dist[v1] = 0;//v1---->v1距离为0
    for(i=1;i<=n-1;i++)
    {
        Min = INF;
        for(j=1;j<=n;j++)
        {
            // 找到还没找到距离源点最近距离点的顶点
            if(!s[j] && dist[j] < Min)
            {
                Min = dist[j];
                u = j;
            }
        }
        s[u] = 1;//已找到
        for(k = 1;k<=n;k++)
        {
            //更新其它各点距离源点的距离
            if(!s[k] && edge[u][k] < INF)
            {
                //通过u点到达k点的距离   < 之前到达源点的距离
                 if(dist[u] + edge[u][k] < dist[k])
                 {
                      dist[k] = dist[u] + edge[u][k];
                 }

            }
        }
    }
}

### 回答1: Dijkstra算法是一种用于解决单源最短路径问题的算法。它的基本思想是从起开始,逐步扩展到其他节,每次选择当前距离最近的节,并更新与该节相邻的节距离。通过这种方式,可以找到起到其他节最短路径Dijkstra算法的时间复杂度为O(n^2),但是可以通过使用堆优化来将其优化到O(nlogn)。 ### 回答2: Dijkstra算法是一种解决单源最短路径问题的贪心算法,其思想是利用“松弛”操作来不断更新当前到源的最短距离,但前提是所有边的权重非负。如果有负权边,则需要使用Bellman-Ford算法。 首先,我们需要定义一个数组dis数组,用于存储源s到各个的最短距离。dis[s]初始为0,其他初始为无限大。接着,我们需要维护一个集合S,表示已经求出最短路径的集合。将源s加入集合S中。 对于每个未加入S的v,我们通过选择其它到源s的最短路径中的一个u,然后将dis[v]更新为dis[u] + w(u,v),其中w(u,v)表示边(u,v)的权重。具体地,这个操作称为“松弛”操作。 在松弛操作中,我们需要比较dis[u] + w(u,v)和dis[v]的大小,如果前者更小,则更新dis[v]的值为dis[u] + w(u,v)。 重复执行以上操作,直到所有的都加入到集合S中。最后dis数组中存储的就是源s到所有的最短距离Dijkstra算法可以用堆优化,时间复杂度为O(mlogn),其中n表示图中的数,m表示边数。Dijkstra算法也可以应用于稠密图,时间复杂度为O(n^2)。 总之,Dijkstra算法是一种经典的求解单源最短路径问题的算法,其实现简单,效率高,被广泛应用于路由算法和图像处理等领域。 ### 回答3: Dijkstra算法是一种在加权有向图中寻找从源节到其他节最短路径的贪心算法。该算法基于其它路径加权节的已知最短路径去更新更长路径的信息直到找到从源节到目标节最短路径。在整个计算过程中,Dijkstra算法需要维护一个待处理节集合和一个距离源节最短路径数组。 算法的具体实现如下: 1. 初始化源节及其距离为0,其他节距离为无穷大。 2. 将源节加入到待处理节集合中。 3. 对于源节的所有相邻节,更新它们距离源节最短路径。如果当前路径小于之前已知的最短路径,则更新最短路径数组。 4. 遍历待处理节集合中除源节外的节,选择距离最近的节作为当前节,并将它从待处理机集合中移除。 5. 对于当前节的所有相邻节,更新它们距离源节最短路径。如果当前路径小于之前已知的最短路径,则更新最短路径数组。 6. 重复步骤4和5,直到待处理节集合为空或者目标节已经被遍历。 Dijkstra算法的时间复杂度为O(n^2),其中n为节数,由于它是贪心算法,只能处理非负权重的图,否则可能会陷入死循环。但是,Dijkstra算法是单源最短路径问题的最优解,因此在处理小规模的图时效果很好。在处理大规模图时,需要使用其他高效的算法,如A*算法、Bellman-Ford算法等。
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