【贪心算法】单源最短路径(Dijkstra算法)(C++)

本文深入讲解了Dijkstra算法,一种解决单源最短路径问题的贪心算法。通过实例演示了算法的具体步骤,包括初始化、贪心选择和路径更新过程。并提供了完整的C++代码实现及运行结果。

一、单源最短路径问题

1. 问题描述

  • 给定带权有向图G =(V,E),其中每条边的权是非负实数。(V是顶点集合,E是边集合)
  • 给定V中的一个顶点,称为
  • 计算从源到所有其它各顶点的最短路长度。这里路的长度是指路径上各边权之和。

2. 算法分析

  • Dijkstra算法:是解单源最短路径问题的贪心算法。

基本思想:

  • 一个顶点属于集合S,当且仅当从源到该顶点的最短路径长度已知。

  • 设置顶点集合S,并不断地作贪心选择来扩充这个集合。

  • 贪心策略:每次都从V-S中找出具有最短特殊路长的顶点u加入S。

算法思路:

  1. 初始时,S中仅含有源点
  2. 设u是G的某一个顶点,把从源点到u且中间只经过S中顶点的路称为从源点到u的特殊路径,并用数组dist记录当前每个顶点所对应的最短特殊路径长度。
  3. Dijkstra算法每次从V-S中取出具有最短特殊路长度的顶点u,将u添加到S中,同时对数组dist作必要的修改。
  4. 一旦S包含了V中所有顶点,dist就记录了从源到其它所有顶点之间的最短路径长度。

举个例子:

  • 对下图中的有向图,应用Dijkstra算法计算从源顶点1到其他顶点间最短路径的过程列在下面的表中。
    示例-有向图示例-表

[注]:有向图 --> 邻接矩阵

  • 用一个二维数组存放顶点间关系(边或弧)的数据,这个二维数组称为邻接矩阵;

  • 每条有向边的起点i为行标,终点j为列标,权为值,存入矩阵第i行,第j列;
    矩阵其余项为∞。

  • 以上例中的有向图为例:
    邻 接 矩 阵 A = [ ∞ 10 ∞ 30 100 ∞ ∞ 50 ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ 10 ∞ ∞ 20 ∞ 60 ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ] 邻接矩阵 A=\begin{bmatrix} \infty & 10 & \infty & 30 & 100 \\ \infty & \infty & 50 & \infty & \infty \\ \infty & \infty & \infty & \infty & 10 \\ \infty & \infty & 20 & \infty & 60 \\ \infty & \infty & \infty & \infty & \infty \\ \end{bmatrix} A=10

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