最短路,dijstra算法

本文深入讲解了Dijkstra算法的实现细节,对比Floyd算法,详细分析了其在邻接链表初始化、核心循环过程等方面的具体操作,并探讨了两种算法的时间复杂度。

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

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<math.h>
#include<vector>
using namespace std;

struct e{
    int next,c;
};
vector<e> edge[101];
bool mark[101];
int dis[101];

int main (){
    int n,m;
    while (cin>>n>>m && n!=0 && m!=0){
        int a,b,c;
        e temp;
        //初始化 
        for (int i=1;i<=n;i++){
            edge[i].clear();
            dis[i]=-1;
            mark[i]=false;
        }
        dis[1]=0;
        mark[1]=true;
        
        
        while(m--){
            cin>>a>>b>>c;
            temp.c=c;
            temp.next=a;
            edge[b].push_back(temp);
            temp.next=b;
            edge[a].push_back(temp);
        }
        
        int newp=1;
        for (int i=1;i<n;i++){
            for (int j=0;j<edge[newp].size();j++){
                int nex=edge[newp][j].next;
                int c = edge[newp][j].c;
                if (mark[nex] == true)
                continue;
                if (dis[nex]==-1 || dis[nex]>dis[newp]+c)//floyd也有若不可达或者比之小,不知道为啥要有不可达,先记住 
                dis[nex] = dis[newp]+c;
            }
            int min=100000000;
            for (int j=1;j<=n;j++){
                if (mark[j] == true)
                continue;
                if (dis[j] == -1)//因为我们的无穷大不是无穷,而是-1,之后的比大小有影响 
                continue;       //所以要加上这个条件
                if(dis[j]<min){
                    min = dis[j];
                    newp=j;
                }  
            }
            mark[newp]=true;
            
            
        }
    cout<<dis[n]<<endl;
    }

    return 0;

}

 

在写代码上感觉比floyd麻烦很多。但是floyd是n的三次方的复杂度,被求解图的大小不能大于200个节点

dijstra是n的平方的复杂度

标红的邻接链表初始化我总是忘记

核心代码循环n-1次,先更新通过新节点后的dis,再找更新后最近的成为newp

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yexiaoqi/p/7236064.html

当然可以!以下是使用Dijkstra算法求解短路径的MATLAB代码示例: ```matlab function [dist, path] = dijkstra(adjMatrix, startNode) numNodes = size(adjMatrix, 1); % 初始化距离数组 dist = inf(1, numNodes); dist(startNode) = 0; % 初始化路径数组 path = cell(1, numNodes); path{startNode} = startNode; % 创建一个标记数组,用于记录节点是否已被访问 visited = false(1, numNodes); % 运行Dijkstra算法 for i = 1:numNodes-1 % 找到当前距离小的节点 [~, currentNode] = min(dist .* ~visited); visited(currentNode) = true; % 更新当前节点相邻的节点的距离 neighbors = find(adjMatrix(currentNode, :)); for j = neighbors if ~visited(j) && dist(currentNode) + adjMatrix(currentNode, j) < dist(j) dist(j) = dist(currentNode) + adjMatrix(currentNode, j); path{j} = [path{currentNode}, j]; end end end end ``` 使用示例: ```matlab % 定义一个邻接矩阵表示图的连接关系 adjMatrix = [ 0 3 0 4 0; 3 0 5 0 0; 0 5 0 2 6; 4 0 2 0 1; 0 0 6 1 0 ]; % 调用Dijkstra算法求解短路径 [startNode, endNode] = deal(1, 5); [dist, path] = dijkstra(adjMatrix, startNode); % 输出结果 disp(['从节点', num2str(startNode), '到节点', num2str(endNode), '的短距离为:', num2str(dist(endNode))]); disp(['短路径为:', num2str(path{endNode})]); ``` 这段代码实现了Dijkstra算法的逻辑,并且可以根据输入的邻接矩阵和起始节点,求解出短路径的距离和路径。希望能对你有所帮助!
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