单源最短路径的Dijkstra算法

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dijkdtra最短路径算法

dijkdtra最短路径算法

题目:探究Dijkstra最短路径算法的原理与应用1. 引言在计算机科学中,图论是一个重要的领域,涉及到了各种数据结构和算法。

其中,路径规划算法在实际应用中具有广泛的意义,而Dijkstra最短路径算法便是其中一种经典算法。

本文将对Dijkstra算法的原理和应用进行深入探讨,帮助读者更好地理解该算法的实际作用。

2. Dijkstra最短路径算法概述Dijkstra算法是一种用于解决带权重图中单源最短路径问题的算法。

该算法能够找出从起始顶点到其他所有顶点的最短路径。

其核心思想是通过逐步扩展已经找到的最短路径来寻找更短的路径。

3. Dijkstra算法原理(1)初始化:将起始顶点到自身的距离设为0,其他顶点到起始顶点的距离设为无穷大。

(2)确定最短路径:从起始顶点开始,依次遍历所有顶点,并更新与起始顶点相邻的顶点的最短距离,直到所有顶点均被遍历。

(3)更新距离:对于每个顶点,通过比较当前路径和已知最短路径的距离来更新最短路径。

(4)重复步骤2和步骤3,直到所有顶点的最短路径都被确定。

(5)得出最短路径:根据已经确定的最短路径和距离,得出从起始顶点到其他所有顶点的最短路径和距离。

4. Dijkstra算法实际应用Dijkstra算法在实际应用中发挥着重要作用,例如在网络路由中常用于寻找最短路径、交通规划中用于确定最佳路径等。

其高效的时间复杂度和准确的结果使得该算法被广泛应用于各种领域。

5. 个人观点与总结个人观点上来说,Dijkstra最短路径算法是一种非常有效的路径规划算法,可以在实际应用中发挥巨大作用。

其原理清晰,实现相对简单,是一种理想的解决最短路径问题的算法。

在总结上,Dijkstra算法的实际应用不仅仅局限于计算机领域,其在现实生活中的广泛应用也使得了解该算法成为有益的知识。

通过深入理解和掌握Dijkstra算法,我们能够更加灵活地应用这一算法,解决各种路径规划问题。

在这篇文章中,我们对Dijkstra最短路径算法进行了深入探讨,从原理到应用,从个人观点到总结,希望读者能够对该算法有更深入的理解,并能够在实际问题中灵活运用。

Dijkstra算法

Dijkstra算法

最短路径—Dijkstra算法Dijkstra算法1.定义概览Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。

主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。

Dijkstra算法是很有代表性的最短路径算法,在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍,如数据结构,图论,运筹学等等。

注意该算法要求图中不存在负权边。

问题描述:在无向图G=(V,E) 中,假设每条边E[i] 的长度为w[i],找到由顶点V0 到其余各点的最短路径。

(单源最短路径)2.算法描述1)算法思想:设G=(V,E)是一个带权有向图,把图中顶点集合V分成两组,第一组为已求出最短路径的顶点集合(用S表示,初始时S 中只有一个源点,以后每求得一条最短路径, 就将加入到集合S中,直到全部顶点都加入到S中,算法就结束了),第二组为其余未确定最短路径的顶点集合(用U表示),按最短路径长度的递增次序依次把第二组的顶点加入S中。

在加入的过程中,总保持从源点v到S中各顶点的最短路径长度不大于从源点v到U中任何顶点的最短路径长度。

此外,每个顶点对应一个距离,S中的顶点的距离就是从v到此顶点的最短路径长度,U中的顶点的距离,是从v到此顶点只包括S中的顶点为中间顶点的当前最短路径长度。

2)算法步骤:a.初始时,S只包含源点,即S={v},v的距离为0。

U包含除v外的其他顶点,即:U={其余顶点},若v与U中顶点u有边,则<u,v>正常有权值,若u不是v的出边邻接点,则<u,v>权值为∞。

b.从U中选取一个距离v最小的顶点k,把k,加入S中(该选定的距离就是v到k的最短路径长度)。

c.以k为新考虑的中间点,修改U中各顶点的距离;若从源点v到顶点u的距离(经过顶点k)比原来距离(不经过顶点k)短,则修改顶点u的距离值,修改后的距离值的顶点k的距离加上边上的权。

d.重复步骤b和c直到所有顶点都包含在S中。

单源最短路径dijkstra算法c语言

单源最短路径dijkstra算法c语言

单源最短路径dijkstra算法c语言单源最短路径问题是图论中的经典问题之一,指的是在图中给定一个起始节点,求出该节点到其余所有节点之间的最短路径的算法。

其中,Dijkstra 算法是一种常用且高效的解决方案,可以在有向图或无向图中找到起始节点到其余所有节点的最短路径。

本文将逐步介绍Dijkstra算法的思想、原理以及C语言实现。

一、Dijkstra算法的思想和原理Dijkstra算法的思想基于贪心算法,通过逐步扩展当前已知路径长度最短的节点来逐步构建最短路径。

算法维护一个集合S,初始时集合S只包含起始节点。

然后,选择起始节点到集合S之外的节点的路径中长度最小的节点加入到集合S中,并更新其他节点的路径长度。

具体来说,算法分为以下几个步骤:1. 初始化:设置起始节点的路径长度为0,其他节点的路径长度为无穷大。

2. 选择最小节点:从集合S之外的节点中选择当前路径长度最短的节点加入到集合S中。

3. 更新路径长度:对于新加入的节点,更新与其相邻节点的路径长度(即加入新节点后的路径长度可能更小)。

4. 重复步骤2和3,直到集合S包含所有节点。

二、Dijkstra算法的C语言实现下面我们将逐步讲解如何用C语言实现Dijkstra算法。

1. 数据结构准备首先,我们需要准备一些数据结构来表示图。

我们可以使用邻接矩阵或邻接表来表示图。

这里,我们选择使用邻接矩阵的方式来表示权重。

我们需要定义一个二维数组来表示图的边权重,以及一个一维数组来表示起始节点到各个节点的路径长度。

c#define MAX_NODES 100int graph[MAX_NODES][MAX_NODES];int dist[MAX_NODES];2. 初始化在使用Dijkstra算法之前,我们需要对数据进行初始化,包括路径长度、边权重等信息。

cvoid initialize(int start_node, int num_nodes) {for (int i = 0; i < num_nodes; i++) {dist[i] = INT_MAX; 将所有节点的路径长度初始化为无穷大}dist[start_node] = 0; 起始节点到自身的路径长度为0初始化边权重for (int i = 0; i < num_nodes; i++) {for (int j = 0; j < num_nodes; j++) {if (i == j) {graph[i][j] = 0; 自身到自身的边权重为0} else {graph[i][j] = INT_MAX; 其他边权重初始化为无穷大}}}}3. 主要算法接下来是Dijkstra算法的主要逻辑。

Dijkstra算法描述

Dijkstra算法描述

Dijkstra算法描述目录一、算法概述1二、算法原理及计算12.1算法原理12.2计算过程22.3改良的算法〔Dijkstra-like〕分析5三、源码分析6四、接口调用7一、算法概述Dijkstra〔迪杰斯特拉〕算法是典型的单源最短路径计算算法,用于解决源点到所有结点最短路径计算的问题,它采用了分治和贪心〔动态规划的特殊形式〕的思想搜索全局最优解。

本系统采用了主流、开源的JAVA图论库——Jgrapht来解决源点到终点间所有可能路径输出的问题,它的核心计算引擎采用了一种Dijkstra-like算法,由经典的Dijkstra〔迪杰斯特拉〕算法演化和改良而来。

二、算法原理及计算2.1算法原理Dijkstra算法思想为:设(,)= 是带权有向图,V代表图中顶点集合,E代G V E表图中含权重的边集合。

将全部顶点集合V分成两组,第一组为已求出最短路径的顶点集合,用S表示〔初始时S中只有一个源点,以后每求得一条最短路径,就将该路径的终点参加到集合S中〕;第二组为其余待确定最短路径的顶点集合,用U表示。

按最短路径长度的递增次序依次把U集合的顶点逐个参加到S集合中,约束条件是保持从源点v到S中各顶点的最短路径长度不大于从源点v到U 中任何顶点的最短路径长度。

算法的终止条件是集合U为空集,即集合U的顶点全部参加到集合S中。

2.2计算过程以图1为例讨论Dijkstra算法的计算过程,即计算某源点到网络上其余各结点的最短路径,设源点为①,逐步搜索,每次找出一个结点到源点①的最短路径,直至完成所有结点的计算。

图1 带权有向图记()D v为源点①到某终点v的距离,是源点①到终点v某条路径的所有链路长度之和。

记(,)l w v 是源点w到终点v的距离。

Dijkstra算法归纳如下:S=,U是其余未确〔1〕初始化,令S是已求出最短路径的顶点集合,{}U=,可写出:定最短路径的顶点集合,{}(1,)()l v D v ⎧=⎨∞⎩(1-1) 公式1-1中,(1,)l v 是源点①与终点v 的直连路径长度,而∞代表源点①与终点v 不相连,初始化结果如表1所示;〔2〕遍历集合U 中的所有结点v 并计算[]min (),()(,)D v D w l w v + 。

dijkstra算法流程

dijkstra算法流程

dijkstra算法流程
Dijkstra算法是一种解决单源最短路径问题的贪心算法。

它最早由荷兰计算机科学家Edsger W.Dijkstra于1959年提出,是图论中非
常基础的算法。

它被广泛应用于交通运输、计算机网络等领域,它可
以算出从起点到其他所有节点的最短路径。

下面我们来看一下Dijkstra算法的具体流程:
1.首先,我们要明确起点,并把起点标记为到起点最短路径为0,其他顶点至起点的最短路径为正无穷。

2.然后从起点开始,依次访问与它相邻的顶点,计算这些顶点与
起点的距离,并把它们的距离作为这些顶点的到起点的距离参数。

3.接下来,从这些顶点中找到距离起点最短的顶点,并且把这个
顶点标记为已确定最短路径。

4.然后,更新与这个点相邻的所有未确定最短路径的顶点的最短
路径。

如果新路径比其原路径更短,则更新路径;若没有更短,则保
留原路径。

5.重复第三步和第四步,直到找到起点到终点的最短路径。

6.最后,我们就能得到最短路径和各个顶点的距离。

通过以上的算法流程,我们可以计算出起点到其他所有顶点的最
短路径。

需要注意的是,Dijkstra算法只适用于边权为非负的有向图
或无向图。

在实际应用中,Dijkstra算法更多的是基于图的模型进行
路由选择和网络通信优化。

总结起来,Dijkstra算法是一种基于节点遍历、操作路径的贪心算法,它是求解最短路径问题中的一种重要算法。

虽然Dijkstra算法
只适用于边权为非负的有向图或无向图,但是它的计算效率相对较高,并且非常容易理解和实现。

最短路径与标号法

最短路径与标号法

最短路径与标号法前面我们学习过动态规划的应用,图中没明显阶段求最短路径的问题属于无明显阶段的动态规划,通常用标号法求解,求最短路径问题是信息学奥赛中很重要的一类问题,许多问题都可转化为求图的最短路径来来解,图的最短路径在图论中有经典的算法,本章介绍求图的最短路径的dijkstra算法、Floyed算法,以及标号法。

一、最短路径的算法1、单源点最短路径(dijkstra算法)给定一个带权有向图G=(V,E),其中每条边的权是一个非负实数,另外,还给定V中的一个顶点,称为源点。

求从源点到所有其他各顶点的最短路径长度。

这个问题称为单源最短路径问题。

求单源最短路径可用dijkstra算法求解。

(dijkstra算法)算法思想:设源点为x0,dist[i]表示顶点i到源点x0的最短路径长度,map[i,j]表示图中顶点i到顶点j的长度,用数组mark对所有的顶点作标记,已求出源点到达该点J的最短路径的点J记为mark[j]=true,否则标记为false。

初始时,对源点作标记,然后从未作标记的点中找出到源点路径长度最短的顶点minj,对该顶点作标记,并对其它未作标记的点K作判断:if dist[minj]+map[minj,k]<dist[k] then dist[k]= dist[minj]+map[minj,k]。

重复处理,直到所有的顶点都已作标记,这时求出了源点到所有顶点的最短路径。

算法过程:const maxn=100;varmap: array[1..maxn,1..maxn] of integer;dist: array[1..maxn] of integer;mark: array[1..maxn] of Boolean;n,k: integer;procedure dijkstra;var I,j,min,minj,temp:integer;beginfillchar(mark,sizeof(mark),0);for I:=1 to n do dist[i]:=maxint;dist[k]:=0;for I:=1 to n-1 dobeginmin:=maxint;for j:=1 to n doif (not mark[j]) and (dist[j]<min) thenbeginmin:=dist[j]; minj:=j;end;mark[minj]:=true;for j:=1 to n doif (not mar[j]) and (map[minj,j]>0) thenbegintemp:=dist[minj]+map[minj,j];if temp<dist[j] then dist[j]:=temp;end;end;end;以上只是求出了从源点到其它所有点的最短路径长度,所经过的具体路径没有保存,如果要求出具体的路径来,那么在求最短路径的过程中要将经过的中间点记录下来。

dijkstra算法邻接矩阵

dijkstra算法邻接矩阵

一、概述Dijkstra算法是一种用于解决单源最短路径问题的贪婪算法,可用于解决具有非负权重的有向图或无向图的最短路径问题。

邻接矩阵是一种用于表示图的数据结构,它可以方便地用于实现Dijkstra算法。

本文将探讨Dijkstra算法在邻接矩阵中的应用。

二、Dijkstra算法简介1. Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻在1956年提出的,用于解决有权图的单源最短路径问题。

Dijkstra算法采用贪婪的策略,通过逐步扩展已找到的最短路径来逐步确定最终的最短路径。

2. 算法步骤:1) 初始化将起始顶点到自身的距离设为0,其他顶点到起始顶点的距离设为无穷大。

2) 选取起始顶点,并标记为已访问。

3) 更新起始顶点的邻居顶点到起始顶点的距离。

4) 从尚未访问的顶点中选择距离起始顶点最近的顶点,标记为已访问。

5) 重复步骤3-4直到所有顶点都已访问。

3. Dijkstra算法特点:1) 适用于无负权边的图。

2) 时间复杂度为O(V^2),V为顶点数,适用于稠密图。

3) 通过堆优化可以达到O(ElogV)的时间复杂度,适用于稀疏图。

三、邻接矩阵1. 邻接矩阵是一种用于表示图的数据结构,它是一个二维数组,数组的大小为n*n,n为图的顶点数。

邻接矩阵的行和列分别表示图的顶点,数组中的值表示对应顶点之间的边的权重或者边的存在情况。

2. 邻接矩阵的优点:1) 直观,易于理解。

2) 方便获取顶点之间的关系和权重。

3) 方便实现Dijkstra算法。

3. 邻接矩阵的缺点:1) 浪费空间,对于稀疏图来说,矩阵中大部分元素为0,浪费了大量内存空间。

2) 在图中存在大量边的情况下,矩阵的大小过大。

四、Dijkstra算法在邻接矩阵中的应用1. 初始化邻接矩阵在使用Dijkstra算法求解最短路径问题时,首先需要构建图的邻接矩阵。

对于有权图,将存在的边的权重填入对应位置,对于不存在的边,可以用无穷大表示。

求解单源最短路径问题的算法

求解单源最短路径问题的算法

求解单源最短路径问题的算法
求解单源最短路径问题的算法有多种,下面列举了几种常见的算法:
1. Dijkstra算法:通过维护一个距离数组,不断更新起始点到其他节点的最短路径长度。

核心思想是每次选择距离起始点最近的节点,并逐步更新距离数组。

该算法适用于无负权边的情况。

2. Bellman-Ford算法:通过迭代更新距离数组,每次都扫描所有的边,更新路径长度。

该算法适用于存在负权边的情况。

3. Floyd-Warshall算法:通过一个二维矩阵来存储任意两个节点之间的最短路径长度,通过尝试经过不同的中间节点来更新路径长度。

该算法适用于有向图或无向图,且适用于任意权重的情况。

4. A*算法:在Dijkstra算法的基础上引入启发函数,通过启发函数估计从起始点到目标节点的距离,并按照估计值进行优先级队列的排序。

该算法适用于图中存在目标节点的情况。

以上算法适用于不同的情况,具体选择哪个算法要根据问题的特点来决定。

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单源最短路径的Dijkstra算法:
问题描述:
给定一个带权有向图G=(V,E),其中每条边的权是非负实数。

另外,还给定V中的一个顶点,称为源。

现在要计算从源到所有其他各顶点的最短路长度。

这里路的长度是指路上各边权之和。

这个问题通常称为单源最短路径问题。

算法描述:
Dijkstra算法是解单源最短路径的一个贪心算法。

基本思想是:设置顶点集合S并不断地做贪心选择来扩充这个集合。

一个顶点属于S当且仅当从源到该顶点的最短路径长度已知。

初始时,S中仅含有源。

设u是G的某一个顶点,把从源到u且中间只经过S中顶点的路称为从源到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。

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做必要的修改。

一旦S包含了所有V中顶点,dist就记录了从源到所有其他顶点之间的最短路径长度。

源代码:
#include<iostream>
#define MAX 1000
#define LEN 100
int k=0, b[LEN];
using namespace std;
//-------------------------------------数据声明------------------------------------------------//c[i][j]表示边(i,j)的权
//dist[i]表示当前从源到顶点i的最短特殊路径长度
//prev[i]记录从源到顶点i的最短路径上的i的前一个顶点
//---------------------------------------------------------------------------------------------
void Dijkstra(int n, int v, int dist[], int prev[], int c[][LEN])
{
bool s[LEN]; // 判断是否已存入该点到S集合中
for (int i = 1; i <= n; i++)
{
dist[i] = c[v][i];
s[i] = false; //初始都未用过该点
if (dist[i] == MAX)
prev[i] = 0; //表示v到i前一顶点不存在
else
prev[i] = v;
}
dist[v] = 0;
s[v] = true;
for (int i = 1; i < n; i++)
{
int temp = MAX;
int u = v;
for (int j = 1; j <= n; j++)
if ((!s[j]) && (dist[j] < temp)) //j不在s中,v到j距离不在为无穷大
{
u = j; // u保存当前邻接点中距离最小的点的号码
temp = dist[j];
}
s[u] = true;
k++;
b[k] = u;
cout<<"----------------------------------------------------------"<<endl;
cout<<"迭代次数:"<<i<<endl;
cout<<"顶点为:";
cout<<v<<"\t";
for (int i = 1; i <= k; i++)
cout<<b[i] <<"\t";
cout<<endl;
for (int j = 1; j <= n; j++)
if ((!s[j]) && c[u][j] < MAX)
{
int newdist = dist[u] + c[u][j];
if (newdist < dist[j])
{
dist[j] = newdist; //更新dist
prev[j] = u; //记录前驱顶点
}
}
cout<<"单源路径分别为:"<<endl;
for (int i = 2; i <= n; i++)
if (dist[i] != MAX)
cout<<dist[i] <<" ";
cout<<endl;
}
cout<<"----------------------------------------------------------"<<endl; // for (int i = 1; i <= n; i++)
// t[i] = prev[i];
int p[LEN];
for (int i = 2; i <= n; i++)
{
cout<<"dist["<<i<<"]="<<dist[i] <<" ";
cout<<"路径为:"<<v<<"\t";
/*while (t[i] != v)
{
cout << t[i] << "\t";
t[i] = prev[t[i]];
}*/
int m = prev[i];
int k=0;
while (m != v)
{
k++;
p[k] = m;
m = prev[m];
}
for (int x = k; x >= 1; x--)
cout<<p[x] <<"\t";
cout<<i;
cout<<endl;
}
}
int main()
{
int i, j,k, m,n, v=1;
int dist[LEN], prev[LEN], c[LEN][LEN];
cout<<"请输入顶点个数:"<<endl;
cin>>n;
cout<<"请输入边的个数:"<<endl;
cin>>m;
for (i = 1; i <= n; i++)
for (j = 1; j <= n; j++)
{
if (i == j)
c[i][j] = 0;
else
c[i][j] = MAX;
}
cout<<"请输入每条边的权_格式为:i j 权"<<endl;
for (k = 1; k <= m; k++)
{
cin>>i;
cin>>j;
cin>>c[i][j];
}
Dijkstra(n, v, dist, prev, c);
cout<<"----------------------------------------------------------"<<endl;
system("pause");
return 0;
}
实验结果:。

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