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对于该算法的实现思想网上已经有很多,所以这里只是简单介绍原理,重点在于实现代码。
Dijkstra 算法,又叫迪科斯彻算法(Dijkstra),算法解决的是有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题。
举例来说,如果图中的顶点表示城市,而边上的权重表示著城市间开车行经的距离,Dijkstra 算法可以用来找
到两个城市之间的最短路径。
它的实现如下:
Dijkstra 算法的输入包含了一个有权重的有向图 G,以及G中的一个来源顶点 S。我们以 V 表示 G 中所有顶点的集合,
以 E 表示G 中所有边的集合。(u, v) 表示从顶点 u 到 v 有路径相连,而边的权重则由权重函数 w: E → [0, ∞] 定义。
因此,w(u, v) 就是从顶点 u 到顶点 v 的非负花费值(cost),边的花费可以想像成两个顶点之间的距离。
任两点间路径的花费值,就是该路径上所有边的花费值总和。
已知有 V 中有顶点 s 及 t,Dijkstra 算法可以找到 s 到 t 的最低花费路径(例如,最短路径)。这个算法也可以在一个图中,
找到从一个顶点 s 到任何其他顶点的最短路径。
引用算法导论中的伪代码:
DIJKSTRA(G, w, s)
1 INITIALIZE-SINGLE-SOURCE(G, s)
2 S ← Ø
3 Q ← V[G] //V*O(1)
4 while Q ≠ Ø
5 do u ← EXTRACT-MIN(Q) //EXTRACT-MIN,V*O(V),V*O(lgV)
6 S ← S ∪{u}
7 for each vertex v ∈ Adj[u]
8 do RELAX(u, v, w) //松弛技术,E*O(1),E*O(lgV)。
1 INITIALIZE-SINGLE-SOURCE(G, s)
2 S ← Ø
3 Q ← V[G] //V*O(1)
4 while Q ≠ Ø
5 do u ← EXTRACT-MIN(Q) //EXTRACT-MIN,V*O(V),V*O(lgV)
6 S ← S ∪{u}
7 for each vertex v ∈ Adj[u]
8 do RELAX(u, v, w) //松弛技术,E*O(1),E*O(lgV)。
好了,下面给出我自己的实现代码以及运行结果:
// // main.cpp // testC++05 // // Created by fei dou on 12-8-7. // Copyright (c) 2012年 vrlab. All rights reserved. // #include <iostream> #include <iostream> #include <vector> #include <stack> using namespace std; int map[][5] = { //定义有向图 {0, 10, INT_MAX, INT_MAX, 5}, {INT_MAX, 0, 1, INT_MAX, 2}, {INT_MAX, INT_MAX, 0, 4, INT_MAX}, {7, INT_MAX, 6, 0, INT_MAX}, {INT_MAX, 3, 9, 2, 0} }; void Dijkstra( const int numOfVertex, /*节点数目*/ const int startVertex, /*源节点*/ int (map)[][5], /*有向图邻接矩阵*/ int *distance, /*各个节点到达源节点的距离*/ int *prevVertex /*各个节点的前一个节点*/ ) { vector<bool> isInS; //是否已经在S集合中 isInS.reserve(0); isInS.assign(numOfVertex, false); //初始化,所有的节点都不在S集合中 /*初始化distance和prevVertex数组*/ for(int i =0; i < numOfVertex; ++i) { distance[ i ] = map[ startVertex ][ i ]; if(map[ startVertex ][ i ] < INT_MAX) prevVertex[ i ] = startVertex; else prevVertex[ i ] = -1; //表示还不知道前一个节点是什么 } prevVertex[ startVertex ] = -1; /*开始使用贪心思想循环处理不在S集合中的每一个节点*/ isInS[startVertex] = true; //开始节点放入S集合中 int u = startVertex; for (int i = 1; i < numOfVertex; i ++) //这里循环从1开始是因为开始节点已经存放在S中了,还有numOfVertex-1个节点要处理 { /*选择distance最小的一个节点*/ int nextVertex = u; int tempDistance = INT_MAX; for(int j = 0; j < numOfVertex; ++j) { if((isInS[j] == false) && (distance[j] < tempDistance))//寻找不在S集合中的distance最小的节点 { nextVertex = j; tempDistance = distance[j]; } } isInS[nextVertex] = true;//放入S集合中 u = nextVertex;//下一次寻找的开始节点 /*更新distance*/ for (int j =0; j < numOfVertex; j ++) { if (isInS[j] == false && map[u][j] < INT_MAX) { int temp = distance[ u ] + map[ u ][ j ]; if (temp < distance[ j ]) { distance[ j ] = temp; prevVertex[ j ] = u; } } } } } int main (int argc, const char * argv[]) { int distance[5]; int preVertex[5]; for (int i =0 ; i < 5; ++i ) { Dijkstra(5, i, map, distance, preVertex); for(int j =0; j < 5; ++j) { int index = j; stack<int > trace; while (preVertex[index] != -1) { trace.push(preVertex[index]); index = preVertex[index]; } cout << "路径:"; while (!trace.empty()) { cout<<trace.top()<<" -- "; trace.pop(); } cout <<j; cout <<" 距离是:"<<distance[j]<<endl; } } return 0; }运行效果如下图: