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  • 【转】dijkstra算法

    说到dijkstra,它其实是我第一个公司的Wi-Fi密码安静,当时我还不知道它就是求最短路径的一个算法。今天有幸能领略这位荷兰科学家的智慧~

    Dijkstra算法是求某个源点到其他各顶点的最短路径的。

    书本上的公式有点复杂,不如先看个例子再去理解公式~

    比如上图这道题(ppt画的,凑合看吧~)

    运用dijkstra,求V0到各点的最短路径?

    解答具体过程:

    令S表示已求出最短路径的顶点集合。D[i]表示V0到Vi的路径长度。arcs[i][j]表示从i到j的直接距离

    第一步:V0到其他顶点的直接路径:

    S D[1] D[2] D[3] D[4] D[5]
    {V0} 50 10 45

    下一步:计算min{D[i]},得到D[2]最小,便将V2加入S中,得到V0V2最短路径10,重新计算V0到各点路径:

    D[1](new) = min{D[1](old) ,D[2]+arcs[2][1]} = min{50,10+∞}=50

    D[3](new) = min{D[3](old) ,D[2]+arcs[2][3]} = min{∞,10+15}=25

    D[4](new) = min{D[4](old) ,D[2]+arcs[2][4]} = min{45,10+∞}=45

    D[5](new) = min{D[5](old) ,D[2]+arcs[2][5]} = min{∞,10+∞}=∞

    得到

    S D[1] D[2] D[3] D[4] D[5]
    {V0,V2} 50 再见 25 45

    下一步:(也不能说下一步,反正就是循环)计算min{D[i]},D[3]最小,V3加入S中,得到V0V3最短路径25,重新计算路径:

    D[1](new) = min{D[1](old) ,D[3]+arcs[3][1]} = min{50,25+20}=45

    D[4](new) = min{D[4](old) ,D[3]+arcs[3][4]} = min{45,25+20}=45

    D[5](new) = min{D[5](old) ,D[3]+arcs[3][5]} = min{∞,25+∞}=∞

    得到

    S D[1] D[2] D[3] D[4] D[5]
    {V0,V2,V3} 45 再见 再见 45

    怎么样?是不是很带感

    下一步:计算min{D[i]},D[1](看1比较顺眼)最小,V1加入S中,得到V0V1最短路径45,重新计算路径:

    D[4](new) = min{D[4](old) ,D[1]+arcs[1][4]} = min{45,45+10}=55

    D[5](new) = min{D[5](old) ,D[1]+arcs[1][5]} = min{∞,45+∞}=∞

    得到

    S D[1] D[2] D[3] D[4] D[5]
    {V0,V2,V3,V1} 再见 再见 再见 45

    下一步:计算min{D[i]},D[4]最小,V4加入S中,得到V0V4最短路径45,重新计算路径:

    D[5](new) = min{D[5](old) ,D[4]+arcs[4][5]} = min{∞,45+∞}=∞

    得到

    S D[1] D[2] D[3] D[4] D[5]
    {V0,V2,V3,V1,V4} 再见 再见 再见 再见

    得到V0V5最短路径∞,

    所以最短路径为

    V0V1 45
    V0V2 10
    V0V3 25
    V0V4 45
    V0V5

    Dijkstra算法的基本思想是:按最短路径长度递增的顺序,逐个产生各最短路径。

    那么如何递增呢?其实是运用一条性质:如果存在一条从i到j的最短路径(Vi.....Vk,Vj),Vk是Vj前面的一顶点。那么(Vi...Vk)也必定是从i到k的最短路径。

    然而这条性质是如何得到呢,这就需要我们先弄清楚最短路径的“最优子结构性质”。

    最优子结构性质:如果P(i,j)={Vi....Vk..Vs...Vj}是从顶点i到j的最短路径,k和s是这条路径上的一个中间顶点,那么P(k,s)必定是从k到s的最短路径。下面用反证法证明:

    假设P(i,j)={Vi....Vk..Vs...Vj}是从顶点i到j的最短路径,则有P(i,j)=P(i,k)+P(k,s)+P(s,j)。而P(k,s)不是从k到s的最短距离,那么

    必定存在另一条从k到s的最短路径P'(k,s),那么P'(i,j)=P(i,k)+P'(k,s)+P(s,j)<P(i,j)。则与P(i,j)是从i到j的最短路径相矛盾。因此该性质得证。

    好了,铺垫的差不多了,Dijkstra就提出了以最短路径长度递增,逐次生成最短路径的算法。譬如对于源顶点V0,首先选择其直接相邻的顶点中长度最短的顶点Vi(注意相邻和最短),那么当前已知可得从V0到达Vj顶点的最短距离dist[j]=min{dist[j],dist[i]+arcs[i][j]}。

    根据这种思路,假设存在G=<V,E>,源顶点为V0,S={V0}, dist[i]记录V0到Vi的最短距离,path[i]记录从V0到Vi路径上的Vi前面的一个顶点。

    1.从不在S的V中选择使dist[i]值最小的顶点i,将i加入到S中;

    2.更新与i直接相邻顶点的dist值。(dist[j]=min{dist[j],dist[i]+matrix[i][j]});(上例是全部更新,不直接相邻就用“∞”表示)

    3.直到S=V。

    代码实现:(代码来源于网络)

    1.  
      #include <iostream>
    2.  
      #include<stack>
    3.  
      #define M 100
    4.  
      #define N 100
    5.  
      using namespace std;
    6.  
       
    7.  
      typedef struct node
    8.  
      {
    9.  
      int matrix[N][M]; //邻接矩阵
    10.  
      int n; //顶点数
    11.  
      int e; //边数
    12.  
      }MGraph;
    13.  
       
    14.  
      void DijkstraPath(MGraph g,int *dist,int *path,int v0) //v0表示源顶点
    15.  
      {
    16.  
      int i,j,k;
    17.  
      bool *visited=(bool *)malloc(sizeof(bool)*g.n);
    18.  
      for(i=0;i<g.n;i++) //初始化
    19.  
      {
    20.  
      if(g.matrix[v0][i]>0&&i!=v0)
    21.  
      {
    22.  
      dist[i]=g.matrix[v0][i];
    23.  
      path[i]=v0; //path记录最短路径上从v0到i的前一个顶点
    24.  
      }
    25.  
      else
    26.  
      {
    27.  
      dist[i]=INT_MAX; //若i不与v0直接相邻,则权值置为无穷大
    28.  
      path[i]=-1;
    29.  
      }
    30.  
      visited[i]=false;
    31.  
      path[v0]=v0;
    32.  
      dist[v0]=0;
    33.  
      }
    34.  
      visited[v0]=true;
    35.  
      for(i=1;i<g.n;i++) //循环扩展n-1次
    36.  
      {
    37.  
      int min=INT_MAX;
    38.  
      int u;
    39.  
      for(j=0;j<g.n;j++) //寻找未被扩展的权值最小的顶点
    40.  
      {
    41.  
      if(visited[j]==false&&dist[j]<min)
    42.  
      {
    43.  
      min=dist[j];
    44.  
      u=j;
    45.  
      }
    46.  
      }
    47.  
      visited[u]=true;
    48.  
      for(k=0;k<g.n;k++) //更新dist数组的值和路径的值
    49.  
      {
    50.  
      if(visited[k]==false&&g.matrix[u][k]>0&&min+g.matrix[u][k]<dist[k])
    51.  
      {
    52.  
      dist[k]=min+g.matrix[u][k];
    53.  
      path[k]=u;
    54.  
      }
    55.  
      }
    56.  
      }
    57.  
      }
    58.  
       
    59.  
      void showPath(int *path,int v,int v0) //打印最短路径上的各个顶点
    60.  
      {
    61.  
      stack<int> s;
    62.  
      int u=v;
    63.  
      while(v!=v0)
    64.  
      {
    65.  
      s.push(v);
    66.  
      v=path[v];
    67.  
      }
    68.  
      s.push(v);
    69.  
      while(!s.empty())
    70.  
      {
    71.  
      cout<<s.top()<<" ";
    72.  
      s.pop();
    73.  
      }
    74.  
      }
    75.  
       
    76.  
      int main(int argc, char *argv[])
    77.  
      {
    78.  
      int n,e; //表示输入的顶点数和边数
    79.  
      while(cin>>n>>e&&e!=0)
    80.  
      {
    81.  
      int i,j;
    82.  
      int s,t,w; //表示存在一条边s->t,权值为w
    83.  
      MGraph g;
    84.  
      int v0;
    85.  
      int *dist=(int *)malloc(sizeof(int)*n);
    86.  
      int *path=(int *)malloc(sizeof(int)*n);
    87.  
      for(i=0;i<N;i++)
    88.  
      for(j=0;j<M;j++)
    89.  
      g.matrix[i][j]=0;
    90.  
      g.n=n;
    91.  
      g.e=e;
    92.  
      for(i=0;i<e;i++)
    93.  
      {
    94.  
      cin>>s>>t>>w;
    95.  
      g.matrix[s][t]=w;
    96.  
      }
    97.  
      cin>>v0; //输入源顶点
    98.  
      DijkstraPath(g,dist,path,v0);
    99.  
      for(i=0;i<n;i++)
    100.  
      {
    101.  
      if(i!=v0)
    102.  
      {
    103.  
      showPath(path,i,v0);
    104.  
      cout<<dist[i]<<endl;
    105.  
      }
    106.  
      }
    107.  
      }
    108.  
      return 0;
    109.  
      }
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