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  • 数据结构>图的最短路径

    六、最短路径

    典型用途:交通问题。如:城市A到城市B有多条线路,但每条线路的交通费(或所需时间)不同,那么,如何选择一条线路,使总费用(或总时间)最少?

    问题抽象:在带权有向图中A点(源点)到达B点(终点)的多条路径中,寻找一条各边权值之和最小的路径,即最短路径。

    两种常见的最短路径问题:一顶点到其余各顶点、任意两顶点之间

    6.1、单源最短路径—--用Dijkstra(迪杰斯特拉)算法

    设一有向图G=(V,E),已知各边的权值,以某指定点v0为源点,求从v0到图的其余各点的最短路径。限定各边上的权值大于或等于0。

    设置辅助数组Dist,其中每个分量Dist[k] 表示 当前所求得的从源点到其余各顶点 k 的最短路径。

    一般情况下,Dist[k]= <源点到顶点 k的弧上的权值>

    或者  = <源点到其它顶点的路径长度>+<其它顶点到顶点 k的弧上的权值>

    即它或者是直接从源点到该点(只含一条弧); 或者是从源点经过已求得最短路径的顶点,再到达该顶点。

    迪杰斯特拉(Dijkstra)算法思想

    按路径长度递增次序产生最短路径算法:

    把V分成两组:

       (1) S:已求出最短路径的顶点的集合

       (2) V-S=T:尚未确定最短路径的顶点集合

    将T中顶点按最短路径递增的次序加入到S中,保证

       (1) 从源点V0到S中各顶点的最短路径长度都不大于从V0到T中任何顶点的最短路径长度

       (2) 每个顶点对应一个距离值

             S中顶点:从V0到此顶点的最短路径长度

             T中顶点:从V0到此顶点的只包括S中顶点作中间顶点的最短路径长度

    算法描述:

    (1)设A[n][n]为有向网的带权邻接矩阵,A[i][j]表示弧(vi,vj )的权值,S为已找到从源点v0出发的最短路径的终点集合,它的初始状态为{v0}.辅助数组dist[n]为各终点当前找到的最短路径的长度,它的初始值为 dist[i]=A[v0,i] 即邻接矩阵中第v0行的权值

    (2)选择u,使得 dist[u]=min{dist[w]|w∈V-S } ,即dist[u]是从源点v0到S集外所有顶点的弧中最短的一条,其中w是S集之外的顶点,将u加入S集  S=S∪{u}

    (3)对于所有不在S中的终点w,若

         dist[u]+ A[u,w]< dist[w] ,即(v0,u)+(u,w)<(v0,w)

         则修改dist[w]为: dist[w]=dist[u]+ A[u,w]

    (4)重复操作(2)、(3)共n-1次,由此求得从v0到各终点的最短路径。

    Dijkstra算法求单源最短路径:

    设 V 是该有向图的结点的集合、集合 S 是已求得最短路径的结点的集合, 求 V0 至其余各结点的最短距离。

    1、S =  { 0 } ;// 结点 V0 最短路径已求得

    2、for (  i=1; i<n; i++  )

    3、{  D[i]=c[0][i];  P[v]=0; }

    4、for (  i=1; i<n; i++  )

    5、{  在V-S中选择一个结点VW;使得

              D[w] 最小。将W 加入集合S

    6、    for (每一个在V-S中的结点V) {

    6.5          if   (D[w]+C[w][v]<D[v])  P[v] =  w;

    7、         D[v]=MIN(D[v],D[w]+C[w][v])

    8        };

    8、}

    6.2、所有顶点间的最短路径—--用Floyd(弗洛伊德)算法

    问题的提出:已知一个各边权值均大于0的带权有向图,对每一对顶点 vi¹vj,希望求出vi与vj之间的最短路径和最短路径长度。

    解决思路:可以通过调用n次Dijkstra算法来完成,但时间复杂度为O(n3)。

    改进: 弗洛伊德(Floyd)算法

    算法思想:逐个顶点试探法

    求最短路径步骤

    1、初始时设置一个n阶方阵,令其对角线元素为0,若存在弧<Vi,Vj>,则对应元素为权值;否则为µ

    2、逐步试着在原直接路径中增加中间顶点,若加入中间点后路径变短,则修改之;否则,维持原值

    3、所有顶点试探完毕,算法结束

    例子

    Floyd 算法的程序的简单描述:

          int  i, j,k;  // 标识结点

          for (i=0; i<n; i++)

               for (j=0; j<n; j++) A[i,j] = C[i,j];

          for (i=0; i<n; i++ ) A[i,i] = 0;

          for (k=0; k<n; k++)

                for (i=0; i<n; i++)

                    for (j=0; j<n; j++)

              if (A[i,k]+A[k,j]<A[i,j])

                  A[i,j]=A[i,k]+A[k,j];

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