51nod-迷宫问题(Dijkstra算法)
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了51nod-迷宫问题(Dijkstra算法)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Dijkstra算法
你来到一个迷宫前。该迷宫由若干个房间组成,每个房间都有一个得分,第一次进入这个房间,你就可以得到这个分数。还有若干双向道路连结这些房间,你沿着这些道路从一个房间走到另外一个房间需要一些时间。游戏规定了你的起点和终点房间,你首要目标是从起点尽快到达终点,在满足首要目标的前提下,使得你的得分总和尽可能大。现在问题来了,给定房间、道路、分数、起点和终点等全部信息,你能计算在尽快离开迷宫的前提下,你的最大得分是多少么?
Dijkstra算法是一个经典的算法——他是荷兰计算机科学家Dijkstra于1959年提出的单源图最短路径算法,也是一个经典的贪心算法。所谓单源图 是规定一个起点的图,我们的最短路径都是从这个起点出发计算的。算法的适用范围是一个无向(或者有向图),所有边权都是非负数。
距离数组
起点 d[s] = 0
其他 d[i] = ∞, 0 ≤ i < n, i ≠ s。
算法描述:
节点集合V = {}空集合,距离初始化。
节点编号0..n – 1, 起点编号0≤ s < n。
节点集合V = {}空集合,距离初始化。
节点编号0..n – 1, 起点编号0≤ s < n。
距离数组
起点 d[s] = 0
其他 d[i] = ∞, 0 ≤ i < n, i ≠ s。
循环n次
找到节点i 不属于 V,且d[i]值最小的节点i。
V = V + i
对所有满足j V的边(i, j) 更新d[j] = min(d[j] , d[i] + w(i, j))。
找到节点i 不属于 V,且d[i]值最小的节点i。
V = V + i
对所有满足j V的边(i, j) 更新d[j] = min(d[j] , d[i] + w(i, j))。
以下图为例,描述Dijkstra算法的运行过程:
初始,求A点到其他点的最短路径(也称单源最短路径)。
初始化A点
A点有3条边,AB(17),AE(16),AF(1)。
将3条边加入优先队列,此时队列中的元素为(只记录目标点):
{1 F} | {16 E} | {17 B}
{1 F} | {16 E} | {17 B}
取出队列中最小的元素,{1 F},F点是一个未处理过的点,因此得到了A点到F点的最短距离。更新距离,变为:
处理F点,F点有4条边。FA(1),FB(11),FD(14),FE(33)。其中FA已经处理过,所以忽略掉。
将3条边加入优先队列,注意,此时加入队列时,所有边的权值需要加上F点到A点的最短距离1。此时队列中的元素为:
{12 B} | {15 D} | {16 E} | {17 B} | {34 E}
{12 B} | {15 D} | {16 E} | {17 B} | {34 E}
取出队列中最小的元素,{12 B},B点是一个未处理过的点,因此得到了A点到B点的最短距离。更新距离,变为:
处理B点,B点有4条边。AB(17),BF(11),BC(6),BD(5)。其中AB,BF已经处理过,所以忽略掉。
将2条的权值加上A到B的最短路径12,加入优先队列。此时队列中的元素为:
{15 D} | {16 E} | {17 B} | {17 D} | {18 C} | {34 E}
取出队列中最小的元素,{15 D},D点是一个未处理过的点,因此得到了A点到D点的最短距离。更新距离,变为:
将2条的权值加上A到B的最短路径12,加入优先队列。此时队列中的元素为:
{15 D} | {16 E} | {17 B} | {17 D} | {18 C} | {34 E}
取出队列中最小的元素,{15 D},D点是一个未处理过的点,因此得到了A点到D点的最短距离。更新距离,变为:
处理D点,D点有4条边。其中DC(10),DE(4)没有处理过。
将2条的权值加上A到D的最短路径15,加入优先队列。此时队列中的元素为:
{16 E} | {17 B} | {17 D} | {18 C} | {19 E} | {25 C} | {34 E}
取出队列中最小的元素,{16 E},E点是一个未处理过的点,因此得到了A点到E点的最短距离。更新距离,变为:
将2条的权值加上A到D的最短路径15,加入优先队列。此时队列中的元素为:
{16 E} | {17 B} | {17 D} | {18 C} | {19 E} | {25 C} | {34 E}
取出队列中最小的元素,{16 E},E点是一个未处理过的点,因此得到了A点到E点的最短距离。更新距离,变为:
处理E点,E点所连接的边都已经被处理过了。
{17 B} | {17 D} | {18 C} | {19 E} | {25 C} | {34 E}
取出队列中最小的元素,{17 B},B点是一个已经处理过的点,因此继续后面的处理。
此时优先队列中的元素为:
{17 B} | {17 D} | {18 C} | {19 E} | {25 C} | {34 E}
取出队列中最小的元素,{17 B},B点是一个已经处理过的点,因此继续后面的处理。
{17 D} | {18 C} | {19 E} | {25 C} | {34 E}
取出队列中最小的元素,{17 D},D点是一个已经处理过的点,因此继续后面的处理。
{18 C} | {19 E} | {25 C} | {34 E}
取出队列中最小的元素,{18 C},C点是一个未处理过的点,因此得到了A点到C点的最短距离。更新距离,变为:
取出队列中最小的元素,{18 C},C点是一个未处理过的点,因此得到了A点到C点的最短距离。更新距离,变为:
Dijkstra算法的证明:
i V, d[i] = min{d[x] + w(x, i), x V}
我们证明节点i要进入集合V时,d[i]确实是s到i的最短路长度 。
归纳证明: 起初 d[s] = 0满足条件。
i V, d[i] = min{d[x] + w(x, i), x V}
我们证明节点i要进入集合V时,d[i]确实是s到i的最短路长度 。
归纳证明: 起初 d[s] = 0满足条件。
假设之前集合V中的点全部满足假设,现在要加入节点i V,假设任意从s到i的路径P= s…x y…i。
其中s..x全部在V中, y V。根据归纳假设d[x]是s到x的最短路长度。
其中s..x全部在V中, y V。根据归纳假设d[x]是s到x的最短路长度。
根据d的定义,我们有d[x] + w(x,y) ≥ d[y]。
而且因为dijkstra选择最小的d加入,所以有d[y] ≥ d[i] 。
于是有路径P的长度, length(P) ≥ d[x] + w(x, y) + length(y..i) ≥ d[y] + length(y..i) ≥ d[y] ≥ d[i]。
从而d[i]也是最短路的长度。得证。
而且因为dijkstra选择最小的d加入,所以有d[y] ≥ d[i] 。
于是有路径P的长度, length(P) ≥ d[x] + w(x, y) + length(y..i) ≥ d[y] + length(y..i) ≥ d[y] ≥ d[i]。
从而d[i]也是最短路的长度。得证。
最后,我们来提供输入输出数据,由你来写一段程序,实现这个算法,只有写出了正确的程序,才能继续后面的课程。
输出示例
输入
第一行4个整数n (<=500), m, start, end。n表示房间的个数,房间编号从0到(n - 1),m表示道路数,任意两个房间之间最多只有一条道路,start和end表示起点和终点房间的编号。 第二行包含n个空格分隔的正整数(不超过600),表示进入每个房间你的得分。 再接下来m行,每行3个空格分隔的整数x, y, z (0<z<=200)表示道路,表示从房间x到房间y(双向)的道路,注意,最多只有一条道路连结两个房间, 你需要的时间为z。 输入保证从start到end至少有一条路径。
输出
一行,两个空格分隔的整数,第一个表示你最少需要的时间,第二个表示你在最少时间前提下可以获得的最大得分。
输入示例
3 2 0 2 1 2 3 0 1 10 1 2 11
输出示例
21 6
大佬的代码
#include <iostream> #include <math.h> #include <stdio.h> #include <string.h> #define INF 0x3f3f3f3f using namespace std; const int MAX = 550; int co[MAX], dist[MAX], g[MAX][MAX],low[MAX]; int n, m, s, e; bool vis[MAX]; void dijistra(){ for(int i = 0; i < n; i ++){ dist[i] = INF; } memset(vis,0,sizeof(vis)); memset(low,0,sizeof(vis)); dist[s] = 0; low[s] = co[s]; for(int i = 1; i <= n; i ++){ int mins = INF, MAx = 0, pos; for(int j = 0; j < n; j ++){ if(!vis[j] && dist[j] < mins){ pos = j; mins = dist[j]; MAx = co[j]; } if(!vis[j] && dist[j] == mins && MAx < low[j]){ pos = j; MAx = low[j]; } } if(mins == INF)break; vis[pos] = true; for(int j = 1; j <= n; j ++){ if(!vis[j] && dist[j] > dist[pos] + g[pos][j]){ dist[j] = dist[pos] + g[pos][j]; low[j] = low[pos] + co[j]; } if(!vis[j] && low[j] < low[pos] + co[j] && dist[j] == dist[pos]+g[pos][j]){ low[j] = low[pos] + co[j]; } } } } int main(){ scanf("%d%d%d%d",&n,&m,&s,&e); for(int i = 0; i < n; i ++){ for(int j = 0; j < n; j ++) g[i][j] = (i==j)?0:INF; } for(int i = 0; i < n; i ++) scanf("%d",&co[i]); for(int i = 0; i < m; i ++) { int u, v, w; scanf("%d%d%d",&u,&v,&w); if(g[u][v] > w) { g[u][v] = g[v][u] = w; } } dijistra(); printf("%d %d\n",dist[e],low[e]); return 0; }
以上是关于51nod-迷宫问题(Dijkstra算法)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章