最短路径算法——迪杰斯特拉(Dijkstra)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了最短路径算法——迪杰斯特拉(Dijkstra)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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源点v到此顶点的最短路径长度
  • U中的顶点的距离,是从源点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

C语言伪代码描述的迪杰斯特拉算法

void ShortestPath_DIJ( MGraph G, int v0, PathMatrix &P, ShortPathTable &D){
    // 用Dijkstra算法求有向网G的v0顶点到其余顶点v的最短路径P[v]及其带权长度D[v]。
    // 若P[v][w]为TRUE,则w是从v0到v当前求得最短路径上的顶点。
    // final[v]为TRUE当且仅当v∈S,即已经求得从v0到v的最短路径。
    for (v = 0; v < G.vexnum; ++ v){
        final[v] = FALSE; D[v] = G.arcs[v0][v];
        for (w = 0; w < G.vexnum; ++ ww) P[v][w] = FALSE;// 设空路径
        if (D[v] < INFINITY) {P[v][v0] = TRUE; P[v][v] = TRUE;}
    }// for
    D[v0] = 0; final[v0] = TRUE;// 初始化,v0顶点属于S集
    // 开始主循环,每次求得v0到某个v顶点的最短路径,并加v到S集
    for (i = 1; i < G.vexnum; ++ i) {// 其余G.vexnum - 1个顶点
        min = INFINITY;// 当前所知离v0顶点的最近距离
        for (w = 0; w < G.vexnum; ++ w)
            if(!final[w])// w顶点在V-S中
                if(D[w] < min) {v = w; min = D[w];}// w顶点离v0顶点更近
        final[v] = TRUE;// 离v0顶点最近的v加入S集
        for(w = 0; w < G.vexnum; ++ w)// 更新当前最短路径及距离
            if(!final[w] && (min + G.arcs[v][w] < D[w])){// 修改D[w]和P[w],x∈V-S
                D[w] = min + G.arcs[v][w];
                P[w] = P[v]; P[w][w] = TRUE;// P[w] = P[v] + P[w]
            }// if
    }// for

}// ShortestPath_DIJ

C语言程序描述的算法

void Dijkstra(float cost[][n], int v){
    // 求源点v到其余顶点的最短路径及其长度,cost为有向网的带权邻接矩阵
    // 设max值为32767,代表一个很大的数
    v1 = v - 1;
    for(i = 0; i < n; i ++){
        dist[i] = cost[v1][i];// 初始化dist
        if(dist[i] < max) pre[i] = v; else pre[i] = 0;
    }
    pre[v1] = 0;
    for(i = 0; i < n; i ++) S[i] = 0;// 第一组开始为空集
    S[v1] = 1;// 源点v并入第一组
    for(i = 0; i < n; i ++){// 扩充第一组
        min = max;
        for(j = 0; j < n; j ++)
            if(!S[j] && (dist[j] < min)) {min = dist[j]; k = j;}
        S[k] = 1;// 将k+1加入第一组
        for(j = 0; j < n; j ++)
            if(!S[j] && (dist[j] > dist[k] + cost[k][j])){// 修正第二组各顶点的距离值
                disk[j] = disk[k] + cost[k][j]; pre[j] = k + 1;// k + 1是j + 1的前趋
            }// 所有顶点均已扩充到S中
        for(j = 0; j < n; j ++){// 打印结果
            printf("%f\n%d", dist[i], i + 1);
            p = pre[i];
            while(p != 0){// 继续找前趋顶点
                printf("<--%d", p);
                p = pre[p - 1];
            }
        }
    }// Dijkstra

}

以上是关于最短路径算法——迪杰斯特拉(Dijkstra)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

最短路径 - 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法

迪杰斯特拉(Dijkstra)算法求最短路径

【数据结构】最短路径之迪杰斯特拉(Dijkstra)算法与弗洛伊德(Floyd)算法

笔记:最短路径算法—Dijkstra(迪杰斯特拉)

图解迪杰斯特拉(Dijkstra)最短路径算法

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