Algorithm --> Dijkstra和Floyd最短路径算法

Dijkstra算法

一.最短路径的最优子结构性质

该性质描述为：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。下面证明该性质的正确性。

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。

二.Dijkstra算法

由上述性质可知，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。为了求出最短路径，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，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]+matrix[i][j]}。根 据这种思路，

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

1.从V-U中选择使dist[i]值最小的顶点i，将i加入到U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]})

3.知道U=V，停止。

三.算法实例

先给出一个无向图

用Dijkstra算法找出以A为起点的单源最短路径步骤如下

代码：

#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;

#define DEBUG 0
#define INF 0x7fffffff
#define MAX 20

int N, V;
int graph[MAX][MAX];
int dist[MAX];
int prev[MAX];
bool visited[MAX];

void PrintPath()
{
    for( int i = ; i <= V; i++ )
    {
        cout << "1 --> "  << i << "  :  " << dist[i] << endl;
    }

    for( int i = ; i <= V; i++ )    //计算从1到每个顶点的距离
    {
        int path[MAX] = {};
        int step = ;
        int cur = i;
        do
        {
            path[step++] = cur;
            cur = prev[cur];
        }
        while( cur != - );     //前一个点为-1，则结束

        for( int j = step - ; j >= ; j-- )
        {
            cout << path[j] << "  ";
        }
        cout << endl;
    }
}

int GetMinDist()
{
    int index, min = INF;
    for( int i = ; i <= V; i++ )
    {
        if( !visited[i] && min > dist[i] )
        {
            min = dist[i];
            index = i;
        }
    }
    return index;
}

void Dijkstra( int v )
{
    for( int i = ; i <= V; i++ )
    {
        if( graph[v][i] == INF )
        {
            dist[i] = INF;
            prev[i] = -;
        }
        else
        {
            dist[i] = graph[v][i];
            prev[i] = v;
        }
        visited[i] = false;
    }

    dist[v] = ;
    visited[v] = true;

    for( int i = ; i < V; i++ ) //迭代V-1次，不用计算源点了，还剩下V-1个需要计算的顶点
    {
        int u = GetMinDist();

        visited[u] = true;

        for( int j = ; j <= V; j++ )  //更新dist数组
        {
            if( visited[j] == false && graph[u][j] != INF && dist[u] != INF && dist[j] > dist[u] + graph[u][j] )
            {
                dist[j] = dist[u] + graph[u][j];
                prev[j] = u;
            }
        }
    }
}

void InitData()
{
    memset( visited, false, sizeof( visited ) ); //初始化visited

    for( int i = ; i <= V; i++ )
    {
        for( int j = ; j <= V; j++ )
        {
            graph[i][j] = INF;
        }
        dist[i] = INF;
    }
}

int main()
{
    int a, b, value;
    while( cin >> V, V ) // 输入顶点数
    {
        cin >> N;         //输入边数
        InitData();
        for( int i = ; i <= N; i++ )
        {
            cin >> a >> b >> value;
            graph[a][b] = graph[b][a] = value;
        }

        Dijkstra(  );
        PrintPath();
    }
}

输入文件：

/*

6 10
1 2 4
1 3 8
2 3 3
2 4 4
2 5 6
3 4 2
3 5 2
4 5 4
4 6 9
5 6 4

result :
1 --> 1  :  0
1 --> 2  :  4
1 --> 3  :  7
1 --> 4  :  8
1 --> 5  :  9
1 --> 6  :  13
1
1 2
1 2 3
1 2 4
1 2 3 5
1 2 3 5 6

*/

Floyd算法

1.算法思想原理：

Floyd算法是一个经典的动态规划算法。从任意节点i到任意节点j的最短路径不外乎2种可能，1是直接从i到j，2是从i经过若干个节点k到j。所以，假设Dis(i,j)为节点u到节点v的最短路径的距离，对于每一个节点k，检查Dis(i,k) + Dis(k,j) < Dis(i,j)是否成立，如果成立，证明从i到k再到j的路径比i直接到j的路径短，则设置Dis(i,j) = Dis(i,k) + Dis(k,j)，这样一来，当遍历完所有节点k，Dis(i,j)中记录的便是i到j的最短路径的距离。

2.算法描述：

a.从任意一条单边路径开始。所有两点之间的距离是边的权，如果两点之间没有边相连，则权为无穷大。 　　

b.对于每一对顶点 u 和 v，看看是否存在一个顶点 w 使得从 u 到 w 再到 v 比己知的路径更短。如果是更新它。

3.Floyd算法过程矩阵的计算----十字交叉法

方法：两条线，从左上角开始计算一直到右下角 如下所示

给出矩阵，其中矩阵A是邻接矩阵，而矩阵Path记录u,v两点之间最短路径所必须经过的点

相应计算方法如下：

最后A₃即为所求结果.

算法实现：

#include <iostream>

using namespace std;

#define INF 65536
#define MAX 20

int graph[MAX][MAX];
int KeyPoint[MAX][MAX];
int V, E;

void PrintPath()
{
    cout << graph[][V] << endl;

    int path[MAX];
    int step = ;
    int cur = V;

    while(cur != ) {
        path[step++] = cur;
        cur = KeyPoint[][cur];
    }

    path[step++] = ;  //保存起点 

    for (int j = step - ; j >= ; j--)
    {
        cout << path[j] << "  ";
    }
    cout << endl;
}

void Floyd()
{
    graph[][] = ;

    for(int k = ; k <= V; k++)   //对于每一个节点k，检查Dis(i,k) + Dis(k,j) < Dis(i,j)是否成立
        for(int i = ; i <= V; i++)
            for(int j = ; j <= V; j++)
                if(graph[i][j] > graph[i][k] + graph[k][j])
                {
                    graph[i][j] = graph[i][k] + graph[k][j];
                    KeyPoint[i][j] = k;
                }
    PrintPath();
}

void InitData()
{
    for(int i = ; i <= V; i++)
    {
        for(int j = ; j <= V; j++)
        {
            graph[i][j] = INF;
            KeyPoint[i][j] = ;
        }
    }
}

int main()
{
    int a, b, length;
    while(cin >> V, V)  //输入顶点数
    {
        InitData();

        cin >> E;    //输入边数
        for(int i = ; i <= E; i++)
        {
            cin >> a >> b >> length;
            graph[a][b] = graph[b][a] = length;
        }

        Floyd();
    }
} 

测试用例

/*

6 10
1 2 4
1 3 8
2 3 3
2 4 4
2 5 6
3 4 2
3 5 2
4 5 4
4 6 9
5 6 4

result:
13
1  2  3  5  6

*/