Java实现Dijkstra算法求最短路径
任务描述:在一个无向图中,获取起始节点到所有其他节点的最短路径描述
Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的最短路径路由算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。
Dijkstra一般的表述通常有两种方式,一种用永久和临时标号方式,一种是用OPEN, CLOSE表方式
用OPEN,CLOSE表的方式,其采用的是贪心法的算法策略,大概过程如下:
1.声明两个集合,open和close,open用于存储未遍历的节点,close用来存储已遍历的节点
2.初始阶段,将初始节点放入close,其他所有节点放入open
3.以初始节点为中心向外一层层遍历,获取离指定节点最近的子节点放入close并从新计算路径,直至close包含所有子节点
代码实例如下:
Node对象用于封装节点信息,包括名字和子节点
public class Node {
private String name;
private Map<Node,Integer> child=new HashMap<Node,Integer>();
public Node(String name){
this.name=name;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public Map<Node, Integer> getChild() {
return child;
}
public void setChild(Map<Node, Integer> child) {
this.child = child;
}
}
MapBuilder用于初始化数据源,返回图的起始节点
public class MapBuilder {
public Node build(Set<Node> open, Set<Node> close){
Node nodeA=new Node("A");
Node nodeB=new Node("B");
Node nodeC=new Node("C");
Node nodeD=new Node("D");
Node nodeE=new Node("E");
Node nodeF=new Node("F");
Node nodeG=new Node("G");
Node nodeH=new Node("H");
nodeA.getChild().put(nodeB, 1);
nodeA.getChild().put(nodeC, 1);
nodeA.getChild().put(nodeD, 4);
nodeA.getChild().put(nodeG, 5);
nodeA.getChild().put(nodeF, 2);
nodeB.getChild().put(nodeA, 1);
nodeB.getChild().put(nodeF, 2);
nodeB.getChild().put(nodeH, 4);
nodeC.getChild().put(nodeA, 1);
nodeC.getChild().put(nodeG, 3);
nodeD.getChild().put(nodeA, 4);
nodeD.getChild().put(nodeE, 1);
nodeE.getChild().put(nodeD, 1);
nodeE.getChild().put(nodeF, 1);
nodeF.getChild().put(nodeE, 1);
nodeF.getChild().put(nodeB, 2);
nodeF.getChild().put(nodeA, 2);
nodeG.getChild().put(nodeC, 3);
nodeG.getChild().put(nodeA, 5);
nodeG.getChild().put(nodeH, 1);
nodeH.getChild().put(nodeB, 4);
nodeH.getChild().put(nodeG, 1);
open.add(nodeB);
open.add(nodeC);
open.add(nodeD);
open.add(nodeE);
open.add(nodeF);
open.add(nodeG);
open.add(nodeH);
close.add(nodeA);
return nodeA;
}
}
图的结构如下图所示:

Dijkstra对象用于计算起始节点到所有其他节点的最短路径
public class Dijkstra {
Set<Node> open=new HashSet<Node>();
Set<Node> close=new HashSet<Node>();
Map<String,Integer> path=new HashMap<String,Integer>();//封装路径距离
Map<String,String> pathInfo=new HashMap<String,String>();//封装路径信息
public Node init(){
//初始路径,因没有A->E这条路径,所以path(E)设置为Integer.MAX_VALUE
path.put("B", 1);
pathInfo.put("B", "A->B");
path.put("C", 1);
pathInfo.put("C", "A->C");
path.put("D", 4);
pathInfo.put("D", "A->D");
path.put("E", Integer.MAX_VALUE);
pathInfo.put("E", "A");
path.put("F", 2);
pathInfo.put("F", "A->F");
path.put("G", 5);
pathInfo.put("G", "A->G");
path.put("H", Integer.MAX_VALUE);
pathInfo.put("H", "A");
//将初始节点放入close,其他节点放入open
Node start=new MapBuilder().build(open,close);
return start;
}
public void computePath(Node start){
Node nearest=getShortestPath(start);//取距离start节点最近的子节点,放入close
if(nearest==null){
return;
}
close.add(nearest);
open.remove(nearest);
Map<Node,Integer> childs=nearest.getChild();
for(Node child:childs.keySet()){
if(open.contains(child)){//如果子节点在open中
Integer newCompute=path.get(nearest.getName())+childs.get(child);
if(path.get(child.getName())>newCompute){//之前设置的距离大于新计算出来的距离
path.put(child.getName(), newCompute);
pathInfo.put(child.getName(), pathInfo.get(nearest.getName())+"->"+child.getName());
}
}
}
computePath(start);//重复执行自己,确保所有子节点被遍历
computePath(nearest);//向外一层层递归,直至所有顶点被遍历
}
public void printPathInfo(){
Set<Map.Entry<String, String>> pathInfos=pathInfo.entrySet();
for(Map.Entry<String, String> pathInfo:pathInfos){
System.out.println(pathInfo.getKey()+":"+pathInfo.getValue());
}
}
/**
* 获取与node最近的子节点
*/
private Node getShortestPath(Node node){
Node res=null;
int minDis=Integer.MAX_VALUE;
Map<Node,Integer> childs=node.getChild();
for(Node child:childs.keySet()){
if(open.contains(child)){
int distance=childs.get(child);
if(distance<minDis){
minDis=distance;
res=child;
}
}
}
return res;
}
}
Main用于测试Dijkstra对象
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Dijkstra test=new Dijkstra();
Node start=test.init();
test.computePath(start);
test.printPathInfo();
}
}
打印输出如下:
D:A->D
E:A->F->E
F:A->F
G:A->C->G
B:A->B
C:A->C
H:A->B->H
Java实现Dijkstra算法求最短路径的更多相关文章
- Dijkstra算法求最短路径(java)(转)
原文链接:Dijkstra算法求最短路径(java) 任务描述:在一个无向图中,获取起始节点到所有其他节点的最短路径描述 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的最短路径路由算法,用于计算一个节点到 ...
- _DataStructure_C_Impl:Dijkstra算法求最短路径
// _DataStructure_C_Impl:Dijkstra #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<strin ...
- 《算法导论》读书笔记之图论算法—Dijkstra 算法求最短路径
自从打ACM以来也算是用Dijkstra算法来求最短路径了好久,现在就写一篇博客来介绍一下这个算法吧 :) Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的最短路径路由算法,用于计算一个节点到其他所有节点的 ...
- 通俗易懂理解——dijkstra算法求最短路径
迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法,用于计算一个节点到其他节点的最短路径.它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先搜索思想),直到扩展到终点为止 ###基本思想 通过Dij ...
- Dijkstra算法求最短路径 Java实现
基本原理: 迪杰斯特拉算法是一种贪心算法. 首先建立一个集合,初始化只有一个顶点.每次将当前集合的所有顶点(初始只有一个顶点)看成一个整体,找到集合外与集合距离最近的顶点,将其加入集合并检查是否修改路 ...
- Dijkstra算法求最短路径
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <limits.h&g ...
- Dijkstra算法求单源最短路径
Description 在每年的校赛里,所有进入决赛的同学都会获得一件很漂亮的t-shirt.但是每当我们的工作人员把上百件的衣服从商店运回到赛场的时候,却是非常累的!所以现在他们想要寻找最短的从商店 ...
- js迪杰斯特拉算法求最短路径
1.后台生成矩阵 名词解释和下图参考:https://blog.csdn.net/csdnxcn/article/details/80057574 double[,] arr = new double ...
- C++迪杰斯特拉算法求最短路径
一:算法历史 迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959 年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法.是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有向图中最短路径问题.迪杰斯特拉算法主要特点是以 ...
随机推荐
- iOS 获取系统相册数据(不是调系统的相册)
Framework:AssetsLibrary.framework 主要目的是获取到系统相册的数据,并把系统相册里的照片显示出来. 1.创建一个新的项目: 2.将AssetsLibrary.frame ...
- .Net 程序集 签名工具sn.exe 密钥对SNK文件 最基本的用法
阐述签名工具这个概念之前,我先说说它不是什么: 1.它不是用于给程序集加密的工具,它与阻止Reflector或ILSpy对程序集进行反编译一毛钱关系都没有. 2.它很讨厌人们把它和加密联系在一起. 我 ...
- .net LINQ and PLINQ
本文 学习自 微软官网文档 2016/12 LINQ 背景 以前写与DB 相关的代码, 程序员须要懂开发语言(C#, VB)和查询语言跟数据库交互. LINQ 的出现使应用程序形成基于集合 ...
- 在Linux上进行QT UI开发
在QT Creator UI编辑器上通过拖拽各种控件产生UI界面,然后点击编译/Build按钮,会自动生成对应的ui_xxxx.h的 头文件/header file. 参考: 1.Linux上使用Qt ...
- C++ 代码性能优化 -- 循环分割提高并行性
对于一个可结合和可交换的合并操作来说,比如整数的加法或乘法, 我们可以通过将一组合并操作分割成 2 个或更多的部分,并在最后合并结果来提高性能. 原理: 普通代码只能利用 CPU 的一个寄存器,分割后 ...
- [java学习笔记]Hello World那些事
我们安装和配置好java后,必须得大展拳脚一番,根据国际惯例,第一个程序必须是Hello World,下面我们就看看Hello World的那些事. 1.Hello World的运行 Hello Wo ...
- 关于C#虚函数和构造函数的一点理解
虚函数感觉总是很神秘,在本质的原理上一直也没有弄得很透彻,今天又有一点的新的感悟,纪录下来,有时间的话可以去研究一下C++对象模型 using System; using System.Collect ...
- the evaluation period for visual studio trial edition has ended的解决方法-转发
首先献上自己收集的Visual studio 2008序列号: Visual Studio 2008 Professional Edition: XMQ2Y-4T3V6-XJ48Y-D3K2V-6C4 ...
- Sublime Text 3的快捷键
Sublime Text 3是一个非常了不起的软件,它不仅具有令人难以置信的内置功能(多行编辑和VIM模式),而且还支持插件.代码片段和其它许多东西. 今天,我们来总结一下Sublime Text 3 ...
- 我爱工程化 之 gulp 使用(一)
一.简介 gulp是前端自动化工具,压缩.合并.预编译检查等等,它与grunt频繁IO操作来消耗内存相比,它是使用的流的方式,我们可以简称为管道流(一端入,一端出,3通水,一个大桶,第一通在管道里面流 ...