【模板】Dijkstra总结
Dijkstra算法使用于跑最短路的算法。
算法思想
假定图是不带负权的有向图或无向图,采用贪心策略,每次扩展一个距离为最短的点,在以这个点为中间点,更新其他的所有点的距离。当所有边权都为正时,由于不会存在一个距离更短的没有扩展过的点,所以以这个点的距离永远不会再被更新,因而保证了算法的正确性。
算法流程
- 初始化dist[1] = 0,其余的点时无穷大。
- 找出一个未被标记的、dist[u]最小的节点u,然后标记节点u。
- 扫描节点u的所有出边,若有dist[v] > dist[u] + w[i](v是到达的节点,w是边权),则使用dist[u] + w[i]更新dist[y]。
- 重复上述的两个步骤直到所有点都被标记。
算法优化
在上述算法过程我们可以在O(n*m)的时间内算出答案,主要问题在于找出节点u,我们可以利用堆对dist数组进行维护从而使获得最大值的时间从O(n)变为O(1),但是在维护过程中我们仍然需要O(log(n))的时间来维护。所以我们可在O(mlog(n))的时间内完成最短路。
值得注意的是,在我们每次更新的时候,优先队列不支持更改操作,即我们每次更改dist实际上是加入了一个新的节点去维护dist,所以,我们在调取到之前的dist时要选择直接跳过,否则会直接TLE飞起来。
算法模板(洛谷P4779)
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int head[],ne[],to[],w[],edgenum=;
int dis[];
bool vis[];
int inf;
struct node{
int pos,val;
bool operator <(const node &a)const {return a.val<val;}
};
priority_queue<node> que;
inline void addedge(int f,int t,int co)
{
ne[++edgenum]=head[f];
head[f]=edgenum;
to[edgenum]=t;
w[edgenum]=co;
} inline int read()
{
int x = , w = ; char ch = getchar();
for(;!isdigit(ch);w |= (ch == '-'), ch = getchar());
for(;isdigit(ch);x = (x << ) + (x << ) + (ch ^ ), ch = getchar());
return w ? -x : x;
} inline node make_node(int x, int y)
{
node a;
a.pos = x, a.val = y;
return a;
} void Dijkstra(int s)
{
memset(dis,0x3f,sizeof(dis));
// inf = dis[0];
dis[s]=;
que.push(make_node(s, dis[s]));
while(!que.empty())
{
node x=que.top();que.pop();
int u = x.pos;
if(x.val > dis[u]) continue; //这一步就相当于是删除了那些不够优的节点
vis[u]=true;
for(int i=head[u];i;i=ne[i])
{
int v=to[i];
if(vis[v]) continue;
if(dis[v]>w[i]+dis[u])
{
dis[v]=w[i] + dis[u];
que.push(make_node(v, dis[v]));
}
}
}
}
int main()
{
int n = read(),m = read(),s = read(),x,y,l;
for(int i=;i<=m;i++)
{
//scanf("%d%d%d",&x,&y,&l);
x = read(), y = read(), l = read();
addedge(x,y,l);
}
Dijkstra(s);
for(int i=;i<=n;i++) printf("%d ",dis[i]);
printf("\n");
return ;
}
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