声明:图片及内容基于:https://www.bilibili.com/video/BV16C4y1H7Zc?from=articleDetail

最短路径

Dijkstra算法

原理

数据结构

核心代码

findMinDist()

int MGraph::findMinDist(){
int length=INFINIT;
for(int i=0;i<vertexNum;i++){
if(s[i]==0){
if(length>dist[i]&&dist[i]!=0&&dist[i]!=INFINIT){
length=i; //注意记录的是下标,我原来写成length=dist[i]了,太惨了
}
}
}
return length;
}

displayPath()

void MGraph::displayPath(){            //打印最短路径
for(int i=0;i<vertexNum;i++){
if(i==startV) cout<<i<<endl; //起点直接打印
if(i!=startV){ //其他结点
int tmp=i;
stack<int> s; //逆序输出使用栈
while(tmp!=startV){
s.push(path[tmp]);
tmp=path[tmp];
}
while(!s.empty()){
cout<<s.top()<<"->";
s.pop();
}
cout<<i;
cout<<endl;
}
}
}

Dijkstra(int startV)

void MGraph::Dijkstra(int startV){
this->startV=startV; //别忘了,startV也是MGraph的数据成员
for(int i=0;i<vertexNum;i++){
dist[i]=arc[startV][i]; //dist数组初始化 if(dist[i]!=INFINIT) //path数组初始化
path[i]=startV;
else
path[i]=-1;
}
for(int i=0;i<vertexNum;i++) //s数组初始化
s[i]=0; s[startV]=1; //startV放入集合
int num=1; //集合数据个数1
while(num<vertexNum){
int min=findMinDist(); //min是当前dist数组中最短路径的下标,前提是s[i]=0,即查找的
//是集合的补集元素
s[min]=1; //min放入集合
for(int i=0;i<vertexNum;i++){ //更新dist和path数组
if(s[i]==0&&(dist[i]>dist[min]+arc[min][i])){
dist[i]=dist[min]+arc[min][i];
path[i]=min;
}
}
num++;
}
displayPath(); //显示全部最短路径
}

完整代码

#include<iostream>
#define MAX 50
#define INFINIT 65535
#include <stack>
using namespace std;
class MGraph{
private:
int vertexNum,arcNum; //顶点数,边数
int arc[MAX][MAX]; //邻接矩阵
int vertex[MAX]; //顶点信息
int dist[MAX]; //记录单源到每个点的最短路径的长度
int path[MAX]; //记录当前从某点到某点的最短路径,存放的是某点起点的顶点信息
int s[MAX]; //记录已经确定的最短路径的结点集合
int startV;
public:
MGraph(int v[],int n,int e);
void display();
void Dijkstra(int startV);
int findMinDist();
void displayPath();
void displayDistPathS();
};
void MGraph::displayDistPathS(){
cout<<"dist:"<<endl;
for(int i=0;i<vertexNum;i++){
cout<<dist[i]<<" ";
}
cout<<endl;
cout<<"path:"<<endl;
for(int i=0;i<vertexNum;i++){
cout<<path[i]<<" ";
}
cout<<endl;
cout<<"S:"<<endl;
for(int i=0;i<vertexNum;i++){
cout<<s[i]<<" ";
}
cout<<endl;
}
MGraph::MGraph(int v[],int n,int e){ //n是顶点数,e是边数
vertexNum=n;
arcNum=e;
for(int i=0;i<vertexNum;i++){
vertex[i]=v[i];
}
for(int i=0;i<arcNum;i++){ //初始化邻接矩阵
for(int j=0;j<arcNum;j++){
if(i==j) arc[i][j]=0;
else arc[i][j]=INFINIT;
}
}
int vi,vj,w;
for(int i=0;i<arcNum;i++){
cout<<"请输入有向边的两个顶点和这条边的权值"<<endl;
cin>>vi>>vj>>w; //输入边依附的两个顶点的编号 和权值
arc[vi][vj]=w; //有边标志
}
}
void MGraph::display(){
cout<<"邻接矩阵:"<<endl;
for(int i=0;i<vertexNum;i++){
for(int j=0;j<vertexNum;j++){
if(arc[i][j]==INFINIT)
cout<<"∞"<<"\t";
else cout<<arc[i][j]<<"\t";
}
cout<<endl;
}
cout<<endl;
cout<<"结点信息:"<<endl;
for(int i=0;i<vertexNum;i++){
cout<<vertex[i]<<" ";
}
cout<<endl;
}
int MGraph::findMinDist(){
int length=INFINIT;
for(int i=0;i<vertexNum;i++){
if(s[i]==0){
if(length>dist[i]&&dist[i]!=0&&dist[i]!=INFINIT){
length=i; //注意记录的是下标,我原来写成length=dist[i]了,太惨了
}
}
}
return length;
}
void MGraph::displayPath(){ //打印最短路径
for(int i=0;i<vertexNum;i++){
if(i==startV) cout<<i<<endl; //起点直接打印
if(i!=startV){ //其他结点
int tmp=i;
stack<int> s; //逆序输出使用栈
while(tmp!=startV){
s.push(path[tmp]);
tmp=path[tmp];
}
while(!s.empty()){
cout<<s.top()<<"->";
s.pop();
}
cout<<i;
cout<<endl;
}
}
}
void MGraph::Dijkstra(int startV){
this->startV=startV; //别忘了,startV也是MGraph的数据成员
for(int i=0;i<vertexNum;i++){
dist[i]=arc[startV][i]; //dist数组初始化 if(dist[i]!=INFINIT) //path数组初始化
path[i]=startV;
else
path[i]=-1;
}
for(int i=0;i<vertexNum;i++) //s数组初始化
s[i]=0; s[startV]=1; //startV放入集合
int num=1; //集合数据个数1
while(num<vertexNum){
int min=findMinDist(); //min是当前dist数组中最短路径的下标,前提是s[i]=0,即查找的
//是集合的补集元素
s[min]=1; //min放入集合
for(int i=0;i<vertexNum;i++){ //更新dist和path数组
if(s[i]==0&&(dist[i]>dist[min]+arc[min][i])){
dist[i]=dist[min]+arc[min][i];
path[i]=min;
}
}
num++;
}
displayPath(); //显示全部最短路径
} int main(){
int n,e;
int v[MAX];
cout<<"请输入顶点数和边数"<<endl;
cin>>n>>e;
cout<<"请输入顶点信息"<<endl;
for(int i=0;i<n;i++){
cin>>v[i];
}
cout<<"请输入起点:"<<endl;
int t;
cin>>t;
MGraph mgraph(v,n,e);
mgraph.display();
mgraph.Dijkstra(t);
mgraph.displayDistPathS();
return 0;
}

输入:

7 12
0 1 2 3 4 5 6
0
0 1 4
0 2 6
0 3 6
1 2 1
1 4 7
2 4 6
2 5 4
3 2 2
3 5 5
4 6 6
5 4 1
5 6 8

输出:

邻接矩阵:
0 4  6  6 ∞  ∞ ∞
∞ 0 1  ∞ 7  ∞ ∞
∞ ∞ 0 ∞ 6  4 ∞
∞ ∞ 2 0 ∞  5 ∞
∞ ∞ ∞ ∞ 0  ∞ 6
∞ ∞ ∞ ∞ 1  0 8
∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ 0

结点信息:
0 1 2 3 4 5 6
0
0->1
0->1->2
0->3
0->1->4
0->1->2->5
0->1->4->6
dist:
0 4 5 6 11 9 17
path:
0 0 1 0 1 2 4
S:
1 1 1 1 1 1 1

最短路径(Dijskra算法)的更多相关文章

  1. 算法对比:Prim算法与Dijskra算法

    在图论中,求MST的Prim算法和求最短路的Dijskra算法非常像.可是我一直都对这两个算法处于要懂不懂的状态,现在,就来总结一下这两个算法. 最小生成树(MST)—Prim算法: 算法步骤: •将 ...

  2. 单源最短路径——Dijkstra算法学习

    每次都以为自己理解了Dijkstra这个算法,但是过没多久又忘记了,这应该是第4.5次重温这个算法了. 这次是看的胡鹏的<地理信息系统>,看完之后突然意识到用数学公式表示算法流程是如此的好 ...

  3. 网络最短路径Dijkstra算法

    最近在学习算法,看到有人写过的这样一个算法,我决定摘抄过来作为我的学习笔记: <span style="font-size:18px;">/* * File: shor ...

  4. 【最短路径Floyd算法详解推导过程】看完这篇,你还能不懂Floyd算法?还不会?

    简介 Floyd-Warshall算法(Floyd-Warshall algorithm),是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法,与Dijkstra算法类似.该算法名称以 ...

  5. 单源最短路径Dijkstra算法,多源最短路径Floyd算法

    1.单源最短路径 (1)无权图的单源最短路径 /*无权单源最短路径*/ void UnWeighted(LGraph Graph, Vertex S) { std::queue<Vertex&g ...

  6. 图中最短路径的算法--dijiska算法C语言实现

    #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define ERROR_NO_MEM -1 /*内存不足的错误码*/ #define MAX_ ...

  7. 最短路径-Dijkstra算法与Floyd算法

    一.最短路径 ①在非网图中,最短路径是指两顶点之间经历的边数最少的路径. AE:1    ADE:2   ADCE:3   ABCE:3 ②在网图中,最短路径是指两顶点之间经历的边上权值之和最短的路径 ...

  8. 数据结构实验之图论七:驴友计划 ( 最短路径 Dijkstra 算法 )

    数据结构实验之图论七:驴友计划 Time Limit: 1000 ms           Memory Limit: 65536 KiB Submit Statistic Discuss Probl ...

  9. SDUT OJ 图结构练习——最短路径 ( Floyed 算法 AND Dijkstra算法)

    图结构练习——最短路径 Time Limit: 1000 ms            Memory Limit: 65536 KiB Submit Statistic Discuss Problem ...

随机推荐

  1. write a node cli tools, step by step

    write a node cli tools, step by step how to write a node cli tools node cli tools, step by step, nod ...

  2. puppeteer render local HTML template bug

    puppeteer render local HTML template bug ➜ url-to-poster git:(master) ✗ dev ^-v-^ app is running in ...

  3. 适合Linux嵌入式项目的代码构建与依赖管理工具——cazel

    前言 我们知道,现在有很多流行的优秀代码构建工具,如CMake.jetkins.bazel等.这些不同的构建工具在其应用的领域起到了举足轻重的作用. 但是,如果仔细研究就会发现,在嵌入式领域,构建工具 ...

  4. 开源OA办公平台搭建教程:O2OA表单中的事件

    1. 概述 我们设计表单的时候经常会有这样的需求:在表单或者组件加载前/加载后,能够执行一些脚本来改变表单或组件的样式和行为.或者用户在点击组件的时候能够执行脚本.表单的事件就是为这样的场景而设计. ...

  5. Linux文本三剑客总结

    Linux文本处理三剑客 grep 文本过滤(模式:pattern)工具 grep, egrep, fgrep(不支持正则表达式搜索) grep  grep: Global search REgula ...

  6. 为 APK 文件增加右键菜单组实现快捷安装

    0.结果 1.需求 迫于每次都要打开 Powershell 手动敲 adb install xxx.apk 太麻烦,就想通过注册表搞一个右键菜单,实现快捷安装 apk 的功能. 最后决定先实现三个功能 ...

  7. Nginx解析漏洞复现以及哥斯拉连接Webshell实践

    Nginx解析漏洞复现以及哥斯拉连接Webshell实践 目录 1. 环境 2. 过程 2.1 vulhub镜像拉取 2.2 漏洞利用 2.3 webshell上传 2.4 哥斯拉Webshell连接 ...

  8. PAT-1152(Google Recruitment)字符串+素数

    Google Recruitment PAT-1152 本题最需要注意的是最后输出要以字符串形式输出,否则可能会出现前导0的情况. /** * @Author WaleGarrett * @Date ...

  9. LeetCode-[list-of-depth-lcci]

    特定深度节点链表-求解每一层二叉树从左到右遍历形成的链表 list-of-depth-lcci 这是关于二叉树的问题,遍历每一层的结点并且存在链表中. 可以采取队列类似于广度优先搜索的方法进行搜索.每 ...

  10. 1.2 Python3基础-规范

    >>返回主目录 总的来说,如果安装的不是安装的Anaconda,pip命令还是经常会用到的(cmd模式使用),当然也可以在PyCharm中直接安装 PEP8规范,我另有一篇博客已经写好,可 ...