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简介 最近这段时间刚好做了最短路问题的算法报告,因此对dijkstra算法也有了更深的理解,下面和大家分享一下我的学习过程. 前言 呃呃呃,听起来也没那么难,其实,真的没那么难,只要弄清楚思路就很容易了.下面正经的跟大家说下解决问题的过程. 实现过程 我们先用一个d[i]数组表示起点到点i的直接距离,然后从d[i]数组中找最小的值所对应的点,然后看点与点i之间相连的点j, 然后比较d[j]和d[i]+w[i][j](w[i][j]表示的是点i到点j之间的距离)之间的大小,然后把d[j]和d[i]…
单源最短路径问题:给定一个带权有向图 G = (V, E), 其中每条边的权是一个实数.另外,还给定 V 中的一个顶点,称为源.现在要计算从源到其他所有各顶点的最短路径长度.这里的长度是指路上各边权之和.这个问题通常称为单源最短路径问题. Dijkstra算法: 一:基本算法 将图 G 中所有的顶点 V 分成两个顶点集合 VA 和 VB.如果源点 S 到 u 的最短路径已经确定,则点 u 属于集合 VA ,否则属于集合  VB.最开始的时候 VA 只包含源点 S,其余的点属于 VB,算法结束时所…
Dijkstra算法解决了有向图G=(V,E)上带权的单源最短路径问题,但要求所有边的权值非负. Dijkstra算法是贪婪算法的一个很好的例子.设置一顶点集合S,从源点s到集合中的顶点的最终最短路径的权值均已确定.算法反复选择具有最短路径估计的顶点u,并将u加入到S中,对u 的所有出边进行松弛.如果可以经过u来改进到顶点v的最短路径的话,就对顶点v的估计值进行更新. 如上图,u为源点,顶点全加入到优先队列中. ,队列中最小值为u(值为0),u出队列,对u的出边进行松弛(x.v.w),队列最小值…
Dijkstra算法解决了有向图上带正权值的单源最短路径问题,其运行时间要比Bellman-Ford算法低,但适用范围比Bellman-Ford算法窄. 迪杰斯特拉提出的按路径长度递增次序来产生源点到各顶点的最短路径的算法思想是:对有n个顶点的有向连通网络G=(V, E),首先从V中取出源点u0放入最短路径顶点集合U中,这时的最短路径网络S=({u0}, {}); 然后从uU和vV-U中找一条代价最小的边(u*, v*)加入到S中去,此时S=({u0, v*}, {(u0, v*)}).每…
对于网图来说,最短路径,是指两顶点之间经过的边上权值之和最少的路径,并且我们称路径上的第一个顶点为源点,最后一个顶点为终点.最短路径的算法主要有迪杰斯特拉(Dijkstra)算法和弗洛伊德(Floyd)算法.本文先来讲第一种,从某个源点到其余各顶点的最短路径问题. 这是一个按路径长度递增的次序产生最短路径的算法,它的大致思路是这样的. 比如说要求图7-7-3中顶点v0到v1的最短路径,显然就是1.由于顶点v1还与v2,v3,v4连线,所以此时我们同时求得了v0->v1->v2 = 1+3 =…
简介: dijkstra算法解决图论中源点到任意一点的最短路径. 算法思想: 算法特点: dijkstra算法解决赋权有向图或者无向图的单源最短路径问题,算法最终得到一个最短路径树.该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块. 算法的思路 dijkstra算法采用的是一种贪心的策略,声明一个数组dis来保存源点到各个顶点的最短距离和一个保存已经找到了最短路径的顶点的集合:T,初始时,原点 s 的路径权重被赋为 0 (dis[s] = 0).若对于顶点 s 存在能直接到达的边(s,m),则…
Dijkstra 算法解决的是带权重的有向图上单源最短路径问题,该算法要求所有边的权重都为非负值.该算法的时间复杂度是O(N2),相比于处理无负权的图时,比Bellmad-Ford算法效率更高. 算法描述: 首先引用<算法导论>中的一段比较官方的话,如果可以看懂,那下一部分就可以跳过了: “Dijkstra算法在运行过程中维持的关键信息是一组结点集合S.从源结点s到该集合中每个结点之间的最短路径已经被找到.算法重复从结点集 V - S 中算则最短路径估计的最小的结点 u ,将 u 加入到集合S…
前言 在本篇文章中,我将介绍 Dijkstra 算法解决 单源最短路径问题 ,同时还包含了具体路径的还原.以下是我自己的全部学习过程与思考,参考书籍为 <数据结构>(C++语言版) 邓俊辉 编著 . (本文作者: Amαdeus,未经允许不得转载哦.) 最短路径问题 最短路径概述 在当今这个繁华的时代,我们时时刻刻生活在一张庞大的城市网络中,我们也许会想着从温暖的家乡奔向自己未来奋斗的都市,抑或是梦想着逃离城市的喧嚣去往那片心中的静谧之地......然而我们始终离不开一个问题----我们如何更…
Dijkstra又称单源最短路算法,就从一个节点到其他各点的最短路,解决的是有向图的最短路问题 此算法的特点是:从起始点为中心点向外层层扩展,直到扩展到中终点为止. 该算法的条件是所给图的所有边的权值非负. 实现的Dijkstra的过程其实也是一种贪心. 其实把下图看懂,基本Dijkstra的实现流程就差不多了 算法流程如图: 算法代码: #include<iostream> #include<cstdio> #include<cmath> #include<cs…
Dijkstra算法可以解决源点到任意点的最短距离并输出最短路径 准备: 建立一个距离数组d[ n ],记录每个点到源点的距离是多少 建立一个访问数组v[ n ],记录每个点是否被访问到 建立一个祖先数组p[ n ],记录每个节点的父亲节点是什么 选择一个起始点s 执行: 1初始化:所有点到源点的距离都是无穷大 2访问源点,源点到源点的距离自然就变成0,更新与源点相邻的点的距离数组(等于边的权值) 3加入距离最小的点到已访问集合,更新与已访问集合连接的点的距离数组(=min{ 直接距离, 间接距…