迪杰斯特拉算法详解

2023-12-25 17:04
文章标签 算法 详解 斯特拉 迪杰

本文主要是介绍迪杰斯特拉算法详解,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

迪杰斯特拉算法详解

首先要知道的是,迪杰斯特拉算法是求解单源最短路径的,就是在一个图中(无向图和有向图均可),指定一个源点,求出来这个源点到其他各个节点的最短路径。
在这里插入图片描述

存图

首先,我需要用邻接矩阵把图存起来,邻接矩阵也就是一个二维数组。例如如果节点1到节点2的距离为20,那么邻接矩阵的 [1] [2] = 20。 我是这样保存的:如果题目中没提到距离,只是说明了是否存在路径,那么就将存在路径的邻接矩阵值设置为1,否则设置为0,设置 [i] [i] = 1,因为自身肯定是能到达自身的嘛;如果题目给了节点之间的距离,那么对应的邻接矩阵的值也要设置为其距离,到不了的就设置为INF(无穷大),设置 [i] [i] = 0,因为自身到自身的距离肯定是0。
以没提到距离的情况来写代码就是这样的:

class Graph  : public QObject
{Q_OBJECTpublic:Graph(int V, QObject *parent);~Graph();void addEdge(int u, int v, int w);
private:int V;  // 顶点的数量int adjMatrix[MAX][MAX];  // 邻接矩阵
};

在构造函数中初始化邻接矩阵

Graph::Graph(int V, QObject *parent): V(V),QObject(parent)
{for (int i = 0; i < V; ++i)for (int j = 0; j < V; ++j){// 初始化邻接矩阵adjMatrix[i][j] = (i == j) ? 1 : INF;// 如果是有距离的情况,写这个// adjMatrix[i][j] = (i == j) ? 0 : INF;}}

添加边

void Graph::addEdge(int u, int v, int w)
{adjMatrix[u][v] = w;adjMatrix[v][u] = w;
}

迪杰斯特拉思路

首先,我需要设置一个容器,假设为A,A中存放的是当前已经访问过的节点以及该节点到达源点的最短距离(注意,这个会随着后面节点的加入而不断更新)。同时,还需要设置一个数组visited来标记这个节点是否已经访问过(不然我怎么知道这个节点有没有被访问过呢),再设置一个数组parent用来保存计算好的最短路径,例如 parent [5] = 1 ,表示节点5的父节点为节点1,依次再找出节点1的父节点……就能够找到最短路径。

然后就是,先把我的源点放入容器A中,同时设置状态为已访问,目前起点就是我的源点,然后从剩下的未被访问过的节点中依次取出与起点相连通的节点进行比较,如果节点到起点的距离与起点到源点的距离之和小于源点到该节点的距离,那么就将此节点和其到源点的距离放入A中,同时设置其parent值为起点。

然后从A中取出到源点距离最近的节点,将起点改为此节点,同时设置状态为已访问,然后再次从剩下的未被访问过的节点中依次取出与起点相连通的节点进行比较,如果节点到起点的距离与起点到源点的距离之和小于源点到该节点的距离,那么就将此节点和其到源点的距离放入A中,同时设置其parent值为起点(如果A中已经存在此节点,那么就更新其距离为它到当前设置的起点的距离与起点到源点的距离之和,同时更新parent值为当前设置的起点)。

以此类推,直到所有节点均被访问为止。这里使用到的原理是,如果某个节点到起点的距离是最短的,那么它到源点的距离也将是最短的,通过遍历不同的起点,不断比较和更新节点到源点的距离,来得到最优解。

只看文字有点绕口,来看代码吧!

代码详解

// src就是源点,dist就是上面提到的容器A,adjMatrix就是保存图的邻接矩阵
void Graph::dijkstra(int src, std::vector<int>& dist, int adjMatrix[MAX][MAX])
{// 使用优先队列来选择下一个要处理的节点// pair<int, int>表示距离和节点的组合,greater确保队列按距离递增的顺序排列(小的在队头)// 默认先比较第一个元素,第一个相等则比较第二个std::priority_queue<std::pair<int, int>, std::vector<std::pair<int, int>>, std::greater<std::pair<int, int>>> pq;// 用于标记节点是否已经被访问std::vector<bool> visited(V, false);// 初始化存储最短路径的向量为无穷大(INF)dist = std::vector<int>(V, INF);// 将源节点及其距离(0)放入优先队列pq.push(std::make_pair(0, src));// 将源节点到自身的距离设置为0dist[src] = 0;// 用于存储最短路径的父节点std::vector<int> parent(V, -1);// 进入主循环,直到优先队列为空while (!pq.empty()) {// 从优先队列中取出当前距离最小的节点int u = pq.top().second;// 将该节点从优先队列中移除pq.pop();// 标记当前节点为已访问visited[u] = true;// 遍历与当前节点相邻的所有节点for (int v = 0; v < V; ++v){// 检查如果节点未被访问、存在连接边,并且通过当前节点的路径距离更短// 这里存在连接边的设置考虑到了路径包含距离与不包含距离的两种情况// 包含距离,不存在连接边则adjMatrix[u][v]==INF// 不包含距离,不存在连接边则adjMatrix[u][v]==0if (!visited[v] && adjMatrix[u][v]!=INF && adjMatrix[u][v] && dist[u] + adjMatrix[u][v] < dist[v]){// 更新从源节点到节点v的最短路径dist[v] = dist[u] + adjMatrix[u][v];// 记录最短路径的父节点parent[v] = u;// 将更新后的节点v及其新距离放入优先队列pq.push(std::make_pair(dist[v], v));}}}
}

这里用到了STL里面的优先队列,以此来找到dist中到源点距离最近的节点。
将这个节点作为起点,不断的从剩下未被访问的节点中取出节点,计算出取出的节点到起点的距离与起点到源点的距离之和来与取出的节点到源点的距离作比较,如果前者更小,那么就更新这个节点到源点的距离。

最后当所有节点的状态都是已访问时,直到队列弹出最后一个元素,退出循环。

打印路径

上面说到,路径信息都保存在了parent数组中,该怎么打印出来呢?
简单点,设置一个栈,栈的特性是先进后出,我们把最后一个节点的parent先压入栈中,然后再把最后一个节点的parent的parent压入栈中……最后在压入源点,再依次弹出栈顶元素就好啦!

// src表示源点,dest表示终点
// 如果想得到源点到所有终点的路径,加个循环即可
void Graph::saveDjPath(int src, int dest, std::vector<int>& parent)
{std::stack<int> path;int current = dest;while (current != src) {// 进栈path.push(current);current = parent[current];}// 将源点压入栈中path.push(src);std::cout<<src<<"到"<<dest<<"路径为:";while (!path.empty()) {std::cout<<path.top()<<' ';path.pop();}cout<<endl;
}

这篇关于迪杰斯特拉算法详解的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


原文地址:
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.chinasem.cn/article/536254

相关文章

MyBatis ResultMap 的基本用法示例详解

《MyBatisResultMap的基本用法示例详解》在MyBatis中,resultMap用于定义数据库查询结果到Java对象属性的映射关系,本文给大家介绍MyBatisResultMap的基本... 目录MyBATis 中的 resultMap1. resultMap 的基本语法2. 简单的 resul

从基础到进阶详解Pandas时间数据处理指南

《从基础到进阶详解Pandas时间数据处理指南》Pandas构建了完整的时间数据处理生态,核心由四个基础类构成,Timestamp,DatetimeIndex,Period和Timedelta,下面我... 目录1. 时间数据类型与基础操作1.1 核心时间对象体系1.2 时间数据生成技巧2. 时间索引与数据

Mybatis Plus Join使用方法示例详解

《MybatisPlusJoin使用方法示例详解》:本文主要介绍MybatisPlusJoin使用方法示例详解,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,... 目录1、pom文件2、yaml配置文件3、分页插件4、示例代码:5、测试代码6、和PageHelper结合6

一文全面详解Python变量作用域

《一文全面详解Python变量作用域》变量作用域是Python中非常重要的概念,它决定了在哪里可以访问变量,下面我将用通俗易懂的方式,结合代码示例和图表,带你全面了解Python变量作用域,需要的朋友... 目录一、什么是变量作用域?二、python的四种作用域作用域查找顺序图示三、各作用域详解1. 局部作

Java SWT库详解与安装指南(最新推荐)

《JavaSWT库详解与安装指南(最新推荐)》:本文主要介绍JavaSWT库详解与安装指南,在本章中,我们介绍了如何下载、安装SWTJAR包,并详述了在Eclipse以及命令行环境中配置Java... 目录1. Java SWT类库概述2. SWT与AWT和Swing的区别2.1 历史背景与设计理念2.1.

C++作用域和标识符查找规则详解

《C++作用域和标识符查找规则详解》在C++中,作用域(Scope)和标识符查找(IdentifierLookup)是理解代码行为的重要概念,本文将详细介绍这些规则,并通过实例来说明它们的工作原理,需... 目录作用域标识符查找规则1. 普通查找(Ordinary Lookup)2. 限定查找(Qualif

SpringBoot 中 CommandLineRunner的作用示例详解

《SpringBoot中CommandLineRunner的作用示例详解》SpringBoot提供的一种简单的实现方案就是添加一个model并实现CommandLineRunner接口,实现功能的... 目录1、CommandLineRunnerSpringBoot中CommandLineRunner的作用

Java死锁问题解决方案及示例详解

《Java死锁问题解决方案及示例详解》死锁是指两个或多个线程因争夺资源而相互等待,导致所有线程都无法继续执行的一种状态,本文给大家详细介绍了Java死锁问题解决方案详解及实践样例,需要的朋友可以参考下... 目录1、简述死锁的四个必要条件:2、死锁示例代码3、如何检测死锁?3.1 使用 jstack3.2

详解Linux中常见环境变量的特点与设置

《详解Linux中常见环境变量的特点与设置》环境变量是操作系统和用户设置的一些动态键值对,为运行的程序提供配置信息,理解环境变量对于系统管理、软件开发都很重要,下面小编就为大家详细介绍一下吧... 目录前言一、环境变量的概念二、常见的环境变量三、环境变量特点及其相关指令3.1 环境变量的全局性3.2、环境变

Java日期类详解(最新推荐)

《Java日期类详解(最新推荐)》早期版本主要使用java.util.Date、java.util.Calendar等类,Java8及以后引入了新的日期和时间API(JSR310),包含在ja... 目录旧的日期时间API新的日期时间 API(Java 8+)获取时间戳时间计算与其他日期时间类型的转换Dur