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艾兹格·W·迪科斯彻 (Edsger Wybe Dijkstra,1930年5月11日~2002年8月6日)荷兰人。 计算机科学家,毕业就职于荷兰Leiden大学,早年钻研物理及数学,而后转为计算学。曾在1972年获得过素有计算机科学界的诺贝尔奖之称的图灵奖,之后,他还获得过1974年 AFIPS Harry Goode Memorial Award、1989年ACM SIGCSE计算机科学教育教学杰出贡献奖、以及2002年ACM PODC最具影响力论文奖。 展开全文
艾兹格·W·迪科斯彻 (Edsger Wybe Dijkstra,1930年5月11日~2002年8月6日)荷兰人。 计算机科学家,毕业就职于荷兰Leiden大学,早年钻研物理及数学,而后转为计算学。曾在1972年获得过素有计算机科学界的诺贝尔奖之称的图灵奖,之后,他还获得过1974年 AFIPS Harry Goode Memorial Award、1989年ACM SIGCSE计算机科学教育教学杰出贡献奖、以及2002年ACM PODC最具影响力论文奖。
信息
主要成就
1972年获得图灵奖 1989年计算机科学教育杰出贡献奖 2002年ACM PODC最具影响力论文奖
毕业院校
荷兰Leiden大学
国    籍
荷兰
出生地
荷兰鹿特丹(Rotterdam)
别    名
艾兹格·迪科斯特拉
中文名
艾兹格·迪科斯彻
外文名
Edsger Wybe Dijkstra
出生日期
1930年5月11日
逝世日期
2002年8月6日
职    业
计算机科学家
艾兹格·迪科斯彻成就
艾兹格·W·迪科斯彻(Edsger Wybe Dijkstra)1 提出“goto有害论”;2 提出信号量和PV原语;3 解决了“哲学家聚餐”问题;4 Dijkstra最短路径算法和银行家算法的创造者;5 第一个Algol 60编译器的设计者和实现者;6 THE操作系统的设计者和开发者;与D. E. Knuth并称为我们这个时代最伟大的计算机科学家的人。与癌症抗争多年,于2002年8月6日在荷兰Nuenen自己的家中去世,享年72岁。
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  • 迪杰斯特拉

    2014-01-02 17:10:35
    迪杰斯特拉算法 c语言实现 数据结构课程
  • 迪杰斯特拉算法实现;迪杰斯特拉--算法思想; 设给定源点为VsS为已求得最短路径的终点集开始时令S={Vs} 当求得第一条最短路径(Vs Vi)后S为{VsVi} 根据以下结论可求下一条最短路径 设下一条最短路径终点为Vj 则Vj只有 ...
  • Dijkstra算法(迪杰斯特拉算法)

    万次阅读 多人点赞 2019-06-24 18:06:30
    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,是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有权图中最短路径问题。 迪杰斯特拉算法的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...

    对比算法好坏需要考虑的因素

    1. 执行算法所耗费的时间
    2. 执行算法所耗费的存储空间

    Dijkstra算法(迪杰斯特拉算法)

    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,是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有权图中最短路径问题。
    迪杰斯特拉算法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。

    迪杰斯特拉算法的成功率是最高的,因为它每次必能搜索到最优路径。但迪杰斯特拉算法算法的搜索速度是最慢的。迪杰斯特拉算法求一个点到其他所有点的最短路径时间复杂度为O(n2)O(n^2)

    基本思想

    通过迪杰斯特拉算法计算图G中的最短路径时,需要指定起点s。
    此外,需要引进两个集合S和U。S的作用是记录已求出最短路径的顶点(以及相应的最短路径长度),而U则是记录还未求出最短路径的顶点(以及该顶点到起点s的距离)。
    初始时,S中只有起点s;U中是除s之外的顶点,并且U中顶点的路径是“起点s到该顶点的路径”。然后,从U中找到路径最短的顶点,并将其加入到S中;接着,更新U中的顶点和顶点对应的路径。然后,再从U中找到路径最短的顶点,并将其加入到S中;接着,更新U中的顶点和顶点对应的路径。……重复该操作,直到遍历完所有顶点。

    操作步骤

    1. 初始时, S只包含起点s;U包含除s之外的其他顶点,且U中顶点的距离为“起点s到该顶点的距离”【例如:U中顶点v的距离为(s, v)的长度,然后s和v不相邻,则v的距离为∞】。
    2. 从U中选出“距离最短的顶点k”,并将顶点k加入到S中;同时,从U中移除顶点k。
    3. 更新U中各个顶点到起点s的距离。之所以更新U中顶点的距离,是由于上一步中确定了k是求出最短路径的顶点,从而可以利用k来更新其他顶点的距离;例如,(s, v)的距离可能大于(s, k)+(k, v)的距离。
    4. 重复步骤2和3,直到遍历完所有顶点。

    图解

    在这里插入图片描述

    ----- S是已计算出最短路径的顶点的集合
    ----- U是未计算出最短路径的顶点的集合
    ----- C(3)表示顶点C到起点D的最短距离为3

    1. 选择顶点D
      S={D(0)}
      U={A(∞), B(∞), C(3), E(4), F(∞), G(∞)}
      在这里插入图片描述
    2. 选取顶点C
      S={D(0), C(3)}
      U={A(∞), B(13), E(4), F(9), G(∞)}
      在这里插入图片描述
    3. 选取顶点E
      S={D(0), C(3), E(4)}
      U={A(∞), B(13), F(6), G(12)}
      在这里插入图片描述
    4. 选取顶点F
      S={D(0), C(3), E(4), F(6)}
      U={A(22), B(13), G(12)}
      在这里插入图片描述
    5. 选取顶点G
      S={D(0), C(3), E(4), F(6), G(12)}
      U={A(22), B(13)}
      在这里插入图片描述
    6. 选取顶点B
      S={D(0), C(3), E(4), F(6), G(12), B(13)}
      U={A(22)}
      在这里插入图片描述
    7. 选取顶点A
      S={D(0), C(3), E(4), F(6), G(12), B(13), A(22)}
      U={}
      在这里插入图片描述
    展开全文
  • 一步步带你用Python实现迪杰斯特拉算法

    基本概述

    • 应用场景:
      在这里插入图片描述
      (1)分析一下,虽然还是求最短路径,但是是到各个点的最短路径,假如从G点出发,除了能直接到达的:A、B、E、F,如果要到达D点就有两种选择:一是GBD,二是GFD,选择出一条最短路径

    • 迪杰斯特拉算法介绍:
      在这里插入图片描述

    • 迪杰斯特拉算法过程:

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    图解

    在这里插入图片描述

    Python实现

    # 迪杰斯特拉算法
    
    class VisitedVertex(object):
        def __init__(self, length: int, index: int):
            """
            :param length: 表示顶点的个数
            :param index: 出发顶点对应的下标,比如G顶点,下标就是6
            """
            self.index = index  # 传入的顶点序号,打印时需要用到
            self.ver = None  # 为了便于打印顶点封装一个对象
            
            # 记录各个顶点是否访问过 1表示访问过,0表示未访问过,会动态更新
            self.already_array = [0] * length
            # 每个下标对应的值为前一个顶点的下标,会动态更新
            self.pre_visited = [0] * length
            # 记录出发顶点到其他所有顶点的距离,比如G为出发点,就记录G到其他顶点的距离,会动态更新,求的最短距离会存放在dis
            # 初始化 dis数组
            self.dis = [float('inf')] * length
            # 设置出发顶点被访问过为1
            self.already_array[index] = 1
            # 设置出发顶点的访问距离为0
            self.dis[index] = 0
    
        def is_visited(self, index: int):
            """
            判断index顶点是否被访问过
            :param index: 传入的顶点
            :return: 如果访问过,就返回True,否则返回False
            """
            return self.already_array[index] == 1
    
        def update_dis(self, index: int, length: int):
            """
            更新出发顶点到index顶点的距离
            :param index: 传入的index
            :param length: 传入的length
            :return:
            """
            self.dis[index] = length
    
        def update_pre(self, pre: int, index: int):
            """
            更新顶点的前驱为index结点
            :param pre:
            :param index:
            :return:
            """
            self.pre_visited[pre] = index
    
        def get_dis(self, index: int):
            """
            返回出发顶点到index顶点的距离
            :param index:
            :return:
            """
            return self.dis[index]
    
        # 继续选择并返回新的访问顶点,比如这里的G完后,就是A点作为新的访问顶点(注意不是出发顶点)
        def update_arr(self):
            min_val = float('inf')
            index = 0
            for i in range(len(self.already_array)):
                if self.already_array[i] == 0 and self.dis[i] < min_val:
                    min_val = self.dis[i]
                    index = i
            # 更新 index 顶点被访问过
            self.already_array[index] = 1
            return index
    
        # 显示最后的结果,即将三个数组的情况输出
        def show_result(self):
            print('===================')
            # 输出already_array
            for item in self.already_array:
                print(item, end=' ')
            print()
            # 输出pre_visited
            for item in self.pre_visited:
                print(item, end=' ')
            print()
            # 输出dis
            for item in self.dis:
                print(item, end=' ')
            print()
            # 为了好看最后的最短距离,处理一下
            self.ver = Graph(vertex, matrix)
            count: int = 0
            for item in self.dis:
                if item != float('inf'):
                    print('{}到{}的最短距离为{}'.format(self.ver.vertex[self.index],self.ver.vertex[count],self.dis[count]))
                count += 1
            print()
    
    
    class Graph(object):
        def __init__(self, vertex: [], matrix: []):
            self.vertex = vertex  # 传入顶点数组
            self.matrix = matrix  # 传入邻接矩阵
            self.vv = None  # 已经访问顶点的集合
    
        def show_djs(self):
            self.vv.show_result()
    
        def show_graph(self):  # 显示图
            for col in self.matrix:
                print(col)
    
        # 迪杰斯特拉算法实现
        def djs(self, index: int):
            self.vv = VisitedVertex(len(self.vertex), index)
            self.update(index)  # 更新index下标顶点到周围顶点的距离和前驱结点
            for j in range(1, len(self.vertex)):
                index = self.vv.update_arr()  # 选择并返回新的访问顶点
                self.update(index)  # 更新index下标顶点到周围顶点的距离和前驱结点
    
        # 更新index下标顶点到周围顶点的距离和周围顶点的前驱顶点
        def update(self, index):
            length: int = 0
            # 根据遍历邻接矩阵的 matrix[index]
            for j in range(len(self.matrix[index])):
                # length 含义:出发顶点到index顶点的距离+从index顶点到j顶点的距离的和
                length = self.vv.get_dis(index) + self.matrix[index][j]
                # 如果j顶点没有被访问过,并且length小于出发顶点到j顶点的距离,就需要更新
                if not self.vv.is_visited(j) and length < self.vv.get_dis(j):
                    self.vv.update_pre(j, index)  # 更新j顶点的前驱为index顶点
                    self.vv.update_dis(j, length)  # 更新出发顶点到j顶点的距离
    
    
    if __name__ == '__main__':
        # 顶点
        vertex: [] = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G']
        # 邻接矩阵
        matrix: [] = [[0 for col in range(len(vertex))] for row in range(len(vertex))]
        # 用来表示一个极大的数
        F: float = float('inf')
        matrix[0] = [F, 5, 7, F, F, F, 2]
        matrix[1] = [5, F, F, 9, F, F, 3]
        matrix[2] = [7, F, F, F, 8, F, F]
        matrix[3] = [F, 9, F, F, F, 4, F]
        matrix[4] = [F, F, 8, F, F, 5, 4]
        matrix[5] = [F, F, F, 4, 5, F, 6]
        matrix[6] = [2, 3, F, F, 4, 6, F]
        # 创建Graph对象
        g = Graph(vertex, matrix)
        g.show_graph()
        # 测试迪杰斯特拉算法
        g.djs(6)
        g.show_djs()
    ''' 输出结果
    [inf, 5, 7, inf, inf, inf, 2]
    [5, inf, inf, 9, inf, inf, 3]
    [7, inf, inf, inf, 8, inf, inf]
    [inf, 9, inf, inf, inf, 4, inf]
    [inf, inf, 8, inf, inf, 5, 4]
    [inf, inf, inf, 4, 5, inf, 6]
    [2, 3, inf, inf, 4, 6, inf]
    ===================
    1 1 1 1 1 1 1 
    6 6 0 5 6 6 0 
    2 3 9 10 4 6 0 
    G到A的最短距离为2
    G到B的最短距离为3
    G到C的最短距离为9
    G到D的最短距离为10
    G到E的最短距离为4
    G到F的最短距离为6
    G到G的最短距离为0
    '''
    
    展开全文
  • 迪杰斯特拉 C++

    2018-05-29 23:12:50
    C++的迪杰斯特拉算法C++的迪杰斯特拉算法C++的迪杰斯特拉算法
  • 该文章对迪杰斯特拉与双向迪杰斯特拉的实现结果进行了简单的分析。

    1.  实验数据

    数据集:City of Oldenburg (OL) Road Network

    9组查询均为相距较远的结点

    2. 实验结果一

    最近一直在围绕双向迪杰斯特拉转,对其中重要的优先队列数据结构,尝试了用无索引的二叉堆实现、有索引的二叉堆实现以及无索引的斐波那契实现三种方式。其中无索引的优先队列允许出现相同的节点,而有索引的优先队列中不允许。不同实现方式运行时间如表2-1所示,其中每个查询都运行了10000次,单位ms。

    表2-1 双向迪杰斯特拉不同优先队列实现方式运行结果

    查询

    双向迪杰斯特拉

    二叉堆无索引t1

    二叉堆有索引t2

    t2/t1

    斐波那契堆无索引

    1

    873

    1716

    1.96

    1982

    2

    4103

    8065

    1.96

    11466

    3

    6615

    10842

    1.63

    17207

    4

    2106

    3448

    1.63

    5460

    5

    5444

    8674

    1.59

    14804

    6

    3666

    6052

    1.65

    10046

    7

    655

    1092

    1.66

    1264

    8

    4212

    6662

    1.58

    11840

    9

    6272

    9578

    1.52

    16365

     

    问题1: 无索引的二叉堆比有索引实现优先队列最短路径求解快了平均1.7倍。其中对于索引部分尝试了两种方式:数组索引与哈希(cmap)索引,两种方式效果相似。

    分析: 建立、调整索引的时间与存储结点的时间是一样的,因此加入索引必然增加优先队列的时间消耗。

    另外,对于无索引的优先队列,相同的结点会同时出现在队列中。对于相同的节点,先出来的肯定是最小的,当其它结点出来时到该节点的最短路径已经求出,只需一次判断即可。而实际中只有小于20%的出队列操作是无效的。

    无索引的二叉堆双向迪杰斯特拉主要函数运行时间分析如图2-1所示。函数调用关系如图2-2所示。


    图2-1 各主要函数运行时间

    图2-2 重要路径

    3. 实验结果二

    对于迪杰斯特拉来说,使用优先队列比普通方法快近60倍。因此对比中直接忽略该种方式实现的迪杰斯特拉。表3-1列出了查询时间,其中每组查询都运行了10000次,其中优先队列的实现方式为无索引的二叉堆。

    表3-1 无索引的双向迪杰斯特拉与迪杰斯特拉时间对比

     

    双向迪杰斯特拉

    迪杰斯特拉

    1

    873

    2262

    2

    4103

    6911

    3

    6615

    7425

    4

    2106

    1092

    5

    5444

    7207

    6

    3666

    1872

    7

    655

    1154

    8

    4212

    7051

    9

    6272

    7489

     

    问题2:对于查询4与查询7双向迪杰斯特拉比迪杰斯特拉慢。

    分析: 双向迪杰斯特拉相比于迪杰斯特拉减少了一些结点的最短路径计算,即减少了处理结点。但是,前者需要多次的加法操作,也消耗了大量的时间。

    4. 实验结果三

    问题3: 当求解所有点对的最短路径时,floyd比迪杰斯特拉与双向迪杰斯特拉都快。

    分析: floyd求解的时候不存在重复计算问题;而多次运行单源点最短路径问题求解所有对的最短路径时,存在很多重复的计算。因此,求解所有对或者多对最短路径时floyd算法优于迪杰斯特拉和双向迪杰斯特拉。
    展开全文
  • 迪杰斯特拉算法

    2018-04-06 13:42:34
    迪杰斯特拉算法,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...
  • 迪杰斯特拉)Dijkstra算法详细讲解

    万次阅读 多人点赞 2019-04-18 13:54:48
    迪杰斯特拉算法介绍 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...

    http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3711512.html#anchor2

    迪杰斯特拉算法介绍

    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Dijkstra计算图G中的最短路径时,需要指定起点s(即从顶点s开始计算)。

         此外,引进两个集合S和U。S的作用是记录已求出最短路径的顶点(以及相应的最短路径长度),而U则是记录还未求出最短路径的顶点(以及该顶点到起点s的距离)。

         初始时,S中只有起点s;U中是除s之外的顶点,并且U中顶点的路径是"起点s到该顶点的路径"。然后,从U中找出路径最短的顶点,并将其加入到S中;接着,更新U中的顶点和顶点对应的路径。 然后,再从U中找出路径最短的顶点,并将其加入到S中;接着,更新U中的顶点和顶点对应的路径。 ... 重复该操作,直到遍历完所有顶点。


    操作步骤

    (1) 初始时,S只包含起点s;U包含除s外的其他顶点,且U中顶点的距离为"起点s到该顶点的距离"[例如,U中顶点v的距离为(s,v)的长度,然后s和v不相邻,则v的距离为∞]。

    (2) 从U中选出"距离最短的顶点k",并将顶点k加入到S中;同时,从U中移除顶点k。

    (3) 更新U中各个顶点到起点s的距离。之所以更新U中顶点的距离,是由于上一步中确定了k是求出最短路径的顶点,从而可以利用k来更新其它顶点的距离;例如,(s,v)的距离可能大于(s,k)+(k,v)的距离。

    (4) 重复步骤(2)和(3),直到遍历完所有顶点。

    单纯的看上面的理论可能比较难以理解,下面通过实例来对该算法进行说明。

    迪杰斯特拉算法图解

    以上图G4为例,来对迪杰斯特拉进行算法演示(以第4个顶点D为起点)。

    初始状态:S是已计算出最短路径的顶点集合,U是未计算除最短路径的顶点的集合! 
    第1步:将顶点D加入到S中。 
        此时,S={D(0)}, U={A(∞),B(∞),C(3),E(4),F(∞),G(∞)}。     注:C(3)表示C到起点D的距离是3。

    第2步:将顶点C加入到S中。 
        上一步操作之后,U中顶点C到起点D的距离最短;因此,将C加入到S中,同时更新U中顶点的距离。以顶点F为例,之前F到D的距离为∞;但是将C加入到S之后,F到D的距离为9=(F,C)+(C,D)。 
        此时,S={D(0),C(3)}, U={A(∞),B(23),E(4),F(9),G(∞)}。

    第3步:将顶点E加入到S中。 
        上一步操作之后,U中顶点E到起点D的距离最短;因此,将E加入到S中,同时更新U中顶点的距离。还是以顶点F为例,之前F到D的距离为9;但是将E加入到S之后,F到D的距离为6=(F,E)+(E,D)。 
        此时,S={D(0),C(3),E(4)}, U={A(∞),B(23),F(6),G(12)}。

    第4步:将顶点F加入到S中。 
        此时,S={D(0),C(3),E(4),F(6)}, U={A(22),B(13),G(12)}。

    第5步:将顶点G加入到S中。 
        此时,S={D(0),C(3),E(4),F(6),G(12)}, U={A(22),B(13)}。

    第6步:将顶点B加入到S中。 
        此时,S={D(0),C(3),E(4),F(6),G(12),B(13)}, U={A(22)}。

    第7步:将顶点A加入到S中。 
        此时,S={D(0),C(3),E(4),F(6),G(12),B(13),A(22)}。

    此时,起点D到各个顶点的最短距离就计算出来了:A(22) B(13) C(3) D(0) E(4) F(6) G(12)

    迪杰斯特拉算法的代码说明

    以"邻接矩阵"为例对迪杰斯特拉算法进行说明,对于"邻接表"实现的图在后面会给出相应的源码。

    1. 基本定义

    复制代码

    // 邻接矩阵
    typedef struct _graph
    {
        char vexs[MAX];       // 顶点集合
        int vexnum;           // 顶点数
        int edgnum;           // 边数
        int matrix[MAX][MAX]; // 邻接矩阵
    }Graph, *PGraph;
    
    // 边的结构体
    typedef struct _EdgeData
    {
        char start; // 边的起点
        char end;   // 边的终点
        int weight; // 边的权重
    }EData;
    

    复制代码

    Graph是邻接矩阵对应的结构体。 
    vexs用于保存顶点,vexnum是顶点数,edgnum是边数;matrix则是用于保存矩阵信息的二维数组。例如,matrix[i][j]=1,则表示"顶点i(即vexs[i])"和"顶点j(即vexs[j])"是邻接点;matrix[i][j]=0,则表示它们不是邻接点。 
    EData是邻接矩阵边对应的结构体。

    2. 迪杰斯特拉算法

    复制代码

    /*
     * Dijkstra最短路径。
     * 即,统计图(G)中"顶点vs"到其它各个顶点的最短路径。
     *
     * 参数说明:
     *        G -- 图
     *       vs -- 起始顶点(start vertex)。即计算"顶点vs"到其它顶点的最短路径。
     *     prev -- 前驱顶点数组。即,prev[i]的值是"顶点vs"到"顶点i"的最短路径所经历的全部顶点中,位于"顶点i"之前的那个顶点。
     *     dist -- 长度数组。即,dist[i]是"顶点vs"到"顶点i"的最短路径的长度。
     */
    void dijkstra(Graph G, int vs, int prev[], int dist[])
    {
        int i,j,k;
        int min;
        int tmp;
        int flag[MAX];      // flag[i]=1表示"顶点vs"到"顶点i"的最短路径已成功获取。
    
        // 初始化
        for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
        {
            flag[i] = 0;              // 顶点i的最短路径还没获取到。
            prev[i] = 0;              // 顶点i的前驱顶点为0。
            dist[i] = G.matrix[vs][i];// 顶点i的最短路径为"顶点vs"到"顶点i"的权。
        }
    
        // 对"顶点vs"自身进行初始化
        flag[vs] = 1;
        dist[vs] = 0;
    
        // 遍历G.vexnum-1次;每次找出一个顶点的最短路径。
        for (i = 1; i < G.vexnum; i++)
        {
            // 寻找当前最小的路径;
            // 即,在未获取最短路径的顶点中,找到离vs最近的顶点(k)。
            min = INF;
            for (j = 0; j < G.vexnum; j++)
            {
                if (flag[j]==0 && dist[j]<min)
                {
                    min = dist[j];
                    k = j;
                }
            }
            // 标记"顶点k"为已经获取到最短路径
            flag[k] = 1;
    
            // 修正当前最短路径和前驱顶点
            // 即,当已经"顶点k的最短路径"之后,更新"未获取最短路径的顶点的最短路径和前驱顶点"。
            for (j = 0; j < G.vexnum; j++)
            {
                tmp = (G.matrix[k][j]==INF ? INF : (min + G.matrix[k][j])); // 防止溢出
                if (flag[j] == 0 && (tmp  < dist[j]) )
                {
                    dist[j] = tmp;
                    prev[j] = k;
                }
            }
        }
    
        // 打印dijkstra最短路径的结果
        printf("dijkstra(%c): \n", G.vexs[vs]);
        for (i = 0; i < G.vexnum; i++)
            printf("  shortest(%c, %c)=%d\n", G.vexs[vs], G.vexs[i], dist[i]);
    }
    

    复制代码

    迪杰斯特拉算法的源码

    这里分别给出"邻接矩阵图"和"邻接表图"的迪杰斯特拉算法源码。

    1邻接矩阵源码(matrix_udg.c)

    2邻接表源码(list_udg.c)

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