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  • 主要介绍了Python实现迪杰斯特拉算法过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
  • 33.迪杰斯特拉算法

    2020-08-12 17:55:53
    迪杰斯特拉算法过程 设置出发顶点为v,顶点集合V(v1,v2,v3…vn),v到V中其他顶点的距离构成一个集合Dis,Dis(d1,d2,d3…dn),记录着v到途中其他各个顶点的具体,v到v自身的距离为0,v到v1的距离为di 从Dis中选择最小...

    迪杰斯特拉算法

    迪杰斯特拉算法(Dijkstra)是经典的最短路径算法,用于计算一个节点到其他节点的最短路径。他的主要特点以起始点为中心向外层层扩散(广度优先搜索思想BFS),直到扩展到终点为止。

    迪杰斯特拉算法过程

    1. 设置出发顶点为v,顶点集合V(v1,v2,v3…vn),v到V中其他顶点的距离构成一个集合Dis,Dis(d1,d2,d3…dn),记录着v到途中其他各个顶点的具体,v到v自身的距离为0,v到v1的距离为di
    2. 从Dis中选择最小的di移除Dis集合,移除V集合中对应顶点的vi,此时v到vi的即为最短路径
    3. 更新Dis集合,更新规则为 比较v到V集合中顶点的距离值与v通过vi到V集合中顶点的距离值,保留最小值更新到Dis集合中,同时更新顶点v的前驱节点为v1
    4. 重复执行直到所有顶点都被访问过

    题目

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hRNOgQGN-1597226143597)(C:\Users\denglw\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20200811144332597.png)]

    1. 战争时期,胜利乡有 7 个村庄(A, B, C, D, E, F, G) ,现在有六个邮差,从 G 点出发,需要分别把邮件分别送到

    A, B, C , D, E, F 六个村庄

    1. 各个村庄的距离用边线表示(权) ,比如 A – B 距离 5 公里

    2. 问:如何计算出 G 村庄到 其它各个村庄的最短距离?

    3. 如果从其它点出发到各个点的最短距离又是多少?

    代码示例

    package com.corn.algorithm.dijkstra;
    import java.util.Arrays;
    
    public class DijkstraDemo {
    
        public static void main(String[] args) {
            char[] vertex = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};
            //邻接矩阵
            int[][] matrix = new int[vertex.length][vertex.length];
            final int N = Integer.MAX_VALUE;// 表示不可以连接
            matrix[0] = new int[]{0, 5, 7, N, N, N, 2};
            matrix[1] = new int[]{5, 0, N, 9, N, N, 3};
            matrix[2] = new int[]{7, N, 0, N, 8, N, N};
            matrix[3] = new int[]{N, 9, N, 0, N, 4, N};
            matrix[4] = new int[]{N, N, 8, N, 0, 5, 4};
            matrix[5] = new int[]{N, N, N, 4, 5, 0, 6};
            matrix[6] = new int[]{2, 3, N, N, 4, 6, 0};
            //创建 Graph对象
            DijkstraGraph graph = new DijkstraGraph(vertex, matrix);
            graph.dijkstra(6);
            graph.showDijkstra();
        }
    
    
    }
    
    class DijkstraGraph {
        // 顶点
        char vertexes[];
        // 邻接矩阵
        int[][] edges;
    
        VisitedVertex vv;
    
        public DijkstraGraph(char[] vertexes, int[][] edges) {
            this.vertexes = vertexes;
            this.edges = edges;
        }
    
        public char getVertexes(int i) {
            return vertexes[i];
        }
    
        public void dijkstra(int start) {
            vv = new VisitedVertex(vertexes.length, start);
            // 起始顶点的距离更新
            update(start);
            for (int i = 0; i < vertexes.length; i++) {
                int newIndex = getNewIndex(); // 选择并返回新的访问顶点
                update(newIndex); // 更新index顶点到周围顶点的距离和前驱顶点
            }
        }
    
        /**
         * 更新 已经访问节点的对象
         */
        public void update(int index) {
            int len = 0;
            for (int i = 0; i < edges[index].length; i++) {
                // 起始节点 到index的距离 相当于起始节点可能不能直接到达i 节点需要经过index
                int dis = vv.getDis(index);
                // 顶点 index 到 顶点 i的距离
                int di = edges[index][i];
                //len 含义是 : 出发顶点到index顶点的距离 + 从index顶点到j顶点的距离的和
                len = dis + di;
                // 如果当前节点没有被访问过 且出发顶点到index顶点的距离 + 从index顶点到j顶点的距离的和 小于 起始顶点dis集合中记录的最小值
                // len > 0 是因为Integer.MAX_VALUE 加上任何一个数会越界导致变成负数.
                if (!vv.visited[i] && len > 0 && len < vv.getDis(i)) {
                    // 更新i的前驱节点为index
                    vv.updatePre(i, index);
                    // 更新起始节点 到 i的最小距离为 len
                    vv.updateDis(i, len);
                }
            }
        }
    
        // 当起始顶点访问之后需要找到下一层需要访问的顶点,找到该顶点到其他顶点距离最小的即为目标顶点
        public int getNewIndex() {
            int min = Integer.MAX_VALUE, index = 0;
            for (int i = 0; i < vv.visited.length; i++) {
                boolean visited = vv.visited[i];
                // 没有访问过 如果比最小的距离还小更新
                if (!visited && min > vv.getDis(i)) {
                    min = vv.getDis(i);
                    index = i;
                }
            }
            // 标记改顶点为访问过
            vv.visited[index] = true;
            return index;
        }
    
    
        public void showDijkstra() {
            vv.show();
        }
    }
    
    // 已经访问过的集合
    class VisitedVertex {
        // 标记某一个顶点是否被访问过
        boolean visited[];
    
        // 距离集合
        int[] distance;
    
        // 前驱节点
        int[] preVisited;
    
    
        public VisitedVertex(int vertexNum, int start) {
            visited = new boolean[vertexNum];
            distance = new int[vertexNum];
            preVisited = new int[vertexNum];
            // 初始化距离集合 首先将所有点的聚合置为最大
            Arrays.fill(distance, Integer.MAX_VALUE);
            // 起始点的距离距离自己为0
            distance[start] = 0;
            // 标记起始点已经被访问了
            visited[start] = true;
        }
    
        //更新出发顶点到index顶点的距离
        public void updateDis(int index, int dis) {
            distance[index] = dis;
        }
    
        // 更新pre这个顶点的前驱顶点为index顶点
        public void updatePre(int index, int pre) {
            preVisited[index] = pre;
        }
    
        //返回出发顶点到index顶点的距离
        public int getDis(int index) {
            return distance[index];
        }
    
        //显示最后的结果
        //即将三个数组的情况输出
        public void show() {
    
            System.out.println(Arrays.toString(visited));
            System.out.println("===========================================");
            System.out.println(Arrays.toString(preVisited));
            //为了好看最后的最短距离,我们处理
            char[] vertex = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};
            int count = 0;
            for (int i : distance) {
                if (i != Integer.MAX_VALUE) {
                    System.out.print(vertex[count] + "(" + i + ") ");
                } else {
                    System.out.print(vertex[count] + "(" + "N" + ") ");
                }
                count++;
            }
            System.out.println();
        }
    }
    
    
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  • 迪杰斯特拉算法拆解

    2020-02-12 11:40:13
    最近学习了迪杰斯特拉算法,总觉得看着头大,我自己尝试将算法过程一步步拆解,以便总结为模板使用。 迪杰斯特拉算法是干啥的 迪杰斯特拉算法一般用于求最短路径的题目,是一种常用的算法。 迪杰斯特拉算法核心思想...

    最近学习了迪杰斯特拉算法,总觉得看着头大,我自己尝试将算法过程一步步拆解,以便总结为模板使用。

    迪杰斯特拉算法是干啥的

    迪杰斯特拉算法一般用于求最短路径的题目,是一种常用的算法。

    迪杰斯特拉算法核心思想是啥

    这里借用一下大话数据结构的图片来讲解。
    在这里插入图片描述
    这张图我们是需要从源点(V0)到终点(V8)的最短路径。
    这个思路是咋样呢?
    这是第一步:首先从V0开始,我们设一个集合V,V0开始的话就将V0放入集合中。
    第二步:我们看与V0有直接连接的顶点有哪些,有V1和V2,我们将没有直接连接的顶点距离看做∞,则其中最短的路径便是V0到V1的点,长度为1。此时我们将顶点V1放入集合V。
    第三步是关键的一步:集合中已经有V1与V2了,也就是说这个集合此时与3个顶点有直接的连接(V2,V3,V4)。则此时我们的V0通过V1这个顶点,从而可找出下一个到集合的最短路径节点(V2)。
    总结:思路即为不断将顶点并入集合,然后寻找集合与其他直接连接点的最短路径。

    迪杰斯特拉算法模板拆解


    还是这张图,我们来求源点到终点的最短路径。
    按照我们前面的思路,我们可以得知我们需要:

    1. 一个代表∞的数==> INFINITY 65535
    2. 一个代表数组大小的常量 ==> MAXVEX 9
    3. 一个集合数组==>final [ MAXVEX ]
    4. 一个记录源点V0到其他顶点权重的数组 D [ MAXVEX ]
    5. 一个记录点与点直接前驱关系的数组 ==> P [ MAXVEX ](此数组用于输出路径过程)

    当然,我们肯定需要邻接矩阵图。
    在这里插入图片描述
    现在我们的准备差不多齐全了,接下来就是我们的程序了。

    初始化

    
    int v;
    int final[MAXVEX];
    for(v=0;v<G.numVertexes;v++)//此处为遍历邻接矩阵的第一行
    {
    	final[v]=0;
    	D[v]=G.arc[0][v];
    	P[v]=0;
    }
    D[0]=0;
    final[0]=1;
    //初始化完毕

    这个初始化我们相当于做了两步,第一步我们是将final与P初始化为0,第二步我们是将D初始化为邻接矩阵的第一行(即V0与直接连接点的距离)。

    开始循环求V0到V顶点的最短路径并且更改V0到其他点的直接长度

    int v,min,w,k
    for(v=1;v<G.numVertexes;v++)
    {
    	min=INFINITY;
    	//寻找最短的直接路径
    	for(w=0;w<G.numVertexes;w++)
    	{
    		if(!final[w]&&D[w]<min)
    		{
    			k=w;
    			min=D[w];
    		}
    	}
    	final[k]=1;
    	//此为关键代码
    	for(w=0;w<G.numVertexes;w++)
    	{
    		if(!final[w]&&(min+G.arc[k][w]<D[w])
    		{
    			D[w]=min+G.arc[k][w];
    			p[w]=k;
    		}
    	}
    }
    
    		

    关键代码便是更改V0与之后顶点的距离的代码,理解了这一步,整个迪杰斯特拉算法便没有难点了。

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  • Dijkstra算法(迪杰斯特拉算法) 本文主要介绍Dijkstra算法(迪杰斯特拉算法)的思想没有源码实现,但写出了思路流程。当你了解这个算法思想后会很容易写出源码。Dijkstra算法(迪杰斯特拉算法)是比较常用的最短路径算法...

    Dijkstra算法(迪杰斯特拉算法)

    本文主要介绍Dijkstra算法(迪杰斯特拉算法)的思想没有源码实现,但写出了思路流程。当你了解这个算法思想后会很容易写出源码。Dijkstra算法(迪杰斯特拉算法)是比较常用的最短路径算法,可以算是贪心思想的实现。贪心思想是在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。
    Dijkstra算法核心就是求出局部最优解。下面用open,close表描述Dijkstra算法的过程。
    首先介绍下open表和close表,open表用于存储未探索的节点,也可以理解为这次探索到的新节点。close表用于存储已经探索过的节点(当前最优路线)。
    在这里插入图片描述

    初始化将起点分别放入open表和close表中。open表是一个优先队列(用set实现元素结构为坐标和距离起点的长度)每次弹出最小值。close表是一个map(key为当前节点下标,value元素为结构为前一节点下标和距离起点长度)通过当前坐标寻找前指针和当前坐标距离起点的长度。循环步骤如下:1.2
    1.从open表中弹出距离起点最近的节点,判断下探索到的节点是否为终点(每次弹出的都是最优路线),探索该节点的相邻节点。
    这里说明下为什么open表弹出来的就是最优路线,弹出的节点到达起点的路径已经是最短路径,经过其他大于该节点的节点到达该节点,距离一定大于此次弹出的这个距离。
    2.探索到的相邻节点先到close表中去查找是否被探索过,如果被探索过就比较距离,如果此次距离小于close表中存储的距离那么就更新close表(更新前指针和距离)和open表(更新距离),此次距离不小于close表中存储的距离就可以忽略本次;如果close表中不存在该节点那么直接插入到close表中,并插入open表中。
    这里说明下为什么更新open表,因为close表中出现了该节点被探索过所以open表中一定存在距离起点长度大于此次探索到的节点距离起点的长度,open每次是弹出距离起点最短的节点,如果不更新就会导致节点弹出顺序错误。
    初始化:
    open表:起点坐标为0,距离起点距离为0,此时该set中只有一个元素
    在这里插入图片描述
    close表:起点的坐标为0,距离起点距离为0
    在这里插入图片描述
    第一次循环:
    弹出open首节点(set自动排序最小值在最前面)
    找到相邻节点为1,2节点,到close表中查找1,2节点是否存在,不存在直接插入表close,同时插入open表
    第一次循环
    第二次循环:
    继续弹出open首节点1
    找到相邻节点2,3节点,到close表中查找2,3节点是否存在,2节点存在则比较距离
    (0->1->2=10)<(0->2=12)所以更新close中2节点,3节点不存在直接插入close,同时更新open表中2节点和插入3节点
    第二次循环第三次循环:
    继续弹出open首节点3
    找到相邻节点2,4,5节点,到close表中查找2,4,5节点是否存在,2节点存在则比较距离
    (0->1->3->2=8)<(0->1->2=10)所以更新close中3节点,4,5节点不存在直接插入close,同时更新open表中2节点和插入4,5节点
    第三次循环
    第四次循环:
    继续弹出open首节点2
    找到相邻节点4节点,到close表中查找4节点是否存在,4节点存在则比较距离
    (0->1->3->2->4=13)<(0->1->3->4=17)更新open和close
    第四次循环
    第五次循环:
    继续弹出open首节点4
    找到相邻节点5节点,到close表中查找5节点是否存在,5节点存在则比较距离
    (0->1->3->2->4->5=17)=(0->1->3->5=19)更新close更新open 第五次循环
    6.弹出顶点判断顶点为终点结束循环

    总结

    Dijkstra算法利用优先队列可以自己排序的优势每次弹出的都是当前最优路径和上一篇写过的广度优先算法对比优势一目了然。
    广度优先算法链接:https://blog.csdn.net/qq_33865609/article/details/117062138
    以上文章作者通过上网查找资料自己思考总结而来,如有不足,不吝赐教,谢谢。

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  • 迪杰斯特拉算法(最短路径)

    万次阅读 2021-04-07 11:23:58
    算法过程 代码实现 package com.atguigu.dijkstra; import com.sun.xml.internal.fastinfoset.algorithm.BooleanEncodingAlgorithm; import javax.sound.midi.Soundbank; import java.util.Arrays; import java....

    描述

    在这里插入图片描述

    算法过程

    在这里插入图片描述

    代码实现

    package com.atguigu.dijkstra;
    
    import com.sun.xml.internal.fastinfoset.algorithm.BooleanEncodingAlgorithm;
    
    import javax.sound.midi.Soundbank;
    import java.util.Arrays;
    import java.util.TimerTask;
    
    
    public class DijkstraAlgorithm {
        public static void main(String[] args) {
            char[] vertex = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};
            //邻接矩阵
            int[][] matrix = new int[vertex.length][vertex.length];
            final int N = 65535;//表示不可连接
            matrix[0] = new int[]{N, 5, 7, N, N, N, 2};
            matrix[1] = new int[]{5, N, N, 9, N, N, 3};
            matrix[2] = new int[]{7, N, N, N, 8, N, N};
            matrix[3] = new int[]{N, 9, N, N, N, 4, N};
            matrix[4] = new int[]{N, N, 8, N, N, 5, 4};
            matrix[5] = new int[]{N, N, N, 4, 5, N, 6};
            matrix[6] = new int[]{2, 3, N, N, 4, 6, N};
            //创建Graph对象
            Graph graph = new Graph(vertex, matrix);
            //测试看看图的邻接矩阵是否OK
            graph.showGraph();
            //测试算法
            graph.dsj(2);//c
            graph.showDijkstra();
    
    
    
        }
    
    }
    
    class Graph {
        private char[] vertex;//顶点数组
        private int[][] matrix;//邻接矩阵
        private VisitedVertex vv;//已经访问的顶点集合
    
        //构造器
        public Graph(char[] vertex, int[][] matrix) {
            this.vertex = vertex;
            this.matrix = matrix;
        }
    
        //显示结果
        public void showDijkstra(){
            vv.show();
        }
    
        //显示图
        public void showGraph() {
            for (int[] link : matrix) {
                System.out.println(Arrays.toString(link));
            }
        }
    
        //迪杰斯特拉算法实现
    
        /**
         *
         * @param index 表示出发顶点对应的下标
         */
        public void dsj(int index){
            vv = new VisitedVertex(vertex.length, index);
            update(index);//更新index顶点到周围顶点的距离和前驱顶点
            for (int j = 1; j < vertex.length; j++) {
                index=vv.updateArr();//选择并返回新的访问顶点
                update(index);//更新index顶点到周围顶点的距离和前驱顶点
            }
        }
    
    
    
        //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
        private void update(int index){
            int len=0;
            //根据遍历我们的邻接矩阵的matrix[index].length行
            for (int j = 0; j < matrix[index].length; j++) {
                //len含义是:出发顶点到index顶点的距离+从index顶点到j顶点的距离的和
                len=vv.getDis(index)+matrix[index][j];
                //如果j顶点没有被访问过,并且len小于出发顶点到j顶点的距离,就需要更新
                if(!vv.in(j)&&len<vv.getDis(j)){
                    vv.updatePre(j,index);//更新j顶点的前驱为index顶点
                    vv.updateDis(j,len);//更新出发顶点到j顶点的距离
                }
    
    
            }
        }
    
    
    
    }
    
    
    // 已访问顶点集合
    class VisitedVertex {
        // 记录各个顶点是否访问过 1表示访问过,0未访问,会动态更新
        public int[] already_arr;
        // 每个下标对应的值为前一个顶点下标, 会动态更新
        public int[] pre_visited;
        // 记录出发顶点到其他所有顶点的距离,比如G为出发顶点,就会记录G到其它顶点的距离,会动态更新,求的最短距离就会存放到dis
        public int[] dis;
    
        //构造器
        /**
         *
         *
         * @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,下标是6
         */
        public VisitedVertex(int length,int index){
            this.already_arr=new int[length];
            this.pre_visited=new int[length];
            this.dis=new int[length];
            //初始化dis数组
            Arrays.fill(dis,65535);
            this.already_arr[index]=1;//设置出发顶点被访问过
            this.dis[index]=0;//是指出发顶点的访问距离为0
        }
    
        /**
         * 判断index顶点是否被访问过
         * @param index
         * @return 如果访问过,就返回true,否则返回false
         */
        public boolean in(int index){
            return already_arr[index]==1;
        }
    
        /**
         * 更新出发顶点到index顶点的距离
         * @param index
         * @param len
         */
        public void updateDis(int index,int len){
            dis[index]=len;
        }
    
        /**
         * 更新pre这个顶点的前驱为index的顶点
         * @param pre
         * @param index
         */
        public void updatePre(int pre,int index){
            pre_visited[pre]=index;
        }
    
        /**
         * 返回出发顶点到index顶点的距离
         * @param index
         */
        public int getDis(int index){
            return 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(注意不是新节点)
        public int updateArr(){
            int min=65535,index=0;
            for (int i = 0; i < already_arr.length; i++) {
                if(already_arr[i]==0&&dis[i]<min){
                    min=dis[i];
                    index=i;
                }
            }
            //更新index顶点被访问过
            already_arr[index]=1;
            return index;
        }
    
        //显示最后的结果
        //即将三个数组的情况输出
        public void show(){
    
            System.out.println("=================");
            //输出already_arr
            for(int i:already_arr){
                System.out.print(i+" ");
            }
            System.out.println("=================");
    
            //输出pre_visited
            for(int i:pre_visited){
                System.out.print(i+" ");
            }
            System.out.println("=================");
    
            //输出dis
            for(int i:dis){
                System.out.print(i+" ");
            }
            System.out.println();
            //为了好看最后的最短距离,我们处理
            char[] vertex = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};
            int count=0;
            for(int i:dis){
                if(i!=65535){
                    System.out.print(vertex[count]+"("+i+")");
                }else{
                    System.out.println("N");
                }
                count++;
            }
            System.out.println();
    
    
    
    
    
        }
    
    
    
    
    }
    
    
    
    
    展开全文
  • 迪杰斯特拉算法

    2017-08-12 17:27:02
    迪杰斯特拉算法 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。注意该算法要求图中不存在负权边。 ...
  • 算法-迪杰斯特拉算法

    2020-10-10 20:12:20
    迪杰斯特拉(Dijkstra)算法过程 1) 设置出发顶点为 v,顶点集合 V{v1,v2,vi...},v 到 V 中各顶点的距离构成距离集合 Dis,Dis{d1,d2,di...},Dis 集合记录着 v 到图中各顶点的距离(到自身可以看作 0,v 到 v...
  • 迪杰斯特拉算法过程 设置出发顶点为v,顶点集合V(v1,v2,v3…vn),v到V中其他顶点的距离构成一个集合Dis,Dis(d1,d2,d3…dn),记录着v到途中其他各个顶点的具体,v到v自身的距离为0,v到v1的距离为di 从Dis中选择最小...
  • 迪杰斯特拉算法主要是产生从源点到其他点的最短路径,换句话说这些最短路径也有着长短的区别。 迪杰斯特拉算法的主要思路: 1.按照长短依次来产生最短路径。 2.并且在产生最短路径的过程中,用现有最短的最短路径...
  • 迪杰斯特拉算法与普里姆算法类似 二者大致过程相似 附上视频链接 代码如下: #include<stdlib.h> #include<stdio.h> #include<string.h> //迪杰斯特拉算法(求一个顶点到其他顶点的最短距离) #...
  • title: ‘最短路径:迪杰斯特拉算法...在看迪杰斯特拉算法之前,可以先回顾下BFS算法的过程。BFS的实现是通过一个队列实现。还是这张图 选择假设BFS从A节点开始,A节点出队后,将A的邻接节点B,C入队 然后B出队,D...
  • 实现迪杰斯特拉算法

    2018-11-08 11:29:00
    如下图,使用迪杰斯特拉算法求下图的最短路径 跌代过程: 1) 初始时从1开始寻找各节点到该节点的距离,路不通设置为maxint,此时把1归为s里面 2)从1)得到距离1最短的路径对应的结点如上图为2,并把2归...
  • Dijkstra 算法(中文名:迪杰斯特拉算法)是由荷兰计算机科学家 Edsger Wybe Dijkstra 提出。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。举例来说,如果图中的顶点表示城市,而边上的权重表示城市间开车...
  • 前言        最近项目需要有关路径规划方面的东西,因此学习了一下有关迪杰特斯拉算法的相关知识。在学习的过程中也看了... 在已知图中输入起点与终点,通过迪杰斯特拉算法找到该起点到终点的...
  • #include<iostream> #include<limits.h> #include<algorithm> #include<string> #include<vector>...#define INSERT_EDGE(v,w,weight) am[v][w] = am[w][v] = weight ...int u.
  • 可能很多人一看到这个就会想到数据结构了,想到数据结构中必须要建立图的结构就很头疼,今天这种写法可以先不采用数据结构书上的写法,也可以实现相同的功能,毕竟,咱们的重点是要学习使用迪杰斯特拉算法,而不是...
  • 最短路径算法Dijkstra算法(迪杰斯特拉算法算法过程 算法思想 个人理解 其实就是借住已知的最短路径求下一条最短路径 不断更新起始点到各个定点的最短距离
  • 迪杰斯特拉算法 : #include<stdio.h> #include<string.h> #include<malloc.h> #include<stdlib.h> #define INFINITY 65535 //定义一个无限大的值 #define MaxSize 50 //最大顶点个数 ...
  • 软件环境:Python3.7.0b4 一、迪杰斯特拉(dijkstras)算法介绍 算法目标:找出一个图中最快(耗时最短)的路径。 实现步骤: ...找出最短时间内前往的节点;...对于该节点的邻居,检查是否有...迪杰斯特拉算法用于每...
  • 迪杰斯特拉算法(Dijkstra) 迪杰斯特拉算法是典型的最短路径算法,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层扩展(广度优先搜索思想),直到扩展到终点为止 应用场景 战争时期...
  • Dijkstra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。...* 领会迪杰斯特拉算法求带权有向图中单源最短路径的过程和相关算法设计 * 实验内容: * 编写程序实现求...
  • 今天我们来了解一下十分常用的迪杰斯特拉算法。 2.dj是一种求非负权值的单源最短路算法。通俗的讲就是求这样的问题:在图中的两个点s,t并且这个图中没有负的边权,那么求解从s到t的最短的路径权值和是多少。首先...
  • 迪杰斯特拉算法总结:读取文档readTxtFile(filePath);生成二维数组createArray(filePath);(注意每行的第一个数字顶头写,否则会读入空格)二维数组String型转int型str2int(String[][] str);迪杰斯特拉:起始...
  • 迪杰斯特拉提出了一个按路径长度递增的次序产生最短路径的算法,其实这也是一个贪心的过程,,,, 算法步骤: 首先要明白三个数组: bool s[MAXN]; //记录从源点v0到终点vi是否已被确认最短路径长度 int path[MAXN]...
  • 迪杰斯特拉算法是很经典的最短路径算法,计算方式是从源点开始向外扩散,依次选点,直到点所有点选完之后,该源点到所有点的最短路径则计算完成。由于这个算法遍历了所有点,并且不断的在更新距离,用于选点,所以...

空空如也

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迪杰斯特拉算法过程