HDU3790 最短路径问题

时间:2022-02-27 09:42:10

问题链接:HDU3790 最短路径问题

问题描述参见上文。

问题分析:这是一个最优化的问题,也是一个单源最短路径问题,所有要用Dijkstra算法

程序说明:图的表示主要有三种形式,一是邻接表,二是邻接矩阵,三是边列表。邻接矩阵对于结点多和边少的情况都不理想。程序中用邻接表存储图,即g[],是一种动态的存储。数组dist[]中存储单源(结点s)到各个结点的最短距离。优先队列q按照边的权值从小到大排队,便于计算最短路径。

与此同时,数组cost[i]中存储单源(结点s)到各个结点的最花费。需要注意的是,路径距离相同时,需要选择花费最小(76行代码)。

程序中,在Dijkstra算法基础上增加了72行和76行代码。

这个问题,由于结点数量比较少,不大于1000,图还可以用邻接矩阵表示。那样的话,代码则是另外一种写法。

AC的C++语言程序如下:

/* HDU3790 最短路径问题 */

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <cstdio>

using namespace std;

const int INT_MAX2 = ((unsigned int)(-1) >> 1);
const int MAXN = 10000;

// 边
struct _edge {
int v, length, cost;
_edge(int v2, int l, int c){v=v2; length=l; cost=c;}
};

// 结点
struct _node {
int u, length;
_node(){}
_node(int u2, int l){u=u2; length=l;}

bool operator<(const _node n) const {
return length > n.length;
}
};

vector<_edge> g[MAXN+1];
int dist[MAXN+1];
int cost[MAXN+1];
bool visited[MAXN+1];

void dijkstra(int start, int n)
{
priority_queue<_node> q;

for(int i=0; i<=n; i++) {
dist[i] = INT_MAX2;
cost[i] = INT_MAX2;
visited[i] = false;
}

dist[start] = 0;
cost[start] = 0;

q.push(_node(start, 0));

_node f;
while(!q.empty()) {
f = q.top();
q.pop();

int u = f.u;
if(!visited[u]) {
visited[u] = true;

int len = g[u].size();
for(int i=0; i<len; i++) {
int v2 = g[u][i].v;

if(visited[v2])
continue;

int templength = g[u][i].length;
int nextdist = dist[u] + templength;
int tempcost = g[u][i].cost;

if(dist[v2] > nextdist) {
dist[v2] = nextdist;
cost[v2] = cost[u] + tempcost; // add code
q.push(_node(v2, dist[v2]));
} else if(dist[v2] == nextdist) {
// 距离相同则取花费少的
cost[v2] = min(cost[v2], cost[u] + tempcost); // add code
}
}
}
}
}

int main()
{
int n, m, src, dest, len, cost2, s, t;

// 输入数据,构建图
while(scanf("%d%d",&n,&m) != EOF && (n + m)) {
for(int i=1; i<=m; i++) {
scanf("%d%d%d%d", &src, &dest, &len, &cost2);

g[src].push_back(_edge(dest, len, cost2));
g[dest].push_back(_edge(src, len, cost2));
}
scanf("%d%d", &s, &t);

// Dijkstra算法
dijkstra(s, n);

printf("%d %d\n", dist[t], cost[t]);

// 释放存储
for(int i=0; i<=n; i++)
g[i].clear();
}

return 0;
}