【转】dijkstra算法

时间:2022-09-01 16:11:18
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2015年11月30日 10:55:08
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说到dijkstra,它其实是我第一个公司的Wi-Fi密码【转】dijkstra算法,当时我还不知道它就是求最短路径的一个算法。今天有幸能领略这位荷兰科学家的智慧~

Dijkstra算法是求某个源点到其他各顶点的最短路径的。

书本上的公式有点复杂,不如先看个例子再去理解公式~

【转】dijkstra算法

比如上图这道题(ppt画的,凑合看吧~)

运用dijkstra,求V0到各点的最短路径?

解答具体过程:

令S表示已求出最短路径的顶点集合。D[i]表示V0到Vi的路径长度。arcs[i][j]表示从i到j的直接距离

第一步:V0到其他顶点的直接路径:

S D[1] D[2] D[3] D[4] D[5]
{V0} 50 10 45

下一步:计算min{D[i]},得到D[2]最小,便将V2加入S中,得到V0V2最短路径10,重新计算V0到各点路径:

D[1](new) = min{D[1](old) ,D[2]+arcs[2][1]} = min{50,10+∞}=50

D[3](new) = min{D[3](old) ,D[2]+arcs[2][3]} = min{∞,10+15}=25

D[4](new) = min{D[4](old) ,D[2]+arcs[2][4]} = min{45,10+∞}=45

D[5](new) = min{D[5](old) ,D[2]+arcs[2][5]} = min{∞,10+∞}=∞

得到

S D[1] D[2] D[3] D[4] D[5]
{V0,V2} 50 【转】dijkstra算法 25 45

下一步:(也不能说下一步,反正就是循环)计算min{D[i]},D[3]最小,V3加入S中,得到V0V3最短路径25,重新计算路径:

D[1](new) = min{D[1](old) ,D[3]+arcs[3][1]} = min{50,25+20}=45

D[4](new) = min{D[4](old) ,D[3]+arcs[3][4]} = min{45,25+20}=45

D[5](new) = min{D[5](old) ,D[3]+arcs[3][5]} = min{∞,25+∞}=∞

得到

S D[1] D[2] D[3] D[4] D[5]
{V0,V2,V3} 45 【转】dijkstra算法 【转】dijkstra算法 45

怎么样?是不是很带感

下一步:计算min{D[i]},D[1](看1比较顺眼)最小,V1加入S中,得到V0V1最短路径45,重新计算路径:

D[4](new) = min{D[4](old) ,D[1]+arcs[1][4]} = min{45,45+10}=55

D[5](new) = min{D[5](old) ,D[1]+arcs[1][5]} = min{∞,45+∞}=∞

得到

S D[1] D[2] D[3] D[4] D[5]
{V0,V2,V3,V1} 【转】dijkstra算法 【转】dijkstra算法 【转】dijkstra算法 45

下一步:计算min{D[i]},D[4]最小,V4加入S中,得到V0V4最短路径45,重新计算路径:

D[5](new) = min{D[5](old) ,D[4]+arcs[4][5]} = min{∞,45+∞}=∞

得到

S D[1] D[2] D[3] D[4] D[5]
{V0,V2,V3,V1,V4} 【转】dijkstra算法 【转】dijkstra算法 【转】dijkstra算法 【转】dijkstra算法

得到V0V5最短路径∞,

所以最短路径为

V0V1 45
V0V2 10
V0V3 25
V0V4 45
V0V5

Dijkstra算法的基本思想是:按最短路径长度递增的顺序,逐个产生各最短路径。

那么如何递增呢?其实是运用一条性质:如果存在一条从i到j的最短路径(Vi.....Vk,Vj),Vk是Vj前面的一顶点。那么(Vi...Vk)也必定是从i到k的最短路径。

然而这条性质是如何得到呢,这就需要我们先弄清楚最短路径的“最优子结构性质”。

最优子结构性质:如果P(i,j)={Vi....Vk..Vs...Vj}是从顶点i到j的最短路径,k和s是这条路径上的一个中间顶点,那么P(k,s)必定是从k到s的最短路径。下面用反证法证明:

假设P(i,j)={Vi....Vk..Vs...Vj}是从顶点i到j的最短路径,则有P(i,j)=P(i,k)+P(k,s)+P(s,j)。而P(k,s)不是从k到s的最短距离,那么

必定存在另一条从k到s的最短路径P'(k,s),那么P'(i,j)=P(i,k)+P'(k,s)+P(s,j)<P(i,j)。则与P(i,j)是从i到j的最短路径相矛盾。因此该性质得证。

好了,铺垫的差不多了,Dijkstra就提出了以最短路径长度递增,逐次生成最短路径的算法。譬如对于源顶点V0,首先选择其直接相邻的顶点中长度最短的顶点Vi(注意相邻和最短),那么当前已知可得从V0到达Vj顶点的最短距离dist[j]=min{dist[j],dist[i]+arcs[i][j]}。

根据这种思路,假设存在G=<V,E>,源顶点为V0,S={V0}, dist[i]记录V0到Vi的最短距离,path[i]记录从V0到Vi路径上的Vi前面的一个顶点。

1.从不在S的V中选择使dist[i]值最小的顶点i,将i加入到S中;

2.更新与i直接相邻顶点的dist值。(dist[j]=min{dist[j],dist[i]+matrix[i][j]});(上例是全部更新,不直接相邻就用“∞”表示)

3.直到S=V。

代码实现:(代码来源于网络)

  1.  
    #include <iostream>
  2.  
    #include<stack>
  3.  
    #define M 100
  4.  
    #define N 100
  5.  
    using namespace std;
  6.  
     
  7.  
    typedef struct node
  8.  
    {
  9.  
    int matrix[N][M]; //邻接矩阵
  10.  
    int n; //顶点数
  11.  
    int e; //边数
  12.  
    }MGraph;
  13.  
     
  14.  
    void DijkstraPath(MGraph g,int *dist,int *path,int v0) //v0表示源顶点
  15.  
    {
  16.  
    int i,j,k;
  17.  
    bool *visited=(bool *)malloc(sizeof(bool)*g.n);
  18.  
    for(i=0;i<g.n;i++) //初始化
  19.  
    {
  20.  
    if(g.matrix[v0][i]>0&&i!=v0)
  21.  
    {
  22.  
    dist[i]=g.matrix[v0][i];
  23.  
    path[i]=v0; //path记录最短路径上从v0到i的前一个顶点
  24.  
    }
  25.  
    else
  26.  
    {
  27.  
    dist[i]=INT_MAX; //若i不与v0直接相邻,则权值置为无穷大
  28.  
    path[i]=-1;
  29.  
    }
  30.  
    visited[i]=false;
  31.  
    path[v0]=v0;
  32.  
    dist[v0]=0;
  33.  
    }
  34.  
    visited[v0]=true;
  35.  
    for(i=1;i<g.n;i++) //循环扩展n-1次
  36.  
    {
  37.  
    int min=INT_MAX;
  38.  
    int u;
  39.  
    for(j=0;j<g.n;j++) //寻找未被扩展的权值最小的顶点
  40.  
    {
  41.  
    if(visited[j]==false&&dist[j]<min)
  42.  
    {
  43.  
    min=dist[j];
  44.  
    u=j;
  45.  
    }
  46.  
    }
  47.  
    visited[u]=true;
  48.  
    for(k=0;k<g.n;k++) //更新dist数组的值和路径的值
  49.  
    {
  50.  
    if(visited[k]==false&&g.matrix[u][k]>0&&min+g.matrix[u][k]<dist[k])
  51.  
    {
  52.  
    dist[k]=min+g.matrix[u][k];
  53.  
    path[k]=u;
  54.  
    }
  55.  
    }
  56.  
    }
  57.  
    }
  58.  
     
  59.  
    void showPath(int *path,int v,int v0) //打印最短路径上的各个顶点
  60.  
    {
  61.  
    stack<int> s;
  62.  
    int u=v;
  63.  
    while(v!=v0)
  64.  
    {
  65.  
    s.push(v);
  66.  
    v=path[v];
  67.  
    }
  68.  
    s.push(v);
  69.  
    while(!s.empty())
  70.  
    {
  71.  
    cout<<s.top()<<" ";
  72.  
    s.pop();
  73.  
    }
  74.  
    }
  75.  
     
  76.  
    int main(int argc, char *argv[])
  77.  
    {
  78.  
    int n,e; //表示输入的顶点数和边数
  79.  
    while(cin>>n>>e&&e!=0)
  80.  
    {
  81.  
    int i,j;
  82.  
    int s,t,w; //表示存在一条边s->t,权值为w
  83.  
    MGraph g;
  84.  
    int v0;
  85.  
    int *dist=(int *)malloc(sizeof(int)*n);
  86.  
    int *path=(int *)malloc(sizeof(int)*n);
  87.  
    for(i=0;i<N;i++)
  88.  
    for(j=0;j<M;j++)
  89.  
    g.matrix[i][j]=0;
  90.  
    g.n=n;
  91.  
    g.e=e;
  92.  
    for(i=0;i<e;i++)
  93.  
    {
  94.  
    cin>>s>>t>>w;
  95.  
    g.matrix[s][t]=w;
  96.  
    }
  97.  
    cin>>v0; //输入源顶点
  98.  
    DijkstraPath(g,dist,path,v0);
  99.  
    for(i=0;i<n;i++)
  100.  
    {
  101.  
    if(i!=v0)
  102.  
    {
  103.  
    showPath(path,i,v0);
  104.  
    cout<<dist[i]<<endl;
  105.  
    }
  106.  
    }
  107.  
    }
  108.  
    return 0;
  109.  
    }