对于网图来说,最短路径,是指两顶点之间经过的边上权值之和最少的路径,并且我们称路径上的第一个顶点为源点,最后一个顶点为终点。最短路径的算法主要有迪杰斯特拉(Dijkstra)算法和弗洛伊德(Floyd)算法。本文先来讲第一种,从某个源点到其余各顶点的最短路径问题。
这是一个按路径长度递增的次序产生最短路径的算法,它的大致思路是这样的。
初始时,S中仅含有源。设u是G的某一个顶点,把从源到u且中间只经过S中顶点的路称为从源到u的特殊路径,并用数组dist记录当前每个顶点所对应的最短特殊路径长度。Dijkstra算法每次从V-S中取出具有最短特殊路长度的顶点u,将u添加到S中,同时对数组dist作必要的修改。一旦S包含了所有V中顶点,dist就记录了从源到所有其它顶点之间的最短路径长度.
比如说要求图7-7-3中顶点v0到v1的最短路径,显然就是1。由于顶点v1还与v2,v3,v4连线,所以此时我们同时求得了v0->v1->v2 = 1+3 = 4, v0->v1->v3 = 1 +7 = 8, v0->v1->v4 = 1+5 = 6。
现在我们可以知道v0到v2的最短距离为4而不是v0->v2 直接连线的5,如图7-7-4所示。由于顶点v2还与v4,v5连线,所以同时我们求得了v0->v2->v4其实就是v0->v1->v2->v4 = 4+1=5,v0->v2->v5 = 4+7 = 11,这里v0->v2我们用的是刚才计算出来的较小的4。此时我们也发现v0->v1->v2->v4 = 5要比v0->v1->v4 = 6还要小,所以v0到v4的最短距离目前是5,如图7-7-5所示。
当我们要求v0到v3的最短路径时,通向v3的三条边,除了v6没有研究过外,v0->v1->v3 = 8, 而v0->v4->v3 = 5 +2 = 7,因此v0到v3的最短路径为7,如图7-7-6所示。
如上所示,这个算法并不是一下子就求出来v0到v8的最短路径,而是一步步求出它们之间顶点的最短距离,过程中都是基于已经求出的最短路径的基础上,求得更远顶点的最短路径,最终得到想要的结果。
#include <iostream>
using namespace std;
const int maxnum = 100;
const int maxint = 999999;
// 各数组都从下标1开始
int dist[maxnum]; // 表示当前点到源点的最短路径长度
int prev[maxnum]; // 记录当前点的前一个结点
int c[maxnum][maxnum]; // 记录图的两点间路径长度
int n, line; // 图的结点数和路径数
// n -- n nodes
// v -- the source node
// dist[] -- the distance from the ith node to the source node
// prev[] -- the previous node of the ith node
// c[][] -- every two nodes‘ distance
void Dijkstra(int n, int v, int *dist, int *prev, int c[maxnum][maxnum])
{
bool s[maxnum]; // 判断是否已存入该点到S集合中
for(int i=1; i<=n; ++i)
{
dist[i] = c[v][i];
s[i] = 0; // 初始都未用过该点
if(dist[i] == maxint)
prev[i] = 0;
else
prev[i] = v;
}
dist[v] = 0;
s[v] = 1;
// 依次将未放入S集合的结点中,取dist[]最小值的结点,放入结合S中
// 一旦S包含了所有V中顶点,dist就记录了从源点到所有其他顶点之间的最短路径长度
// 注意是从第二个节点开始,第一个为源点
for(int i=2; i<=n; ++i)
{
int tmp = maxint;
int u = v;
// 找出当前未使用的点j的dist[j]最小值
for(int j=1; j<=n; ++j)
if((!s[j]) && dist[j]<tmp)
{
u = j; // u保存当前邻接点中距离最小的点的号码
tmp = dist[j];
}
s[u] = 1; // 表示u点已存入S集合中
// 更新dist
for(int j=1; j<=n; ++j)
if((!s[j]) && c[u][j]<maxint)
{
int newdist = dist[u] + c[u][j];
if(newdist < dist[j])
{
dist[j] = newdist;
prev[j] = u;
}
}
}
}
// 查找从源点v到终点u的路径,并输出
void searchPath(int *prev,int v, int u)
{
int que[maxnum];
int tot = 1;
que[tot] = u;
tot++;
int tmp = prev[u];
while(tmp != v)
{
que[tot] = tmp;
tot++;
tmp = prev[tmp];
}
que[tot] = v;
for(int i=tot; i>=1; --i)
if(i != 1)
cout << que[i] << " -> ";
else
cout << que[i] << endl;
}
int main()
{
freopen("input.txt", "r", stdin);
// 各数组都从下标1开始
// 输入结点数
cin >> n;
// 输入路径数
cin >> line;
int p, q, len; // 输入p, q两点及其路径长度
// 初始化c[][]为maxint
for(int i=1; i<=n; ++i)
for(int j=1; j<=n; ++j)
c[i][j] = maxint;
for(int i=1; i<=line; ++i)
{
cin >> p >> q >> len;
if(len < c[p][q]) // 有重边
{
c[p][q] = len; // p指向q
c[q][p] = len; // q指向p,这样表示无向图
}
}
for(int i=1; i<=n; ++i)
dist[i] = maxint;
for(int i=1; i<=n; ++i)
{
for(int j=1; j<=n; ++j)
printf("%8d", c[i][j]);
printf("\n");
}
Dijkstra(n, 1, dist, prev, c);
// 最短路径长度
cout << "源点到最后一个顶点的最短路径长度: " << dist[n] << endl;
// 路径
cout << "源点到最后一个顶点的路径为: ";
searchPath(prev, 1, n);
}
输入数据:
5
7
1 2
10
1
4 30
1
5 100
2
3 50
3
5 10
4
3 20
4
5 60
输出数据:
999999 10
999999 30 100
10 999999 50 999999 999999
999999 50 999999 20 10
30
999999 20 999999 60
100 999999 10 60 999999
源点到最后一个顶点的最短路径长度:
60
源点到最后一个顶点的路径为: 1 -> 4 -> 3 -> 5
参考:http://tech.ddvip.com/2013-06/1371580493197421.html
http://www.wutianqi.com/?p=1890
最短路径之迪杰斯特拉(Dijkstra)算法,布布扣,bubuko.com
原文:http://www.cnblogs.com/kunhu/p/3703391.html