c/c++ 图的最短路径 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法
c/c++ 图的最短路径 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法
图的最短路径的概念:
一位旅客要从城市A到城市B,他希望选择一条途中中转次数最少的路线。假设途中每一站都需要换车,则这个问题反映到图上就是要找一条从顶点A到B所含边的数量最少的路径。我们只需从顶点A出发对图作广度优先遍历,一旦遇到顶点B就终止。由此所得广度优先生成树上,从根顶点A到顶点B的路径就是中转次数最少的路径。但是这只是一类最简单的图的最短路径问题。有时,对于旅客来说,可能更关心的是节省交通费用;而对于司机来说,里程和速度则是他们感兴趣的的信息。为了在图上表示相关信息,可对边赋以权值,权值可以表示两个城市之间的距离,或途中所需时间,或交通费用等等。此时路径长度的度量就不再是路径上边的数目,而是路径上边权值之和。
实现思路:
- 创建2个辅助int*数组dist path,1个bool数组s
- dist 存放目标顶点到每个顶点的最短距离
- path 存放目标顶点到每个顶点的路径
- s 被查找过的顶点设置为true,否则为false
1,假设目标顶点为A,先从A开始找到各个顶点的权值,
A | B | C | D | E | |
---|---|---|---|---|---|
dist | 0 | 10 | 无穷大 | 30 | 100 |
path | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
s | true | false | false | false | false |
path含义:比如path[1]=0,就代表从下标为0的顶点(A顶点)到B顶点
2,从dist里找到s为false的最小值,也就是dist[1]的值10,下标1说明是顶点B,再从B开始找到各个顶点的权值,更新dist和path,并设置B为true
A | B | C | D | E | |
---|---|---|---|---|---|
dist | 0 | 10 | 60 | 30 | 100 |
path | -1 | 0 | 1 | 0 | 0 |
s | true | true | false | false | false |
3,从dist里找到s为false最小值,也就是dist[3]的值30,下标3说明是顶点D,再从D开始找到各个顶点的权值,更新dist和path,并设置D为true
A | B | C | D | E | |
---|---|---|---|---|---|
dist | 0 | 10 | 50 | 30 | 90 |
path | -1 | 0 | 3 | 0 | 3 |
s | true | true | false | true | false |
4,从dist里找到s为false最小值,也就是dist[2]的值50,下标2说明是顶点C,再从C开始找到各个顶点的权值,更新dist和path,并设置C为true
A | B | C | D | E | |
---|---|---|---|---|---|
dist | 0 | 10 | 50 | 30 | 60 |
path | -1 | 0 | 3 | 0 | 2 |
s | true | true | true | true | false |
5,从dist里找到s为false最小值,也就是dist[4]的值60,下标4说明是顶点E,再从E开始找到各个顶点的权值,更新dist和path,并设置E为true
A | B | C | D | E | |
---|---|---|---|---|---|
dist | 0 | 10 | 50 | 30 | 60 |
path | -1 | 0 | 3 | 0 | 2 |
s | true | true | true | true | true |
图为下图
下面两幅图可以帮助理解
dijkstra.h
#ifndef __mixspantree__ #define __mixspantree__ #include <stdio.h> #include <malloc.h> #include <assert.h> #include <memory.h> #include <stdlib.h> #include <stdbool.h> #define Default_vertex_size 20 #define T char//dai biao ding dian de lei xing #define E int #define MAX_COST 0x7FFFFFFF typedef struct GraphMtx{ int MaxVertices;//zui da ding dian shu liang] int NumVertices;//shi ji ding dian shu liang int NumEdges;//bian de shu lian T* VerticesList;//ding dian list int** Edge;//bian de lian jie xin xi, bu shi 0 jiu shi 1 }GraphMtx; //chu shi hua tu void init_graph(GraphMtx* gm); //打印二维数组 void show_graph(GraphMtx* gm); //插入顶点 void insert_vertex(GraphMtx* gm, T v); //添加顶点间的线 void insert_edge(GraphMtx* gm, T v1, T v2, E cost); //最短路径 void short_path(GraphMtx* g,T v,E* dist, int* path); #endif
dijkstra.c
#include "dijkstra.h" void init_graph(GraphMtx* gm){ gm->MaxVertices = Default_vertex_size; gm->NumEdges = gm->NumVertices = 0; //kai pi ding dian de nei cun kong jian gm->VerticesList = (T*)malloc(sizeof(T) * (gm->MaxVertices)); assert(NULL != gm->VerticesList); //创建二维数组 //让一个int的二级指针,指向一个有8个int一级指针的数组 //开辟一个能存放gm->MaxVertices个int一级指针的内存空间 gm->Edge = (int**)malloc(sizeof(int*) * (gm->MaxVertices)); assert(NULL != gm->Edge); //开辟gm->MaxVertices组,能存放gm->MaxVertices个int的内存空间 for(int i = 0; i < gm->MaxVertices; ++i){ gm->Edge[i] = (int*)malloc(sizeof(int) * gm->MaxVertices); } //初始化二维数组 //让每个顶点之间的边的关系都为不相连的 for(int i = 0; i < gm->MaxVertices; ++i){ for(int j = 0; j < gm->MaxVertices; ++j){ if(i == j) gm->Edge[i][j] = 0; else gm->Edge[i][j] = MAX_COST; } } } //打印二维数组 void show_graph(GraphMtx* gm){ printf(" "); for(int i = 0; i < gm->NumVertices; ++i){ printf("%3c ", gm->VerticesList[i]); } printf("\n"); for(int i = 0; i < gm->NumVertices; ++i){ //在行首,打印出顶点的名字 printf("%c:", gm->VerticesList[i]); for(int j = 0; j < gm->NumVertices; ++j){ if(gm->Edge[i][j] == MAX_COST){ printf("%3c ", '*'); } else{ printf("%3d ", gm->Edge[i][j]); } } printf("\n"); } printf("\n"); } //插入顶点 void insert_vertex(GraphMtx* gm, T v){ //顶点空间已满,不能再插入顶点了 if(gm->NumVertices >= gm->MaxVertices){ return; } gm->VerticesList[gm->NumVertices++] = v; } int getVertexIndex(GraphMtx* gm, T v){ for(int i = 0; i < gm->NumVertices; ++i){ if(gm->VerticesList[i] == v)return i; } return -1; } //添加顶点间的线 void insert_edge(GraphMtx* gm, T v1, T v2, E cost){ if(v1 == v2)return; //查找2个顶点的下标 int j = getVertexIndex(gm, v1); int k = getVertexIndex(gm, v2); //说明找到顶点了,并且点之间还没有线 if(j != -1 && k != -1 ){ //因为是有方向,所以更新1个值 gm->Edge[j][k] = cost; //边数加一 gm->NumEdges++; } } //取得2个顶点之间的权值 E getWeight(GraphMtx* g, int v1, int v2){ if(v1 == -1 || v2 == -1) return MAX_COST; return g->Edge[v1][v2]; } //最短路径 void short_path(GraphMtx* g,T v,E* dist, int* path){ int n = g->NumVertices; bool* s = (bool*)malloc(sizeof(bool) * n); assert(NULL != s); int vi = getVertexIndex(g, v); for(int i = 0; i < n; ++i){ //获得各个顶点与目标顶点之间的权值 dist[i] = getWeight(g, vi, i); s[i] = false; if(i != vi && dist[i] < MAX_COST){ path[i] = vi; } else{ path[i] = -1; } } s[vi] = true; int min; int w; for(int i = 0; i < n - 1; ++i){ min = MAX_COST; //u为最短路径顶点的下标 int u = vi; for(int j = 0; j < n; ++j){ if(!s[j] && dist[j] < min){ u = j; min = dist[j]; } } //把u加入到s集合 s[u] = true; //更新下一个点到所有点的权值 for(int k = 0; k < n; ++k){ w = getWeight(g, u, k); if(!s[k] && w < MAX_COST && dist[u] + w < dist[k]){ dist[k] = dist[u] + w; path[k] = u; } } } }
dijkstramain.c
#include "dijkstra.h" int main(){ GraphMtx gm; //初始化图 init_graph(&gm); //插入顶点 insert_vertex(&gm, 'A'); insert_vertex(&gm, 'B'); insert_vertex(&gm, 'C'); insert_vertex(&gm, 'D'); insert_vertex(&gm, 'E'); //添加连线 insert_edge(&gm, 'A', 'B', 10); insert_edge(&gm, 'A', 'D', 30); insert_edge(&gm, 'A', 'E', 100); insert_edge(&gm, 'B', 'C', 50); insert_edge(&gm, 'C', 'E', 10); insert_edge(&gm, 'D', 'C', 20); insert_edge(&gm, 'D', 'E', 60); //打印图 show_graph(&gm); int n = gm.NumVertices; E* dist = (E*)malloc(sizeof(E) * n); int* path = (int*)malloc(sizeof(int) * n); assert(NULL != dist && NULL != path); //最短路径 short_path(&gm, 'A', dist, path); }
编译方法:gcc -g dijkstra.c dijkstramain.c
上一篇: html-表单标签
下一篇: (转)浅谈架构-从传统走向分布式
推荐阅读
-
狄克斯拉特算法。 适用于,加权有向无环图,且无负权边,的最短路径计算。
-
c/c++ 图的最短路径 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法
-
Python实现迪杰斯特拉算法并生成最短路径的示例代码
-
邻接矩阵prim:php实现图的邻接矩阵及普里姆(prim算法),弗洛伊德(floyd),迪杰斯特拉(dijkstra)算法
-
13.GIS中Dijkstra(迪杰斯特拉)算法如何实现?(JavaScript版本有向图)
-
邻接矩阵prim:php实现图的邻接矩阵及普里姆(prim算法),弗洛伊德(floyd),迪杰斯特拉(dijkstra)算法
-
#2020寒假集训#最短路入门(Floyd弗洛伊德 和 Dijkstra迪杰斯特拉 算法)代码笔记
-
c/c++ 图的最短路径 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法
-
狄克斯拉特算法。 适用于,加权有向无环图,且无负权边,的最短路径计算。
-
zufeoj_最短路径迪杰斯特拉算法入门