java实现最短路径算法之Dijkstra算法

前言

dijkstra算法是最短路径算法中为人熟知的一种，是单起点全路径算法。该算法被称为是“贪心算法”的成功典范。本文接下来将尝试以最通俗的语言来介绍这个伟大的算法，并赋予java实现代码。

一、知识准备：

1、表示图的数据结构

用于存储图的数据结构有多种，本算法中笔者使用的是邻接矩阵。

图的邻接矩阵存储方式是用两个数组来表示图。一个一维数组存储图中顶点信息，一个二维数组（邻接矩阵）存储图中的边或弧的信息。

设图g有n个顶点，则邻接矩阵是一个n*n的方阵，定义为：

从上面可以看出，无向图的边数组是一个对称矩阵。所谓对称矩阵就是n阶矩阵的元满足aij = aji。即从矩阵的左上角到右下角的主对角线为轴，右上角的元和左下角相对应的元全都是相等的。

从这个矩阵中，很容易知道图中的信息。

（1）要判断任意两顶点是否有边无边就很容易了；

（2）要知道某个顶点的度，其实就是这个顶点vi在邻接矩阵中第i行或（第i列）的元素之和；

（3）求顶点vi的所有邻接点就是将矩阵中第i行元素扫描一遍，arc[i][j]为1就是邻接点；

而有向图讲究入度和出度，顶点vi的入度为1，正好是第i列各数之和。顶点vi的出度为2，即第i行的各数之和。

有向图的定义也类似，故不做赘述。

2、单起点全路径

所谓单起点全路径，就是指在一个图中，从一个起点出发，到所有节点的最短路径。 

3、图论的基本知识(读者需自行寻找相关资料)

4、互补松弛条件

设标量d1,d2,....,dn满足

dj<=di + aij,  (i,j)属于a,

且p是以i1为起点ik为终点的路，如果

dj = di + aij, 对p的所有边(i, j)

成立，那么p是从i1到ik的最短路。其中，满足上面两式的被称为最短路问题的互补松弛条件。

二、算法思想

1、令g = （v，e）为一个带权无向图。g中若有两个相邻的节点,i和j。aij(在这及其后面都表示为下标，请注意)为节点i到节点j的权值，在本算法可以理解为距离。每个节点都有一个值di(节点标记)表示其从起点到它的某条路的距离。

2、算法初始有一个数组v用于储存未访问节点的列表，我们暂称为候选列表。选定节点1为起始节点。开始时，节点1的d1=0, 其他节点di=无穷大，v为所有节点。
初始化条件后，然后开始迭代算法，直到v为空集时停止。具体迭代步骤如下：

将d值最小的节点di从候选列表中移除。(本例中v的数据结构采用的是优先队列实现最小值出列，最好使用斐波那契对，在以前文章有过介绍，性能有大幅提示)。对于以该节点为起点的每一条边，不包括移除v的节点, (i, j)属于a， 若dj > di + aij（违反松弛条件）,则令

dj = di + aij    , （如果j已经从v中移除过，说明其最小距离已经计算出，不参与此次计算）

可以看到在算法的运算工程中，节点的d值是单调不增的

具体算法图解如下

　　

三、java代码实现

public class vertex implements comparable<vertex>{

  /**
   * 节点名称(a,b,c,d)
   */
  private string name;
  
  /**
   * 最短路径长度
   */
  private int path;
  
  /**
   * 节点是否已经出列(是否已经处理完毕)
   */
  private boolean ismarked;
  
  public vertex(string name){
    this.name = name;
    this.path = integer.max_value; //初始设置为无穷大
    this.setmarked(false);
  }
  
  public vertex(string name, int path){
    this.name = name;
    this.path = path;
    this.setmarked(false);
  }
  
  @override
  public int compareto(vertex o) {
    return o.path > path?-1:1;
  }
}

public class graph {

  /*
   * 顶点
   */
  private list<vertex> vertexs;

  /*
   * 边
   */
  private int[][] edges;

  /*
   * 没有访问的顶点
   */
  private queue<vertex> unvisited;

  public graph(list<vertex> vertexs, int[][] edges) {
    this.vertexs = vertexs;
    this.edges = edges;
    initunvisited();
  }
  
  /*
   * 搜索各顶点最短路径
   */
  public void search(){
    while(!unvisited.isempty()){
      vertex vertex = unvisited.element();
      //顶点已经计算出最短路径，设置为"已访问"
     　　vertex.setmarked(true);  
      //获取所有"未访问"的邻居
      　　list<vertex> neighbors = getneighbors(vertex);  
      //更新邻居的最短路径
      updatesdistance(vertex, neighbors);    
      pop();
    }
    system.out.println("search over");
  }
  
  /*
   * 更新所有邻居的最短路径
   */
  private void updatesdistance(vertex vertex, list<vertex> neighbors){
    for(vertex neighbor: neighbors){
      updatedistance(vertex, neighbor);
    }
  }
  
  /*
   * 更新邻居的最短路径
   */
  private void updatedistance(vertex vertex, vertex neighbor){
    int distance = getdistance(vertex, neighbor) + vertex.getpath();
    if(distance < neighbor.getpath()){
      neighbor.setpath(distance);
    }
  }

  /*
   * 初始化未访问顶点集合
   */
  private void initunvisited() {
    unvisited = new priorityqueue<vertex>();
    for (vertex v : vertexs) {
      unvisited.add(v);
    }
  }

  /*
   * 从未访问顶点集合中删除已找到最短路径的节点
   */
  private void pop() {
    unvisited.poll();
  }

  /*
   * 获取顶点到目标顶点的距离
   */
  private int getdistance(vertex source, vertex destination) {
    int sourceindex = vertexs.indexof(source);
    int destindex = vertexs.indexof(destination);
    return edges[sourceindex][destindex];
  }

  /*
   * 获取顶点所有(未访问的)邻居
   */
  private list<vertex> getneighbors(vertex v) {
    list<vertex> neighbors = new arraylist<vertex>();
    int position = vertexs.indexof(v);
    vertex neighbor = null;
    int distance;
    for (int i = 0; i < vertexs.size(); i++) {
      if (i == position) {
        //顶点本身，跳过
        continue;
      }
      distance = edges[position][i];  //到所有顶点的距离
      if (distance < integer.max_value) {
        //是邻居(有路径可达)
        neighbor = getvertex(i);
        if (!neighbor.ismarked()) {
          //如果邻居没有访问过，则加入list;
          neighbors.add(neighbor);
        }
      }
    }
    return neighbors;
  }

  /*
   * 根据顶点位置获取顶点
   */
  private vertex getvertex(int index) {
    return vertexs.get(index);
  }

  /*
   * 打印图
   */
  public void printgraph() {
    int vernums = vertexs.size();
    for (int row = 0; row < vernums; row++) {
      for (int col = 0; col < vernums; col++) {
        if(integer.max_value == edges[row][col]){
          system.out.print("x");
          system.out.print(" ");
          continue;
        }
        system.out.print(edges[row][col]);
        system.out.print(" ");
      }
      system.out.println();
    }
  }
}

public class test {

  public static void main(string[] args){
    list<vertex> vertexs = new arraylist<vertex>();
    vertex a = new vertex("a", 0);
    vertex b = new vertex("b");
    vertex c = new vertex("c");
    vertex d = new vertex("d");
    vertex e = new vertex("e");
    vertex f = new vertex("f");
    vertexs.add(a);
    vertexs.add(b);
    vertexs.add(c);
    vertexs.add(d);
    vertexs.add(e);
    vertexs.add(f);
    int[][] edges = {
        {integer.max_value,6,3,integer.max_value,integer.max_value,integer.max_value},
        {6,integer.max_value,2,5,integer.max_value,integer.max_value},
        {3,2,integer.max_value,3,4,integer.max_value},
        {integer.max_value,5,3,integer.max_value,5,3},
        {integer.max_value,integer.max_value,4,5,integer.max_value,5},
        {integer.max_value,integer.max_value,integer.max_value,3,5,integer.max_value}
    
    };
    graph graph = new graph(vertexs, edges);
    graph.printgraph();
    graph.search();
  }
  
}

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。