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目录:
1.求最短路径的两种算法简介
2.迪杰斯特拉（Dijkstra 算法）
        迪杰斯特拉算法简介
        迪杰斯特拉算法代码实现(C完整代码)
        迪杰斯特拉算法小结
3.弗洛伊德算法
        弗洛伊德算法简介
        迪杰斯特拉算法代码实现(C完整代码)
        弗洛伊德算法小结

1.求最短路径的两种算法简介

在一个网（有权图）中，求一个顶点到另一个顶点的最短路径的计算方式有两种：迪杰斯特拉（Dijkstra 算法）和弗洛伊德（Floyd）算法。迪杰斯特拉算法计算的是有向网中的某个顶点到其余所有顶点的最短路径；弗洛伊德算法计算的是任意两顶点之间的最短路径。 最短路径算法既适用于有向网，也同样适用于无向网。本节将围绕有向网讲解迪杰斯特拉算法的具体实现

2.迪杰斯特拉（Dijkstra 算法）

2.1迪杰斯特拉算法简介

迪杰斯特拉算法计算的是从网中一个顶点到其它顶点之间的最短路径问题

如图所示是一个有向网，在计算 V0 到其它所有顶点之间的最小路径时，迪杰斯特拉算法的计算方式为：

从 V0 出发，由于可以直接到达 V2 、V3和 V5 ，而其它顶点和 V0 之间没有弧的存在，所以之间的距离设定为无穷大，可以得到下面这个表格：

从表格中可以看到，V0 到 V2 的距离最近，所以迪杰斯特拉算法设定 V0-V2 为 V0 到 V2 之间的最短路径，最短路径的权值和为 10

已经判断 V0-V2 是最短路径，所以以 V2 为起始点，判断 V2 到除了 V0 以外的其余各点之间的距离，如果对应的权值比前一张表格中记录的数值小，就说明网中有一条更短的路径，直接更新表格；反之表格中的数据不变。可以得到下面这个表格：

例如，表格中 V0 到 V3 的距离，发现当通过 V2 到达 V3 的距离比之前的 ∞ 要小，所以更新表格。

更新之后，发现 V0-V4 的距离最近，设定 V0 到 V4 的最短路径的值为 30。之后从 V4 出发，判断到未确定最短路径的其它顶点的距离，继续更新表格

更新后确定从 V0 到 V3 的最短路径为 V0-V4-V3，权值为 50。然后从 V3 出发，继续判断：

对于 V5 来说，通过 V0-V4-V3-V5 的路径要比之前的权值 90 还要小，所以更新表格，更新后可以看到，V0-V5 的距离此时最短，可以确定 V0 到 V5 的最短路径为 60。

最后确定 V0-V1 的最短路径，由于从 V0 无法到达 V1 ，最终设定 V0 到 V1 的最短路径为 ∞（无穷大）。在确定了 V0 与其他所有顶点的最短路径后，迪杰斯特拉算法才算结束。

实际上无向网中的最短路径问题也可以使用迪杰斯特拉算法解决，解决过程和上述过程完全一致。

2.2迪杰斯特拉算法代码实现(C完整代码)

#include <stdio.h>
#define MAX_VERtEX_NUM 20 //顶点的最大个数
#define VRType int //表示弧的权值的类型
#define VertexType int //图中顶点的数据类型
#define INFINITY 65535
typedef struct {VertexType vexs[MAX_VERtEX_NUM]; //存储图中顶点数据VRType arcs[MAX_VERtEX_NUM][MAX_VERtEX_NUM]; //二维数组，记录顶点之间的关系int vexnum,arcnum; //记录图的顶点数和弧（边）数
}MGraph;
typedef int PathMatrix[MAX_VERtEX_NUM]; //用于存储最短路径中经过的顶点的下标
typedef int ShortPathTable[MAX_VERtEX_NUM]; //用于存储各个最短路径的权值和
//根据顶点本身数据，判断出顶点在二维数组中的位置
int LocateVex(MGraph * G,VertexType v){int i=0;//遍历一维数组，找到变量 vfor (; i<G->vexnum; i++) {if (G->vexs[i]==v) {break;}}
//如果找不到，输出提示语句，返回-1
if (i>G->vexnum) {printf("no such vertex.\n"); return -1;}return i;
}
//构造有向网
void CreateUDG(MGraph *G){ scanf("%d,%d",&(G->vexnum),&(G->arcnum));for (int i=0; i<G->vexnum; i++) {scanf("%d",&(G->vexs[i]));}for (int i=0; i<G->vexnum; i++) {for (int j=0; j<G->vexnum; j++) {G->arcs[i][j]=INFINITY;}}
for (int i=0; i<G->arcnum; i++) {int v1,v2,w; scanf("%d,%d,%d",&v1,&v2,&w);int n=LocateVex(G, v1);int m=LocateVex(G, v2);if (m==-1 ||n==-1) {printf("no this vertex\n"); return;}G->arcs[n][m]=w;}
} //迪杰斯特拉算法，v0 表示有向网中起始点所在数组中的下标
void ShortestPath_Dijkstra(MGraph G,int v0,PathMatrix *p,ShortPathTable *D){int final[MAX_VERtEX_NUM];//用于存储各顶点是否已经确定最短路径的数组
//对各数组进行初始化for (int v=0; v<G.vexnum; v++) {final[v]=0;(*D)[v]=G.arcs[v0][v];(*p)[v]=0;
}
//由于以 v0 位下标的顶点为起始点，所以不用再判断(*D)[v0]=0;final[v0]=1;int k = 0;for (int i=0; i<G.vexnum; i++) {int min=INFINITY;
//选择到各顶点权值最小的顶点，即为本次能确定最短路径的顶点for (int w=0; w<G.vexnum; w++) {if (!final[w]) {if ((*D)[w]<min) {k=w; min=(*D)[w];}}
}
//设置该顶点的标志位为 1，避免下次重复判断final[k]=1;
//对 v0 到各顶点的权值进行更新for (int w=0; w<G.vexnum; w++) {if (!final[w]&&(min+G.arcs[k][w]<(*D)[w])) {(*D)[w]=min+G.arcs[k][w];(*p)[w]=k;//记录各个最短路径上存在的顶点}}}
}
int main(){MGraph G;CreateUDG(&G);PathMatrix P;ShortPathTable D;ShortestPath_Dijkstra(G, 0, &P, &D);for (int i=1; i<G.vexnum; i++) {printf("V%d - V%d 的最短路径中的顶点有(逆序)：",0,i);printf(" V%d",i);int j=i;
//由于每一段最短路径上都记录着经过的顶点，所以采用嵌套的方式输出即可得到各个最短路径上的所有顶点while (P[j]!=0) {printf(" V%d",P[j]);j=P[j];}printf(" V0\n");}printf("源点到各顶点的最短路径长度为:\n");for (int i=1; i<G.vexnum; i++) {printf("V%d - V%d : %d \n",G.vexs[0],G.vexs[i],D[i]);}return 0;
}

对于本例子：

输入
6,8
0
1
2
3
4
5
0,5,100
0,4,30
0,2,10
1,2,5
2,3,50
3,5,10
4,3,20
4,5,60
//输出
V0 - V1 的最短路径中的顶点有： V1 V0
V0 - V2 的最短路径中的顶点有： V2 V0
V0 - V3 的最短路径中的顶点有： V3 V4 V0
V0 - V4 的最短路径中的顶点有： V4 V0
V0 - V5 的最短路径中的顶点有： V5 V3 V4 V0
源点到各顶点的最短路径长度为:
V0 - V1 : 65535
V0 - V2 : 10
V0 - V3 : 50
V0 - V4 : 30
V0 - V5 :

2.3迪杰斯特拉算法小结

迪杰斯特拉算法解决的是从网中的一个顶点到所有其它顶点之间的最短路径，算法整体的时间复杂度为 O(n2)。但是如果需要求任意两顶点之间的最短路径，使用迪杰斯特拉算法虽然最终虽然也能解决问题，但是大材小用，相比之下使用弗洛伊德算法解决此类问题会更合适。

3.弗洛伊德算法

3.1弗洛伊德算法简介

弗洛伊德的核心思想是：对于网中的任意两个顶点（例如顶点 A 到顶点 B）来说，之间的最短路径不外乎有 2 种情况：

直接从顶点 A 到顶点 B 的弧的权值为顶点 A 到顶点 B 的最短路径；

从顶点 A 开始，经过若干个顶点，最终达到顶点 B，期间经过的弧的权值和为顶点 A 到顶点 B 的最短路径。

所以，弗洛伊德算法的核心为：对于从顶点 A 到顶点 B 的最短路径，拿出网中所有的顶点进行如下判断：

Dis（A，K）+ Dis（K，B）< Dis（A，B）

其中，K 表示网中所有的顶点；Dis（A，B）表示顶点 A 到顶点 B 的距离。

也就是说，拿出所有的顶点 K，判断经过顶点 K 是否存在一条可行路径比直达的路径的权值小，如果式子成立，说明确实存在一条权值更小的路径，此时只需要更新记录的权值和即可。

任意的两个顶点全部做以上的判断，最终遍历完成后记录的最终的权值即为对应顶点之间的最短路径

如下图：

例如，在使用弗洛伊德算法计算上图中的任意两个顶点之间的最短路径时，具体实施步骤为：首先，记录顶点之间初始的权值，如下表所示：

依次遍历所有的顶点，假设从 V0 开始，将 V0 作为中间点，看每对顶点之间的距离值是否会更小。最终 V0 对于每对顶点之间的距离没有任何改善。

对于 V0 来说，由于该顶点只有出度，没有入度，所以没有作为中间点的可能。同理，V1 也没有可能。

将 V2 作为每对顶点的中间点，有影响的为（V0，V3）和（V1，V3）：
例如，（V0，V3）权值为无穷大，而（V0，V2）+（V2，V3）= 60，比之前的值小，相比而言后者的路径更短；同理（V1， V3）也是如此。

更新的表格为：

以 V3 作为中间顶点遍历各队顶点，更新后的表格为：

以 V4 作为中间顶点遍历各队顶点，更新后的表格为：

而对于顶点 V5 来说，和顶点 V0 和 V1 相类似，所不同的是，V5 只有入度，没有出度，所以对各队顶点的距离不会产生影响。最终采用弗洛伊德算法求得的各个顶点之间的最短路径如上图所示。

3.2弗洛伊德算法代码实现(C语言完整代码)

#include <stdio.h>
#define MAX_VERtEX_NUM 20 //顶点的最大个数
#define VRType int //表示弧的权值的类型
#define VertexType int //图中顶点的数据类型
#define INFINITY 65535
typedef struct {VertexType vexs[MAX_VERtEX_NUM]; //存储图中顶点数据VRType arcs[MAX_VERtEX_NUM][MAX_VERtEX_NUM]; //二维数组，记录顶点之间的关系int vexnum,arcnum; //记录图的顶点数和弧（边）数
}MGraph;
typedef int PathMatrix[MAX_VERtEX_NUM][MAX_VERtEX_NUM]; //用于存储最短路径中经过的顶点的下标
typedef int ShortPathTable[MAX_VERtEX_NUM][MAX_VERtEX_NUM]; //用于存储各个最短路径的权值和
//根据顶点本身数据，判断出顶点在二维数组中的位置
int LocateVex(MGraph * G,VertexType v){int i=0;
//遍历一维数组，找到变量 vfor (; i<G->vexnum; i++) {if (G->vexs[i]==v) {break;}}
//如果找不到，输出提示语句，返回-1if (i>G->vexnum) {printf("no such vertex.\n"); return -1;}return i;}
//构造有向网
void CreateUDG(MGraph *G){ scanf("%d,%d",&(G->vexnum),&(G->arcnum));for (int i=0; i<G->vexnum; i++) { scanf("%d",&(G->vexs[i]));}for (int i=0; i<G->vexnum; i++) {for (int j=0; j<G->vexnum; j++) {G->arcs[i][j]=INFINITY;}}
for (int i=0; i<G->arcnum; i++) {int v1,v2,w;scanf("%d,%d,%d",&v1,&v2,&w);int n=LocateVex(G, v1);int m=LocateVex(G, v2);if (m==-1 ||n==-1) {printf("no this vertex\n"); return;}G->arcs[n][m]=w;}
}
//弗洛伊德算法，其中 P 二维数组存放各对顶点的最短路径经过的顶点，D 二维数组存储各个顶点之间的权值
void ShortestPath_Floyed(MGraph G,PathMatrix *P,ShortPathTable *D){//对 P 数组和 D 数组进行初始化for (int v=0; v<G.vexnum; v++) {for (int w=0; w<G.vexnum; w++) {(*D)[v][w]=G.arcs[v][w];(*P)[v][w]=-1;}}//拿出每个顶点作为遍历条件for (int k=0; k<G.vexnum; k++) {//对于第 k 个顶点来说，遍历网中任意两个顶点，判断间接的距离是否更短for (int v=0; v<G.vexnum; v++) {for (int w=0; w<G.vexnum; w++) {//判断经过顶点 k 的距离是否更短，如果判断成立，则存储距离更短的路径if ((*D)[v][w] > (*D)[v][k] + (*D)[k][w]) {(*D)[v][w]=(*D)[v][k] + (*D)[k][w];(*P)[v][w]=k;}}}}
}
int main(){MGraph G;CreateUDG(&G);PathMatrix P;ShortPathTable D;ShortestPath_Floyed(G, &P, &D);for (int i=0; i<G.vexnum; i++) {for (int j=0; j<G.vexnum; j++) {printf("%d ",P[i][j]);}printf("\n");}for (int i=0; i<G.vexnum; i++) {for (int j=0; j<G.vexnum; j++) {printf("%d ",D[i][j]);}printf("\n");}return 0;
}

对于这个例子

//输入
6,8
0
1
2
3
4
5
0,5,100
0,4,30
0,2,10
1,2,5
2,3,50
3,5,10
4,3,20
4,5,60
//输出
-1 -1 -1 4 -1 4
-1 -1 -1 2 -1 3
-1 -1 -1 -1 -1 3
-1 -1 -1 -1 -1 -1
-1 -1 -1 -1 -1 3
-1 -1 -1 -1 -1 -1
65535 65535 10 50 30 60
65535 65535 5 55 65535 65
65535 65535 65535 50 65535 60
65535 65535 65535 65535 65535 10
65535 65535 65535 20 65535 30
65535 65535 65535 65535 65535 65535

3.3弗洛伊德算法小结

迪杰斯特拉主要解决从网（带权图）中某一顶点计算到其它顶点之间的最短路径问题。如果求有向网中每一对顶点之间的最短路径，使用迪杰斯特拉算法的解决思路是：以每一个顶点为源点，执行迪杰斯特拉算法。这样可以求得每一对顶点之间的最短路径。也可以使用弗洛伊德算法，该算法相比于使用迪杰斯特拉算法在解决此问题上的时间复杂度虽然相同，都为 O(n3)，但是弗洛伊德算法的实现形式更简单。

本篇博客转载C语言中文网

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