介绍

迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法,用于计算一个结点到其他结点的最短路径。 它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先搜索思想),直到扩展到终点为止。

问题-最短路径

  1. 战争时期,胜利乡有7个村庄(A, B, C, D, E, F, G) ,现在有六个邮差,从G点出发,需要分别把邮件分别送到 A, B, C , D, E, F 六个村庄
  2. 各个村庄的距离用边线表示(权) ,比如 A – B 距离 5公里
  3. 问:如何计算出G村庄到 其它各个村庄的最短距离?
  4. 如果从其它点出发到各个点的最短距离又是多少?

迪杰斯特拉-算法过程

设置出发顶点为v,顶点集合V{v1,v2,vi...},v到V中各顶点的距离构成距离集合Dis,Dis{d1,d2,di...},Dis集合记录着v到图中各顶点的距离(到自身可以看作0,v到vi距离对应为di)

  1. 从Dis中选择值最小的di并移出Dis集合,同时移出V集合中对应的顶点vi,此时的v到vi即为最短路径
  2. 更新Dis集合,更新规则为:比较v到V集合中顶点的距离值,与v通过vi到V集合中顶点的距离值,保留值较小的一个(同时也应该更新顶点的前驱节点为vi,表明是通过vi到达的)
  3. 重复执行两步骤,直到最短路径顶点为目标顶点即可结束

代码实现

import java.util.Arrays;public class DijkstraAlgorithm {public static void main(String[] args) {char[] vertex = { 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G' };//邻接矩阵int[][] matrix = new int[vertex.length][vertex.length];final int N = 65535;// 表示不可以连接matrix[0]=new int[]{N,5,7,N,N,N,2};  matrix[1]=new int[]{5,N,N,9,N,N,3};  matrix[2]=new int[]{7,N,N,N,8,N,N};  matrix[3]=new int[]{N,9,N,N,N,4,N};  matrix[4]=new int[]{N,N,8,N,N,5,4};  matrix[5]=new int[]{N,N,N,4,5,N,6};  matrix[6]=new int[]{2,3,N,N,4,6,N};//创建 Graph对象Graph graph = new Graph(vertex, matrix);//测试, 看看图的邻接矩阵是否okgraph.showGraph();//测试迪杰斯特拉算法graph.dsj(2);//Cgraph.showDijkstra();}}class Graph {private char[] vertex; // 顶点数组private int[][] matrix; // 邻接矩阵private VisitedVertex vv; //已经访问的顶点的集合// 构造器public Graph(char[] vertex, int[][] matrix) {this.vertex = vertex;this.matrix = matrix;}//显示结果public void showDijkstra() {vv.show();}// 显示图public void showGraph() {for (int[] link : matrix) {System.out.println(Arrays.toString(link));}}//迪杰斯特拉算法实现/*** * @param index 表示出发顶点对应的下标*/public void dsj(int index) {vv = new VisitedVertex(vertex.length, index);update(index);//更新index顶点到周围顶点的距离和前驱顶点for(int j = 1; j <vertex.length; j++) {index = vv.updateArr();// 选择并返回新的访问顶点update(index); // 更新index顶点到周围顶点的距离和前驱顶点} }//更新index下标顶点到周围顶点的距离和周围顶点的前驱顶点,private void update(int index) {int len = 0;//根据遍历我们的邻接矩阵的  matrix[index]行for(int j = 0; j < matrix[index].length; j++) {// len 含义是 : 出发顶点到index顶点的距离 + 从index顶点到j顶点的距离的和 len = vv.getDis(index) + matrix[index][j];// 如果j顶点没有被访问过,并且 len 小于出发顶点到j顶点的距离,就需要更新if(!vv.in(j) && len < vv.getDis(j)) {vv.updatePre(j, index); //更新j顶点的前驱为index顶点vv.updateDis(j, len); //更新出发顶点到j顶点的距离}}}
}// 已访问顶点集合
class VisitedVertex {// 记录各个顶点是否访问过 1表示访问过,0未访问,会动态更新public int[] already_arr;// 每个下标对应的值为前一个顶点下标, 会动态更新public int[] pre_visited;// 记录出发顶点到其他所有顶点的距离,比如G为出发顶点,就会记录G到其它顶点的距离,会动态更新,求的最短距离就会存放到dispublic int[] dis;//构造器/*** * @param length :表示顶点的个数 * @param index: 出发顶点对应的下标, 比如G顶点,下标就是6*/public VisitedVertex(int length, int index) {this.already_arr = new int[length];this.pre_visited = new int[length];this.dis = new int[length];//初始化 dis数组Arrays.fill(dis, 65535);this.already_arr[index] = 1; //设置出发顶点被访问过this.dis[index] = 0;//设置出发顶点的访问距离为0}/*** 功能: 判断index顶点是否被访问过* @param index* @return 如果访问过,就返回true, 否则访问false*/public boolean in(int index) {return already_arr[index] == 1;}/*** 功能: 更新出发顶点到index顶点的距离* @param index* @param len*/public void updateDis(int index, int len) {dis[index] = len;}/*** 功能: 更新pre这个顶点的前驱顶点为index顶点* @param pre* @param index*/public void updatePre(int pre, int index) {pre_visited[pre] = index;}/*** 功能:返回出发顶点到index顶点的距离* @param index*/public int getDis(int index) {return dis[index];}/*** 继续选择并返回新的访问顶点, 比如这里的G 完后,就是 A点作为新的访问顶点(注意不是出发顶点)* @return*/public int updateArr() {int min = 65535, index = 0;for(int i = 0; i < already_arr.length; i++) {if(already_arr[i] == 0 && dis[i] < min ) {min = dis[i];index = i;}}//更新 index 顶点被访问过already_arr[index] = 1;return index;}//显示最后的结果//即将三个数组的情况输出public void show() {System.out.println("==========================");//输出already_arrfor(int i : already_arr) {System.out.print(i + " ");}System.out.println();//输出pre_visitedfor(int i : pre_visited) {System.out.print(i + " ");}System.out.println();//输出disfor(int i : dis) {System.out.print(i + " ");}System.out.println();//为了好看最后的最短距离,我们处理char[] vertex = { 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G' };int count = 0;for (int i : dis) {if (i != 65535) {System.out.print(vertex[count] + "("+i+") ");} else {System.out.println("N ");}count++;}System.out.println();}}

迪杰斯特拉c++_常用十大算法之 其九·迪杰斯特拉算法【日后详细补充】相关推荐

  1. emlog充值插件_常用十大必备Emlog插件

    常用十大必备Emlog插件 一个建站程序功能完善离不开插件的支持,也就是功能的插件化.特别是开源的程序,其个性化扩展更大,wordpress的强大很大一个原因就是为其开发的插件种类多.网站的基本功能都 ...

  2. 常用十大算法_回溯算法

    回溯算法 回溯算法已经在前面详细的分析过了,详见猛击此处. 简单的讲: 回溯算法是一种局部暴力的枚举算法 循环中,若条件满足,进入递归,开启下一次流程,若条件不满足,就不进行递归,转而进行上一次流程. ...

  3. 常用十大算法_KMP算法

    KMP算法 FBI提示:KMP算法不好理解, 建议视频+本文+其他博客,别走马观花 KMP算法是用于文本匹配的算法,属于模式搜索(pattern Searching)问题的一种算法,在讲KMP算法之前 ...

  4. 常用十大英汉翻译技巧

    ◇ 翻译技巧 常用十大翻译技巧之十:综合法  ◇ 翻译技巧 常用十大翻译技巧之九:重组法  ◇ 翻译技巧 常用十大翻译技巧之八:插入法  ◇ 翻译技巧 常用十大翻译技巧之七:包孕法  ◇ 翻译技巧 常 ...

  5. 电脑技能整理-----(2)电脑常用十大技巧

    电脑常用十大技巧 一. 快速切换程序 桌面的程序开的太多了,用鼠标挨个点起来很麻烦,这个时候Alt+Tab一键搞定: 二. 一键快速锁屏 很多时候需要暂时离开工位去做别的事情,这时候我们就可以通过wi ...

  6. 常用十大算法(七)— 克鲁斯卡尔算法

    常用十大算法(七)- 克鲁斯卡尔算法 博客说明 文章所涉及的资料来自互联网整理和个人总结,意在于个人学习和经验汇总,如有什么地方侵权,请联系本人删除,谢谢! 介绍 克鲁斯卡尔(Kruskal)算法,是 ...

  7. labspec6教程_学材料,你离不开的常用十大表征分析软件 | 附下载

    导读 对于学材料的我们来说,材料的应用往往取决于材料性能,性能的好坏又往往和材料的结构以及化学组分有密切联系,材料的制备方法和条件在很大程度上影响材料的结构及化学组分,因此对于材料制备及性能研究而言, ...

  8. 常用十大算法 非递归二分查找、分治法、动态规划、贪心算法、回溯算法(骑士周游为例)、KMP、最小生成树算法:Prim、Kruskal、最短路径算法:Dijkstra、Floyd。

    十大算法 学完数据结构该学什么?当然是来巩固算法,下面介绍了十中比较常用的算法,希望能帮到大家. 包括:非递归二分查找.分治法.动态规划.贪心算法.回溯算法(骑士周游为例).KMP.最小生成树算法:P ...

  9. cart算法_机器学习十大算法之一——决策树CART算法

    本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第23篇文章,我们今天分享的内容是十大数据挖掘算法之一的CART算法. CART算法全称是Classification ...

最新文章

  1. HTML动画 request animation frame
  2. xshell查询日志命令_Polysh命令实现多日志查询的方法示例
  3. python实战系列之爬取CSDN博客之星2020年度排名情况(附源码)
  4. 博客之星活动,我在行动
  5. 解决IE下textarea不识别maxlength属性的问题
  6. win10无线投屏_日臻薄技 | 手机如何投屏到电脑
  7. WSUS2.0数据导入、导出(备份、还原)
  8. 流程制造项目中关于销售订单数量与实际产生数量不同时的解决方案
  9. linux查看某进程cpu使用情况,linux中如何查看进程对应的cpu使用情况?
  10. JAVA不同类型数组重载_java学习笔记--java中的方法与数组
  11. SonarQube结合IDEA实现代码检测
  12. MAGENTO MOUDLE WEB FRONTEND
  13. vue —— vuex namespaced模块化编码
  14. JAVA获取IP地址以及对应的地区
  15. content 控件(24)
  16. docker改变镜像源
  17. c语言课程总结与反思
  18. 十大开源安全测试工具
  19. 目标追踪笔记---帧差法
  20. 联想家悦微型计算机的包装箱,08年联想家悦所有型号,联想家悦小机箱型号-

热门文章

  1. 海润光伏上年净利扭亏“摘帽”在望
  2. [C# 设计模式] Iterator - 迭代器模式:我与一份奥利奥早餐的故事
  3. Spring进行面向切面编程的一个简单例子
  4. ARM LDR与MOV的区别
  5. 总算OK了,折磨了好几天
  6. SQLSERVER压缩数据文件的用处有多大
  7. 多米诺骨牌(洛谷-P1282)
  8. 40 SD配置-销售凭证设置-分配计划行类别
  9. 清理垃圾代码bat_电脑一键清理垃圾图文详解
  10. stm32f407手册_入门篇 | STM32F407库函数开发L按键控制Led灯