java数据结构和算法——迪杰斯特拉(Dijkstra)算法

一、迪杰斯特拉(Dijkstra)算法介绍
二、迪杰斯特拉(Dijkstra)算法过程
三、迪杰斯特拉(Dijkstra)算法——应用场景（最短路径问题）
四、迪杰斯特拉(Dijkstra)算法——解决最短路径问题的思路图解
五、迪杰斯特拉(Dijkstra)算法——解决最短路径问题的代码实现

一、迪杰斯特拉(Dijkstra)算法介绍

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。

二、迪杰斯特拉(Dijkstra)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)
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
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)
重复执行两步骤，直到最短路径顶点为目标顶点即可结束

三、迪杰斯特拉(Dijkstra)算法——应用场景（最短路径问题）

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；各个村庄的距离用边线表示(权) ，比如 A – B 距离 5公里；问：如何计算出G村庄到其它各个村庄的最短距离? 如果从其它点出发到各个点的最短距离又是多少?

四、迪杰斯特拉(Dijkstra)算法——解决最短路径问题的思路图解

五、迪杰斯特拉(Dijkstra)算法——解决最短路径问题的代码实现

1、邻接矩阵如下图：

2、代码

package com.rf.data_structure_algorithm.algorithm.dijkstra;
import java.util.Arrays;
/*** @description: 迪杰斯特拉算法* @author: xiaozhi* @create: 2020-11-26 21:28*/
public class DijkstraAlgorithm {public static void main(String[] args) {//定义顶点数组char[] vertex={'A','B','C','D','E','F','G'};//定义邻接矩阵int[][] matrix=new int[vertex.length][vertex.length];//N:表示不可以连接final int N = 65535;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();}}

/**
* @Description: 创建图
* @Author: xz
* @Date: 2020/11/26 21:29
*/
class Graph{char[] vertex; // 顶点数组int[][] matrix;// 邻接矩阵VisitedVertex vv; //已经访问的顶点的集合//构造方法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));}}/*** @Description: 迪杰斯特拉算法实现* @Param:  index 表示出发顶点对应的下标* @Author: xz  * @Date: 2020/11/26 21:56*/ 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}}/*** @Description:  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,* @Author: xz* @Date: 2020/11/26 22:10*/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}}}
}

/**
* @Description: 已访问顶点集合类
* @Author: xz
* @Date: 2020/11/26 21:38
*/
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;//构造方法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);//设置出发顶点被访问过this.already_arr[index]=1;//设置出发顶点的访问距离为0this.dis[index]=0;}/*** 功能: 判断index顶点是否被访问过* @param index 顶点的下标* @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 顶点下标index* @param len  出发顶点到顶点下标index的距离*/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_arrSystem.out.print("输出各个顶点是否访问过---------");for(int i : already_arr) {System.out.print(i + " ");}System.out.println();//输出pre_visitedSystem.out.print("输出每个下标对应的值为前一个顶点下标---------");for(int i : pre_visited) {System.out.print(i + " ");}System.out.println();//输出disSystem.out.print("输出出发顶点到其他所有顶点的距离---------");for(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();}
}

2、运行main函数，输出结果如下：

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目录

一、迪杰斯特拉(Dijkstra)算法介绍

二、迪杰斯特拉(Dijkstra)算法过程

三、迪杰斯特拉(Dijkstra)算法——应用场景（最短路径问题）

四、迪杰斯特拉(Dijkstra)算法——解决最短路径问题的思路图解

五、迪杰斯特拉(Dijkstra)算法——解决最短路径问题的代码实现

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