迪杰斯特拉算法

大纲目录

迪杰斯特拉算法

  • 迪杰斯特拉算法
    • 一、应用场景-最短路径问题
    • 二、迪杰斯特拉(Dijkstra)算法介绍
    • 三、迪杰斯特拉(Dijkstra)算法过程
    • 四、源码

一、应用场景-最短路径问题

  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?

二、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。

三、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)

  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

四、源码

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();}}

常用算法(八)——迪杰斯特拉算法相关推荐

  1. 图 相关算法~从头学算法【广搜、 深搜、 拓扑排序、 并查集、 弗洛伊德算法、迪杰斯特拉算法】

    图的相关主流算法主要有: 广度优先搜索 深度优先搜索 拓扑排序 并查集 多源最短路径(弗洛伊德算法) 单源最短路径(迪杰斯特拉算法) 其中呢,最基本的是前两种,也就是平时常用的广搜和深搜,本文中将概要 ...

  2. 0096 克鲁斯卡尔算法,迪杰斯特拉算法

    /*  * 克鲁斯卡尔算法  * 1.用来求加权连通图的最小生成树的算法  * 2.思想:按照权值从小到大的顺序,选择n-1条边,并保证这n-1条边不构成回路  * 3.先构造一个只含n个顶点的森林, ...

  3. 数据结构第十二天——普利姆算法和迪杰斯特拉算法

    普利姆(Prim)算法求最小生成树,也就是在包含 n个顶点的连通图中,找出只有(n-1)条边包含所有 n个顶点的连通子图,也就是所谓的极小连通子图 最小生成树:给定一个带权的无向连通图,如何选取一棵生 ...

  4. 【数据结构】图的应用(普利姆算法、克鲁斯卡尔算法、迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法、拓扑排序)

    最小生成树 什么是最小生成树 是一棵树 - 无回路 - |V|个顶点一定有|V|-1条边 是生成树 - 包含全部顶点 - |V|-1条边全在图里 贪心算法 什么是"贪":每一步都要 ...

  5. java迪杰斯特拉算法_迪杰斯特拉算法完整代码(Java)

    package com.rao.graph; import java.util.*; /** * @author Srao * @className Dijkstra * @date 2019/12/ ...

  6. 【数据结构与算法】迪杰斯特拉算法的介绍和最短路径问题程序实现

    目录 1. 迪杰斯特拉算法的介绍 2. 迪杰斯特拉算法的原理 3. 最短路径问题介绍 1. 迪杰斯特拉算法的介绍 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型求两点之间最短路径算法.它的主要特点是以起始点 ...

  7. 计算机网络课程实验4——编程实现路由算法(迪杰斯特拉算法)

    实验目的: 运用各种编程语言实现基于 Dijkstra 算法的路由软件. 实验意义: 通过本实验,使学生能够对路由原理和路由算法有进一步的理解和掌握. 实验步骤: 1, 选择合适的编程语言编程实现基于 ...

  8. 最短路径的两种算法(迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法)

    一.迪杰斯特拉(Dijkstra)算法 1.定义描述 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径.主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩 ...

  9. 算法系列——迪杰斯特拉算法(Dijkstra)

    本系列旨在用简单的人话讲解算法,尽可能避免晦涩的定义,读者可以短时间内理解算法原理及应用细节.我在努力! 本篇文章编程语言为Python,供参考. 迪杰斯特拉算法(Dijkstra) 典型最短路径算法 ...

  10. 最短路径算法之迪杰斯特拉算法(Dijkstra)和佛洛依德算法(Floyd)

    今天学习了这两种算法,都是用来求最小路径的算法,但是迪杰斯特拉算法只能从某个特定点到所有点的最短路径,而佛洛依德算法可以查出任意点到任意点的最小路径. 迪杰斯特拉: package dijkstra; ...

最新文章

  1. lombox的用法(省去了set/get/NoArgsConstructor/AllArgsConstructor)
  2. break continue 016
  3. 【蓝桥杯Java_C组·从零开始卷】第八节、集合——list详解
  4. pytorch 之 保存不同形式的预训练模型
  5. android相册拍照剪切上传封装,安卓,图片裁剪上传真机测试好使,打包后显示:无法保存裁剪的图像...
  6. 重新审视自己和自己的目标
  7. Vue中定义全局变量与常量的各种方式详解_vue.js_脚本之家
  8. 常用的分隔符有哪三种_Node.js系列四 - 常用的内置模块
  9. JAVA蓝桥杯:字母图形
  10. 毕业论文图像快速画出
  11. spring boot rabbitmq_Spring Boot2(十):RabbitMQ 详解
  12. 一分钟教程:绘制中国地图
  13. 图书ISBN编码概述及java工具类校验
  14. 记录mysql查询过去十二个月中每个月的数据情况(含本月)
  15. 视频在H5页面在微信浏览器不能自动播放问题
  16. CTFHub——Web技能树
  17. 网络应用之JavaScript
  18. PHP 自由职业,自由职业者:不止自由,更多自我
  19. 解决Python安装pyqt5-tool出现的系列问题:ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement xxx
  20. Spring MVC分析篇——HandleMapping

热门文章

  1. java jsonfield_FastJson中@JSONField注解使用
  2. html5plus监听返回backbutton按钮事件并判断程序是否退出
  3. APM飞控学习之路:2 四旋翼的工作原理与系统组成
  4. 一个人是怎么废掉的?
  5. Android手机分辨率测试程序
  6. jQuery取消绑定事件 单个事件 单个函数
  7. CCTV-5的街舞比赛
  8. Linux常用文本编辑工具及常用指令
  9. 【Win10】屏幕常亮解决方案
  10. mysql中视图备份_MySQL 事务、视图、索引、备份和恢复