迪傑斯特拉演算法介紹
迪傑斯特拉(Dijkstra)演算法是典型最短路徑演算法,用於計算一個節點到其他節點的最短路徑。
它的主要特點是以起始點為中心向外層層擴充(廣度優先搜尋思想),直到擴充到終點為止。
基本思想
通過Dijkstra計算圖G中的最短路徑時,需要指定起點s(即從頂點s開始計算)。
此外,引進兩個集合S和U。S的作用是記錄已求出最短路徑的頂點(以及相應的最短路徑長度),而U則是記錄還未求出最短路徑的頂點(以及該頂點到起點s的距離)。
初始時,S中只有起點s;U中是除s之外的頂點,並且U中頂點的路徑是"起點s到該頂點的路徑"。然後,從U中找出路徑最短的頂點,並將其加入到S中;接著,更新U中的頂點和頂點對應的路徑。 然後,再從U中找出路徑最短的頂點,並將其加入到S中;接著,更新U中的頂點和頂點對應的路徑。 ... 重複該操作,直到遍曆完所有頂點。
操作步驟
(1) 初始時,S只包含起點s;U包含除s外的其他頂點,且U中頂點的距離為"起點s到該頂點的距離"[例如,U中頂點v的距離為(s,v)的長度,然後s和v不相鄰,則v的距離為∞]。
(2) 從U中選出"距離最短的頂點k",並將頂點k加入到S中;同時,從U中移除頂點k。
(3) 更新U中各個頂點到起點s的距離。之所以更新U中頂點的距離,是由於上一步中確定了k是求出最短路徑的頂點,從而可以利用k來更新其它頂點的距離;例如,(s,v)的距離可能大於(s,k)+(k,v)的距離。
(4) 重複步驟(2)和(3),直到遍曆完所有頂點。
單純的看上面的理論可能比較難以理解,下面通過執行個體來對該演算法進行說明。
迪傑斯特拉演算法圖解
以上圖G4為例,來對迪傑斯特拉進行演算法示範(以第4個頂點D為起點)。
初始狀態:S是已計算出最短路徑的頂點集合,U是未計算除最短路徑的頂點的集合!
第1步:將頂點D加入到S中。
此時,S={D(0)}, U={A(∞),B(∞),C(3),E(4),F(∞),G(∞)}。 注:C(3)表示C到起點D的距離是3。
第2步:將頂點C加入到S中。
上一步操作之後,U中頂點C到起點D的距離最短;因此,將C加入到S中,同時更新U中頂點的距離。以頂點F為例,之前F到D的距離為∞;但是將C加入到S之後,F到D的距離為9=(F,C)+(C,D)。
此時,S={D(0),C(3)}, U={A(∞),B(23),E(4),F(9),G(∞)}。
第3步:將頂點E加入到S中。
上一步操作之後,U中頂點E到起點D的距離最短;因此,將E加入到S中,同時更新U中頂點的距離。還是以頂點F為例,之前F到D的距離為9;但是將E加入到S之後,F到D的距離為6=(F,E)+(E,D)。
此時,S={D(0),C(3),E(4)}, U={A(∞),B(23),F(6),G(12)}。
第4步:將頂點F加入到S中。
此時,S={D(0),C(3),E(4),F(6)}, U={A(22),B(13),G(12)}。
第5步:將頂點G加入到S中。
此時,S={D(0),C(3),E(4),F(6),G(12)}, U={A(22),B(13)}。
第6步:將頂點B加入到S中。
此時,S={D(0),C(3),E(4),F(6),G(12),B(13)}, U={A(22)}。
第7步:將頂點A加入到S中。
此時,S={D(0),C(3),E(4),F(6),G(12),B(13),A(22)}。
此時,起點D到各個頂點的最短距離就計算出來了:A(22) B(13) C(3) D(0) E(4) F(6) G(12)。
迪傑斯特拉演算法的代碼說明
以"鄰接矩陣"為例對迪傑斯特拉演算法進行說明,對於"鄰接表"實現的圖在後面會給出相應的源碼。
1. 基本定義
// 鄰接矩陣typedef struct _graph{ char vexs[MAX]; // 頂點集合 int vexnum; // 頂點數 int edgnum; // 邊數 int matrix[MAX][MAX]; // 鄰接矩陣}Graph, *PGraph; // 邊的結構體typedef struct _EdgeData{ char start; // 邊的起點 char end; // 邊的終點 int weight; // 邊的權重}EData;
Graph是鄰接矩陣對應的結構體。
vexs用於儲存頂點,vexnum是頂點數,edgnum是邊數;matrix則是用於儲存矩陣資訊的二維數組。例如,matrix[i][j]=1,則表示"頂點i(即vexs[i])"和"頂點j(即vexs[j])"是鄰接點;matrix[i][j]=0,則表示它們不是鄰接點。
EData是鄰接矩陣邊對應的結構體。
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