dijkstra算法流程图 dijkstra算法

迪杰斯特拉(Dijkstra)算法详解Dijkstra算法设置一个集合S记录已求得的最短路径的顶点,初始时把源点v0放入S,集合S每并入一个新顶点vi,都要修改源点v0到集合V-S中顶点当前的最短路径长度值 。
本例基于邻接矩阵存储的图 。
在构造的过程中要设置三个辅助数组:
假设从顶点0出发,即v0=0,集合S最初只包含顶点0,邻接矩阵 edge[][] 表示带权有向图,edge[i][j] 表示有向边i,j的权值,若不存在有向边i,j,则 edge[i][j] 为∞ 。
Dijkstra算法的步骤如下:
顶点数:5,弧数:10
顶点编号:A B C D E
邻接矩阵:
参考结果:

dijkstra算法流程图 dijkstra算法

文章插图
dijkstra算法是什么?dijkstra算法最短路径算法 。
Dijkstra是典型最短路径算法,用于计算一个节点到其他节点的最短路径 。该算法使用的是贪心策略:每次都找出剩余顶点中与源点距离最近的一个顶点 。
给定一带权图,图中每条边的权值是非负的,代表着两顶点之间的距离 。指定图中的一顶点为源点,找出源点到其它顶点的最短路径和其长度的问题,即是单源最短路径问题 。
Dijkstra的原理
(1)初始化时,S只含有源节点 。
(2)从U中选取一个距离v最小的顶点k加入S中(该选定的距离就是v到k的最短路径长度) 。
(3)以k为新考虑的中间点,修改U中各顶点的距离;若从源节点v到顶点u的距离(经过顶点k)比原来距离(不经过顶点k)短,则修改顶点u的距离值,修改后的距离值是顶点k的距离加上k到u的距离 。
Dijkstra算法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,直到扩展到终点为止 。注意该算法要求图中不存在负权边 。
设G=(V,E)是一个带权有向图,把图中顶点集合V分成两组,第一组为已求出最短路径的顶点集合(用S表示,初始时S中只有一个源点,以后每求得一条最短路径 , 就将加入到集合S中,直到全部顶点都加入到S中,算法就结束了),第二组为其余未确定最短路径的顶点集合(用U表示),按最短路径长度的递增次序依次把第二组的顶点加入S中 。在加入的过程中,总保持从源点v到S中各顶点的最短路径长度不大于从源点v到U中任何顶点的最短路径长度 。此外,每个顶点对应一个距离,S中的顶点的距离就是从v到此顶点的最短路径长度,U中的顶点的距离,是从v到此顶点只包括S中的顶点为中间顶点的当前最短路径长度 。
(1)初始时,S只包含起点D;U包含除D外的其他顶点,且U中顶点的距离为“起点D到该顶点的距离”(例如,U中顶点A的距离为[D,A]的长度,然后D和A不相邻,则A的距离为∞)
(2)从U中选出“距离最短的顶点K”,并将顶点K加入到S中;同时,从U中移除顶点K
(3)更新U中各个顶点到起点D的距离 。之所以更新U中顶点的距离,是由于上一步中确定了K是求出最短路径的顶点,从而可以利用K来更新其他顶点到起点D的距离(例如,[D,A]的距离可能大于[D,K]+[K,A]的距离)
【dijkstra算法流程图 dijkstra算法】(4)重复步骤(2)和(3),直到遍历完所有顶点

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