最短路径
2018-08-17 本文已影响0人
流年划破容颜_cc55
迪杰斯特拉 Dijkstra
思路: 它应用了贪心算法模式,算法解决的是有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题.引进两个集合S和T。S的作用是记录已求出最短路径的顶点(以及相应的最短路径长度),而T则是记录还未求出最短路径的顶点(以及该顶点到起点s的距离)。
初始时,S中只有起点v0;T中是除v0之外的顶点,并且T中顶点的路径是”起点s到该顶点的路径”。从T中选择一个到v0最短的顶点vi并加入到S中.如果T集合中的结点以vi作为中转站到达s的距离比原来的小则更新对应的值.依次迭代,直到将T中的所有结点加入S中.
算法复杂度 ElogV
例题甩一道加深理解
Problem Description
在每年的校赛里,所有进入决赛的同学都会获得一件很漂亮的t-shirt。但是每当我们的工作人员把上百件的衣服从商店运回到赛场的时候,却是非常累的!所以现在他们想要寻找最短的从商店到赛场的路线,你可以帮助他们吗?
Input
输入包括多组数据。每组数据第一行是两个整数N、M(N<=100,M<=10000),N表示成都的大街上有几个路口,标号为1的路口是商店所在地,标号为N的路口是赛场所在地,M则表示在成都有几条路。N=M=0表示输入结束。接下来M行,每行包括3个整数A,B,C(1<=A,B<=N,1<=C<=1000),表示在路口A与路口B之间有一条路,我们的工作人员需要C分钟的时间走过这条路。
输入保证至少存在1条商店到赛场的路线。
IOutput
对于每组输入,输出一行,表示工作人员从商店走到赛场的最短时间
ISample Input
2 1
1 2 3
3 3
1 2 5
2 3 5
3 1 2
0 0
ISample Output
3
2
题解,迪杰斯特拉 Dijkstra典型应用,不多bb,代码见
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
int map[105][105];
#define xx 0x3f3f3f3f
#define xi
int dis[1008];
int vis[1008];
int main()
{
int N,M;int c,d,e;
while(cin>>N>>M){
if(N==0&&M==0) break;
for(int a=1;a<=N;a++)
for(int b=1;b<=a;b++)//输入前预处理,表示所有的路都是一个很大的数
{
map[a][b]=map[b][a]=xx;
if(a==b) map[a][b]=map[b][a]=0;
}
for(int a=1;a<=M;a++){
cin>>c>>d>>e;
map[c][d]=map[d][c]=e;
}
memset(vis,0,sizeof(vis));
for(int a=1;a<=N;a++)//从1节点到其他路径的当前最短路
dis[a]=xx;
queue<int> q;/入队列
q.push(1);
vis[1]=1;//标记下
dis[1]=0;
while(!q.empty()){
int u=q.front();
q.pop();
for(int a=1;a<=N;a++)
if(dis[a]>dis[u]+map[u][a])//判断有没有目前到其他路的值是否比到底u然后在从到u到a大,如果大,就更新
{
dis[a]=dis[u]+map[u][a];
if(vis[a]==0)//队列没有就加入队列等待下一次更新
{
q.push(a);vis[a]=1;
}
}
vis[u]=0;//这步不能缺,是判断可能因为其他节点的加入造成有可能有更短的路径。
}
cout<<dis[N]<<endl;
}
return 0;
}
弗洛伊德 Floyed
是采用动态规划的思想计算任意两个结点之间的最短路径.
1) 初始化距离矩阵,对于所有两点之间的距离是边的权,如果两点之间没有边相连,则权为无穷大。
2,对于每一对顶点 u 和 v,看看其他结点中否存在一个顶点 w 使得从 u 到 w 再到 v 比已知的路径更短。如果是更新它。
应用:
在网络中
时间复杂度O(V^3)。
这个算法很暴力,无脑想的感觉,下面是我从一个地方搞来的Java代码例子
public class Floyed {
private final int INF = Integer.MAX_VALUE;
/**
* 弗洛伊德算法
* @param matrix
*/
public void Floyd(int[][] matrix) {
int[][] path = new int[matrix.length][matrix[0].length];
int[][] dist = new int[matrix.length][matrix[0].length];
int size = matrix.length;
//初始化
for (int i = 0; i < size; i++) {
for (int j = 0; j < size; j++) {
path[i][j] = -1;
dist[i][j] = matrix[i][j];
}
}
for (int k = 0; k < size; k++) {
for (int i = 0; i < size; i++) {
for (int j = 0; j < size; j++) {
if (dist[i][k] != INF && dist[k][j] != INF && dist[i][k] + dist[k][j] < dist[i][j]) {
dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j];
path[i][j] = k;
}
}
}
}
}
}