迪杰斯特拉算法(Dijkstra)是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959年提出的,因此又 叫狄克斯特拉算法。是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有权图中最 短路径问题。迪杰斯特拉算法主要特点是从起始点开始,采用贪心算法的策略,每次遍 历到始点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点,直到扩展到终点为止。
Dijkstra是求单源最短路问题的经典算法,单源最短路一般来说是求一个点到其他点的 最短距离,最常见的一种题型是求1号点到n号点的最短距离。
而单源最短路又分为两种,一种是边权全为正(正权值),另一种是存在负权边。Dijkstra 用来解决边权全为正的单源最短路问题,Dijkstra算法又分为朴素Dijkstra算法和堆优化 的Dijkstra算法。朴素版的Dijkstra算法的时间复杂度是O(n²),适合于稠密图,堆优化版 的Dijkstra算 法的时间复杂度是O(mlogn),适合于稀疏图。
解决存在负权边的单源最短路的算法又分为两种,一个是Bellman-Ford,一个是SPFA, SPFA是Bellman-Ford算法的优化。
朴素版Dijkstra算法思路- 先初始化距离,1号点到起点的距离是0,其他点到起点的距离是无穷大
- 第二步是一个迭代的过程,循环n次,找到没有确定最短距离且距离起点最近的点,用这个点更新其他点的距离,这个点同时也确定了最短距离。循环n次就可以确定n个点到起点的距离了
以这个为例,一共三个点,绿色的数字表示点与点之间的距离,1号点到2号点的 距离是2,2号点到3号点的距离是1,1号点到3号点的距离是4,红色数字 表 示每个点到起点的距离。
按照朴素版Dijkstra算法的步骤,首先要初始化距离,1号点到起点的距离是0, 其他点到起点的距离是正无穷
然后我们就要循环3次,确定每个点到起点的距离
第一次循环第一次循环明显是1号点距离起点最近,所以我们用这个点更新一下和它相连的点 距离起点的距离,也就是2,3号点,更新之后2号点距离起点的距离是2,3号点距 离起点的距离是4
第二次循环
第二次循环发现是2号点距离起点最近,用2号点更新一下和它相连的点距离起点的距离,也就是3号点。3号点距离起点的距离在第一次循环时更新为4,这次我们用2号点更新时可以发现,3号点距离起点的距离可以更新为3,也就1->2->3 的路线的距离小于1->4的路线,所以把3号点距离起点的距离改为3
第三次循环第三次循环只剩一个点3了,这个点可以确定最短距离是3,至此循环结束,所有的点距离起点的最短距离也就确定了
朴素版Dijkstra存储上面说了朴素版Dijkstra算法适用于稠密图,稠密图用邻接矩阵来存
案例-Dijkstra求最短路1给定一个 n 个点 m 条边的有向图,图中可能存在重边和自环,所有边权均为正值。
请你求出 1 号点到 n 号点的最短距离,如果无法从 1 号点走到 nn 号点,则输出 −1。
输入格式
第一行包含整数 n 和 m。
接下来 m 行每行包含三个整数 x,y,z,表示存在一条从点 x 到点 y 的有向边,边长为 z。
输出格式
输出一个整数,表示 1 号点到 n 号点的最短距离。
如果路径不存在,则输出 −1。
数据范围
1≤n≤500, 1≤m≤1e5, 图中涉及边长均不超过10000。
输入样例:
3 3
1 2 2
2 3 1
1 3 4
输出样例:
3
代码实现
#include
#include
#include
using namespace std;
const int N=515;
int dist[N];//每个点距离起点的距离
int g[N][N];//邻接矩阵
int n,m;
bool st[N];//存储已经确定最短路径的点
int dijkstra()
{
//初始化每个点到起点的距离
memset(dist,0x3f,sizeof dist);
//1号点到起点的距离为0
dist[1]=0;
//循环n次确定n个点到起点的最短距离
for(int i=0;im;
//初始化邻接矩阵
memset(g,0x3f,sizeof g);
while(m--)
{
int a,b,c;
cin>>a>>b>>c;
//如果有重边的话,取最小的那条边,自环遍历不到不再考虑
g[a][b]=min(g[a][b],c);
}
int t=dijkstra();
cout>n>>m;
//初始化h数组
memset(h,-1,sizeof h);
while(m--)
{
int a,b,c;
cin>>a>>b>>c;
//这里不考虑重边
add(a,b,c);
}
int t=dijkstra();
cout
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