`

Dijkstra 最短路径

阅读更多

参照严蔚敏 吴伟民《数据结构(C语言版)》P187.

 

给出两个程序片段:图都对应下面的图

第一个:邻接矩阵 的实现。

第二个:邻接表 的实现。

 

理解的关键是:

1,第一条最短的路径就是v0-v2。

2,次短路径是,也是到Vk的最短路径,要么是V0-Vk,要么是V0-V2-Vk。




基于代码整理:

package abc.graph;

import java.util.Arrays;

public class MGraph {
	int vertexNum;
	int [][] adjMatrix;

	int INFINITY = 9999;

	MGraph(int vertexNum) {
		this.vertexNum = vertexNum;
		adjMatrix = new int[vertexNum][vertexNum];
		for(int i = 0; i < vertexNum; i++)
			Arrays.fill(adjMatrix[i], INFINITY);
	}

	void addArc(int vi, int vj) {
		this.addArc(vi, vj, 1);
	}

	void addArc(int vi, int vj, int cost) {
		if(vi < 0 || vi >= vertexNum)
			throw new RuntimeException("Not contain Vertex " + vi);
		if(vj < 0 || vj >= vertexNum)
			throw new RuntimeException("Not contain Vertex " + vj);
		adjMatrix[vi][vj] = cost;
	}
	
	void shortestPath_DIJ() {
		boolean[] final_ = new boolean[vertexNum];
		int[] d = new int[vertexNum];
		boolean[][] p = new boolean[vertexNum][vertexNum];
		for(int v = 0; v < vertexNum; ++v) {
			final_[v] = false; d[v] = adjMatrix[0][v];
			for(int w=0; w < vertexNum; ++w) p[v][w] = false;
			if(d[v] < INFINITY) { p[v][0] = true; p[v][v] = true;}
		}
		d[0] = 0; final_[0] = true;
		int min, v = 0;
		for(int i = 1; i<vertexNum; ++i) {
			min = INFINITY;
			for(int w=0; w<vertexNum; ++w)
				if(!final_[w])
					if(d[w] < min) {v=w; min=d[w];}
			final_[v] = true;
			for(int w=0; w<vertexNum; ++w)
				if(!final_[w] && (min + adjMatrix[v][w] < d[w])) {
					d[w] = min + adjMatrix[v][w];
					p[w] = p[v]; p[w][w] = true;
				}
		}
		System.out.println(Arrays.asList(final_));
		for(int i : d)
			System.out.println(i);
//		System.out.println(d);
		
		for(boolean[] a : p) {
			for(boolean i : a) {
					System.out.print(String.format("%-6b", i));
			}
			System.out.println();
		}
	}

	void print() {
		System.out.print("   ");
		for(int i = 0; i < vertexNum; i++)
			System.out.print(String.format("%-4d", i));
		System.out.println();

		int lable = 1;
		for(int[] a : adjMatrix) {
			System.out.print(lable++ + " [");
			for(int i : a) {
				if( i == INFINITY )
					System.out.print(String.format("%-4s", "∞"));
				else
					System.out.print(String.format("%-4d", i));
			}
			System.out.println(" ]");
		}
	}

	static MGraph createUndigraph() {
		MGraph mGraph = new MGraph(6);
		mGraph.addArc(0, 2, 10);	mGraph.addArc(0, 4, 30);	mGraph.addArc(0, 5, 100);
		mGraph.addArc(1, 2, 5);		
		mGraph.addArc(2, 3, 50);
		mGraph.addArc(3, 5, 10);
		mGraph.addArc(4, 3, 20);	mGraph.addArc(4, 5, 60);
		return mGraph;
	}

	public static void main(String[] args) {
		MGraph.createUndigraph().print();
		MGraph.createUndigraph().shortestPath_DIJ();
	}

}

 

输出 写道
0 1 2 3 4 5
1 [∞ ∞ 10 ∞ 30 100 ]
2 [∞ ∞ 5 ∞ ∞ ∞ ]
3 [∞ ∞ ∞ 50 ∞ ∞ ]
4 [∞ ∞ ∞ ∞ ∞ 10 ]
5 [∞ ∞ ∞ 20 ∞ 60 ]
6 [∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ]
[[Z@16caf43]
0
9999
10
50
30
60
false false false false false false
false false false false false false
true false true true false false
true false false true true true
true false false true true true
true false false true true true

 代码输出 d正确,p不太正确。

 

 

 

修改链接:http://www.iteye.com/topic/633491

的实现:

 

package abc.Dijkstra.pack;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class Client {
	public static void main(String[] args) {
		Point V0 = new Point("V0");
		Point V1 = new Point("V1");
		Point V2 = new Point("V2");
		Point V3 = new Point("V3");
		Point V4 = new Point("V4");
		Point V5 = new Point("V5");
		
		List<Point> points = new ArrayList<Point>();
		points.add(V0);
		points.add(V1);
		points.add(V2);
		points.add(V3);
		points.add(V4);
		points.add(V5);

		List<Edge> edges = new ArrayList<Edge>();
		edges.add(new Edge(V0, V2, 10));
		edges.add(new Edge(V0, V4, 30));
		edges.add(new Edge(V0, V5, 100));

		edges.add(new Edge(V1, V2, 5));
		
		edges.add(new Edge(V2, V3, 50));
		
		edges.add(new Edge(V3, V5, 10));

		edges.add(new Edge(V4, V3, 20));
		edges.add(new Edge(V4, V5, 60));

		
		Dijkstra dijkstra = new Dijkstra();
		dijkstra.setPoints(points);
		dijkstra.setEdges(edges);
		
		dijkstra.dijkstra(V0);
		dijkstra.display();
		
	}
}
class Dijkstra {

	private List<Point> points;

	private List<Edge> edges = new ArrayList<Edge>();
	private List<Edge> directPath = new ArrayList<Edge>();

	private List<Path> paths = new ArrayList<Path>();

	//当前变为红点的点
	private Point currentPoint;
	private Path currentPath;

	private final int INFINITY = 999999;

	//源点到当前红点的长度
	private double startToCurrent;

	public void init(Point source) {

		//设置路径的终点,开始时路径中有起点:V0, 各个终点,经过的点只有起始点。(可以起始点到终点没有路径)
		for (Point point : points) {
			if( point == source )
				continue;

			List<Point> redPoints = new ArrayList<Point>();
			redPoints.add(source);
			Path path = new Path(source, point, redPoints, INFINITY);
			paths.add(path);
		}
		
		for (Edge edge: edges) {
			if (edge.start == source) {
				directPath.add(edge);
			}
		}

		// 当起点和终点直接由路径的时候,设置初始的最小距离就是路径长度。没有的化最小距离为“无穷大”。
		for (Path path : paths) {
			for (Edge edge: directPath) {
				if (path.end == edge.end) {
					path.length = edge.length;
				}
			}
		}
	}

	public void dijkstra(Point source){
		init(source);
		System.out.println("init()");
		display();
		System.out.println("init()");
		for (int i = 0; i < paths.size(); i++) {
			System.out.println("======== start 0000 ==========");
			int minIndex = getPathMinIndex();

			double minDist = paths.get(minIndex).length;

			if (minDist == INFINITY) {
				System.out.println("有无法到达的顶点");
			} else if(i != paths.size() - 1 ) {
				//获取当前循环已经求出最短路径的点
				currentPoint = paths.get(minIndex).end;
				
				paths.get(minIndex).points.add(currentPoint);
				
				currentPath = paths.get(minIndex);
				
				startToCurrent = minDist;

				currentPoint.isRed = true;
			}

			for (Path path : paths) {
				/** 
				 * 在当前红点发生变化后,源点到其他点的路径也相应变化,通过当前红点,
				 * 之前不可到的点有可能变为可到达,
				 * 之前可到达的点路径长度会发生改变
				 * 所以要重置其他路径的长度
				 */
				if (path.end.isRed) {
					continue;
				}
				for (Edge edge: edges) {
					if (edge.start == currentPoint && edge.end == path.end) {
						double startToFringe = startToCurrent + edge.length;
						if(startToFringe < path.length) {
							path.points.add(currentPoint);
							path.points.clear();
							path.points.addAll(currentPath.points);
							path.length = startToFringe;
						}
					}
				}
			} // resetPaths();
			
			System.out.println("i = " + i + " ;;;;;;  indexMin =" +minIndex);
			System.out.println("currentPoint = " + currentPoint.name);
			display();
			System.out.println("======== end  11111 ==========");
		}
		System.out.println("======== end ==========");
	}

	/**
	 * 在路径集合中获取长度最小的索引值
	 * @return
	 */
	private int getPathMinIndex() {
		double minDist = INFINITY;
		int indexMin = 0;
		for (int i = 0; i < paths.size(); i++) {
			Path path = paths.get(i);
			if (!path.end.isRed && path.length < minDist) {
				minDist = path.length;
				indexMin = i;
			}
		}
		return indexMin;
	}

	public void display() {
		StringBuilder sb = new StringBuilder(32);
		for (Path path : paths) {
			System.out.print(path.source.name +"-->"+ path.end.name+": (");
			for (Point point : path.points) {
				sb.append(point.name+",");
			}
			sb.deleteCharAt(sb.length()-1);
			sb.append(")");
			System.out.print(String.format("%-20s", sb.toString()));
			System.out.println(path.length);

			sb.delete(0, sb.length());
		}
	}

	public void setPoints(List<Point> points2) {
		this.points = points2;
	}

	public void setEdges(List<Edge> edges2) {
		this.edges = edges2;
	}
}
class Point {
	String name;
	boolean isRed;
	boolean isSource;
	
	public Point(String name) {
		this.name = name;
	}
}
class Edge {
	Point start;
	Point end;
	int length;
	
	public Edge(Point start, Point end, int length) {
		this.start = start;
		this.end = end;
		this.length = length;
	}
}
class Path {
	Point source;
	Point end;
	List<Point> points;
	double length;

	public Path(Point source, Point end, List<Point> points, double length) {
		this.source = source;
		this.end = end;
		this.points = points;
		this.length = length;
	}
}

 

输出 写道
init()
V0-->V1: (V0) 999999.0
V0-->V2: (V0) 10.0
V0-->V3: (V0) 999999.0
V0-->V4: (V0) 30.0
V0-->V5: (V0) 100.0
init()
======== start 0000 ==========
i = 0 ;;;;;; indexMin =1
currentPoint = V2
V0-->V1: (V0) 999999.0
V0-->V2: (V0,V2) 10.0
V0-->V3: (V0,V2) 60.0
V0-->V4: (V0) 30.0
V0-->V5: (V0) 100.0
======== end 11111 ==========
======== start 0000 ==========
i = 1 ;;;;;; indexMin =3
currentPoint = V4
V0-->V1: (V0) 999999.0
V0-->V2: (V0,V2) 10.0
V0-->V3: (V0,V4) 50.0
V0-->V4: (V0,V4) 30.0
V0-->V5: (V0,V4) 90.0
======== end 11111 ==========
======== start 0000 ==========
i = 2 ;;;;;; indexMin =2
currentPoint = V3
V0-->V1: (V0) 999999.0
V0-->V2: (V0,V2) 10.0
V0-->V3: (V0,V4,V3) 50.0
V0-->V4: (V0,V4) 30.0
V0-->V5: (V0,V4,V3) 60.0
======== end 11111 ==========
======== start 0000 ==========
i = 3 ;;;;;; indexMin =4
currentPoint = V5
V0-->V1: (V0) 999999.0
V0-->V2: (V0,V2) 10.0
V0-->V3: (V0,V4,V3) 50.0
V0-->V4: (V0,V4) 30.0
V0-->V5: (V0,V4,V3,V5) 60.0
======== end 11111 ==========
======== start 0000 ==========
有无法到达的顶点
i = 4 ;;;;;; indexMin =0
currentPoint = V5
V0-->V1: (V0) 999999.0
V0-->V2: (V0,V2) 10.0
V0-->V3: (V0,V4,V3) 50.0
V0-->V4: (V0,V4) 30.0
V0-->V5: (V0,V4,V3,V5) 60.0
======== end 11111 ==========
======== end ==========
V0-->V1: (V0) 999999.0
V0-->V2: (V0,V2) 10.0
V0-->V3: (V0,V4,V3) 50.0
V0-->V4: (V0,V4) 30.0
V0-->V5: (V0,V4,V3,V5) 60.0

 输出的d和p都没有问题,但是d和p的更新过程不太和书给出的表格匹配。
 

  • 描述: 图7.34
  • 大小: 8.3 KB
分享到:
评论

相关推荐

    Dijkstra最短路径算法的Matlab实现

    Dijkstra最短路径算法是一种经典的图论算法,用于寻找图中节点间的最短路径。在计算机科学和网络路由中有着广泛的应用。Matlab作为一种强大的数值计算和可视化工具,非常适合用来实现这种算法。在这个项目中,我们有...

    dijkstra最短路径算法

    通过dijkstra算法实现最短路径搜索

    QT c++ dijkstra最短路径工程源码

    QT C++实现Dijkstra最短路径算法的工程源码提供了在图形用户界面(GUI)下解决图论问题的一个实例。这个项目结合了QT框架的强大功能和C++编程语言的灵活性,帮助开发者直观地理解和应用Dijkstra算法。以下是相关知识点...

    Dijkstra最短路径算法(C语言实现)

    Dijkstra最短路径算法是一种经典的图论算法,用于寻找图中一个节点到其他所有节点的最短路径。在计算机科学中,特别是在网络路由、图形算法和路径搜索等领域有着广泛的应用。C语言作为基础且高效的编程语言,是实现...

    基于Java实现的Dijkstra最短路径寻径的实现..zip

    基于Java实现的Dijkstra最短路径寻径的实现..zip基于Java实现的Dijkstra最短路径寻径的实现..zip基于Java实现的Dijkstra最短路径寻径的实现..zip基于Java实现的Dijkstra最短路径寻径的实现..zip基于Java实现的...

    Dijkstra最短路径算法

    Dijkstra最短路径算法,C# 语言实现。里面以一个测试实例说明代码的可实现性

    dijkstra最短路径算法--算法论文

    Dijkstra最短路径算法 Dijkstra算法是图论中应用最广的算法之一,广泛应用于解决最短路径问题。在该算法中,我们可以将问题转换为图论问题,然后使用Dijkstra算法来求解。该算法的基本思路是按照源点s到其他各个...

    用VC++实现的 Dijkstra最短路径算法

    Dijkstra最短路径算法是图论中的一个经典算法,由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻在1956年提出。该算法用于寻找图中从源节点到其他所有节点的最短路径。在VC++环境中实现Dijkstra算法,可以让我们在实际的软件开发...

    Dijkstra最短路径算法的C语言实现.pdf

    "Dijkstra最短路径算法的C语言实现" 本篇论文介绍了Dijkstra最短路径算法的C语言实现,旨在解决物流配送过程中的直达送货或大规模的一级配送问题。论文首先介绍了最短路径问题的定义和重要性,然后对Dijkstra算法...

    数据结构Dijkstra最短路径实验四

    "数据结构Dijkstra最短路径实验四" 在本实验中,我们将学习如何使用 Dijkstra 算法解决单源点最短路径问题。该实验任务是编程计算和输出从站点 A(源点)出发到达其它 8 个站点(终点)的最短路径和路径的长度。 ...

    Dijkstra最短路径算法源代码

    内含Dijkstra算法源码,供大家学习。 基本思想:设置一个顶点的集合s,并不断地扩充这个集合,一个顶点...开始时s中仅有源点,并且调整非s中点的最短路径长度,找当前最短路径点,将其加入到集合s,直到终点在是是s中。

    Dijkstra最短路径.cpp

    迪杰斯特拉算法(Dijkstra)是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于...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以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。

    基于Dijkstra最短路径算法的栅格地图避障路线规划matlab仿真,包括程序,注释,参考文献,操作步骤

    4.仿真效果:仿真效果可以参考博客同名文章《基于Dijkstra最短路径算法的栅格地图避障路线规划matlab仿真》 5.内容:基于Dijkstra最短路径算法的栅格地图避障路线规划matlab仿真。基于Dijkstra's最短路径算法的栅格...

    基于GIS空间分布特征的Dijkstra最短路径算法研究硕士学位论文

    ### 基于GIS空间分布特征的Dijkstra最短路径算法研究 #### 一、引言 在地理信息系统(GIS)领域,路径规划是至关重要的技术之一,它广泛应用于导航系统、物流配送优化、城市交通规划等多个方面。《基于GIS空间分布...

    Dijkstra 最短路径算法的简单实现

    Dijkstra最短路径算法是图论中的一个经典算法,由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻在1956年提出。该算法用于寻找图中从源节点到其他所有节点的最短路径。在这个VC(Visual C++)控制台环境中实现的Dijkstra算法,...

    Dijkstra最短路径算法的C++实现

    Dijkstra最短路径算法是一种经典的图论算法,用于寻找图中节点间的最短路径。它由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻在1956年提出,广泛应用于路由选择、网络优化以及各种距离计算问题。在这个C++实现中,我们将探讨...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics