dijkstra演算法
迪傑斯特拉演算法是由荷蘭計算機科學家狄克斯特拉於1959 年提出的,因此又叫狄克斯特拉演算法。是從乙個頂點到其餘各頂點的最短路徑演算法,解決的是有向圖中最短路徑問題。迪傑斯特拉演算法主要特點是以起始點為中心向外層層擴充套件,直到擴充套件到終點為止。
迪傑斯特拉演算法是求從某乙個起點到其餘所有結點的最短路徑,是一對多的對映關係,是一種貪婪演算法
示例:演算法
演算法實現流程思路:
迪傑斯特拉演算法每次只找離起點最近的乙個結點,並將之併入已經訪問過結點的集合(以防重複訪問,陷入死迴圈),然後將剛找到的最短路徑的結點作為中間結點來更新相鄰結點的路徑長度,這樣迴圈找到圖中乙個個結點的最短路徑。
"""輸入graph 輸入的圖
src 原點
返回dis 記錄源點到其他點的最短距離
path 路徑
"""import json
def dijkstra(graph,src):
if graph ==none:
return none
# 定點集合
nodes = [i for i in range(len(graph))] # 獲取頂點列表,用鄰接矩陣儲存圖
# 頂點是否被訪問
程式設計客棧 visited =
visited.append(src)
# 初始化dis
dis = # 源點到自身的距離www.cppcns.com為0
for i in nodwww.cppcns.comes:
dis[i] = graph[src][i]
path=} # 記錄源節點到每個節點的路徑
k=pre=src
while nodes:
temp_k = k
mid_distance=float('inf') # 設定中間距離無窮大
for v in visited:
for d in nodes:
if graph[src][v] != float('inf') and graph[v][d] != float('inf'):# 有邊
new_distance = graph[src][v]+graph[v][d]
if new_distance <= mid_distance:
mid_distance=new_distance
graph[src][d]=new_distance # 進行距離更新
k=dpre=v
if k!=src and temp_k==k:
break
dis[k]=mid_distance # 最短路徑
fjholxqp path[src][k]=[i for i in path[src][pre]]
path[src][k].append(k)
visited.append(k)
nodes.remove(k)
print(nodes)
return dis,path
if __name__ == '__main__':
# 輸入的有向圖,有邊儲存的就是邊的權值,無邊就是float('inf'),頂點到自身就是0
grfjholxqpaph = [
[0, float('inf'), 10, float('inf'), 30, 100],
[float('inf'), 0, 5, float('inf'), float('inf'), float('inf')],
[float('inf'), float('inf'), 0, 50, float('inf'), float('inf')],
[float('inf'), float('inf'), float('inf'), 0, float('inf'), 10],
[float('inf'), float('inf'), float('inf'), 20, 0, 60],
[float('inf'), float('inf'), float('inf'), float('inf'), float('inf'), 0]]
dis,path= dijkstra(graph, 0) # 查詢從源點0開始帶其他節點的最短路徑
print(dis)
print(json.dumps(path, indent=4))
總結
二維陣列和vector實現dijkstra
關於迪傑斯特拉演算法 通俗的來講就是每次從起點 確定 唯一 選一條到終點 此處終點是廣義的終點不是題目所給出詢問的終點 最短的路 dist i dist i 是一邊使用 一邊修改的注意!將該終點作為行營,依次向外擴充套件,更新從起點到這點的最短路。二維陣列 對於行營接觸不到的點本來是想更新的,但由於...
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