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第5章图;什么是最短路径;典型用途:交通问题。如:城市A到城市B有多条线路,但每条线路的交通费(或所需时间)不同,那么,如何选择一条线路,使总费用(或总时间)最少?
问题抽象:在带权有向图中A点(源点)到达B点(终点)的多条路径中,寻找一条各边权值之和最小的路径,即最短路径。;一顶点到其余各顶点;在这条路径上,必定只含一条弧,并且这条弧的权值最小。;其余最短路径的特点:;1.初始化:先找出从源点v0到各终点vk的直达路径(v0,vk),即通过一条弧到达的路径。
2.选择:从这些路径中找出一条长度最短的路径(v0,u)。
3.更新:然后对其余各条路径进行适当调整:
若在图中存在弧(u,vk),且(v0,u)+(u,vk)(v0,vk),
则以路径(v0,u,vk)代替(v0,vk)。
在调整后的各条路径中,再找长度最短的路径,依此类推。;主:邻接矩阵G[n][n](或者邻接表)
辅:
数组S[n]:记录相应顶点是否已被确定最短距离
数组D[n]:记录源点到相应顶点路径长度
数组Path[n]:记录相应顶点的前驱顶点
;①初始化:
● 将源点v0加到S中,即S[v0]?=?true;
● 将v0到各个终点的最短路径长度初始化为权值,即D[i]?=?G.arcs[v0][vi],(vi∈V???S);
● 如果v0和顶点vi之间有弧,则将vi的前驱置为v0,即Path[i]?=?v0,否则Path[i]?=??1。
②选择下一条最短路径的终点vk,使得:
D[k]?=?Min{D[i]|vi∈V???S};③将vk加到S中,即S[vk]?=?true。
④更新从v0出发到集合V???S上任一顶点的最短路径的长度,同时更改vi的前驱为vk。
若S[i]=false且D[k]+G.arcs[k][i]D[i],则D[i]=D[k]+G.arcs[k][i];Path[i]=k;。
⑤重复②~④?n???1次,即可按照路径长度的递增顺序,逐个求得从v0到图上其余各顶点的最短路径。;2019年5月13日;2019年5月13日;voidShortestPath_DIJ(AMGraphG,intv0){
//用Dijkstra算法求有向网G的v0顶点到其余顶点的最短路径
n=G.vexnum; //n为G中顶点的个数
for(v=0;vn;++v){ //n个顶点依次初始化
S[v]=false; //S初始为空集
D[v]=G.arcs[v0][v]; //将v0到各个终点的最短路径长度初始???
if(D[v]MaxInt)Path[v]=v0;//v0和v之间有弧,将v的前驱置为v0
elsePath[v]=-1; //如果v0和v之间无弧,则将v的前驱置为-1
}//for
S[v0]=true; //将v0加入S
D[v0]=0; //源点到源点的距离为0 ;时间复杂度:O(n2)
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