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基于swift语言的最短路径算法实现
在Swift中实现最短路径算法，我们通常会选择实现如Dijkstra算法或A*算法等经典算法。这里，我将给出一个使用Swift语言实现的Dijkstra算法的基本示例。Dijkstra算法适用于带有非负权重的图，并可以找到从单一源点到所有其他顶点的最短路径。
首先，我们需要定义图的数据结构。这里我们使用邻接表来表示图，其中每个顶点都关联一个到其邻居的权重列表。
importFoundation
structEdge{
letto:Int
letweight:Int
}
classGraph{
varvertices:Int
varadjList:[Int:[Edge]]
init(vertices:Int){
self.vertices=vertices
self.adjList=[Int:[Edge]]()
}
funcaddEdge(_from:Int,_to:Int,_weight:Int){
adjList[from,default:[]].append(Edge(to:to,weight:weight))
}
funcdijkstra(_src:Int)-[Int:Int]?{
guardsrc=0srcverticeselse{returnnil}
vardist=[Int:Int](repeating:Int.max,count:vertices)
dist[src]=0
varsptSet=[Bool](repeating:false,count:vertices)
for_in0..vertices{
//找出未处理的顶点中距离最小的顶点u
varu=-1
varminDist=Int.max
forvin0..vertices{
if!sptSet[v]dist[v]=minDist{
u=v
minDist=dist[v]
}
}
ifu==-1{
break//所有顶点都已被处理
}
sptSet[u]=true
//更新相邻顶点的距离
ifletedges=adjList[u]{
foredgeinedges{
letv=edge.to
letnewDist=dist[u]!+edge.weight
ifnewDistdist[v]{
dist[v]=newDist
}
}
}
}
returndist
}
}
//使用示例
letgraph=Graph(vertices:9)
graph.addEdge(0,1,4)
graph.addEdge(0,7,8)
graph.addEdge(1,2,8)
graph.addEdge(1,7,11)
graph.addEdge(2,3,7)
graph.addEdge(2,8,2)
graph.addEdge(2,5,4)
graph.addEdge(3,4,9)
graph.addEdge(3,5,14)
graph.addEdge(4,5,10)
graph.addEdge(5,6,2)
graph.addEdge(6,7,1)
graph.addEdge(6,8,6)
graph.addEdge(7,8,7)
ifletdistances=graph.di
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