最短路径算法|Dijkstra‘s Algorithm

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最短路径问题几乎是每个计算机专业学生的必学知识点,相关的算法也比较多样,但其中最经典的肯定是由荷兰计算机科学家,1972年图灵奖得主Edsger Dijkstra于1959年发布的Dijkstra's Algorithm。

最短路径问题简单来说就是给定一个图和图中的一个源顶点,找到从源到给定图中所有顶点的最短路径。

举个简单的例子:

下面这张图,给定起点为src = 0

最短路径算法|Dijkstra‘s Algorithm

正确的输出结果应为:0 4 12 19 21 11 9 8 14

解释: 

  • 0 到 1 的距离 = 4.
  • 0 到 2 的最小距离 = 12. 0->1->2
  • 0 到 3 的最小距离 = 19. 0 ->1->2->3
  • 从 0 到 4 的最小距离 = 21. 0->7->6->5->4
  • 从 0 到 5 的最小距离 = 11. 0->7->6- >5
  • 从 0 到 6 的最小距离 = 9。 0->7->6
  • 从 0 到 7的最小距离 = 8。 0->7
  • 从 0 到 8 的最小距离 = 14。 0->1->2 ->8

具体步骤为:

  • 创建一个集合sptSet(最短路径树集合),跟踪包含在最短路径树中的顶点,即计算并最终确定其与源的最小距离。最初,这个集合是空的。 
  • 为输入图中的所有顶点分配一个距离值。将所有距离值初始化为正无穷。将源顶点的距离值指定为 0,以便首先获取它。
  • 虽然sptSet不包括所有顶点
    • 选择一个在sptSet中不存在且具有最小距离值的顶点u 。
    • 将u添加到sptSet集合中
    • 然后更新u的所有相邻顶点的距离值。 
      • 要更新距离值,必须遍历所有相邻顶点。 
      • 对于每个相邻的顶点v,如果u的距离值(到源)与边uv的权重之和小于v的距离值,则更新v的距离值。 

注意:我们使用布尔数组 sptSet[] 来表示 SPT 中包含的顶点集。如果值 sptSet[v] 为true,则顶点 v 包含在 SPT 中,否则不包含。数组 dist[] 用于存储所有顶点的最短距离值。

还是以上方的插图为例:

最短路径算法|Dijkstra‘s Algorithm

以0为起点

步骤1:

  • 集合sptSet最初是空的,分配给顶点的距离是 {0, INF, INF, INF, INF, INF, INF, INF},其中INF表示无限。 
  • 现在选择具有最小距离值的顶点。选择顶点 0,将其添加在sptSet中。所以sptSet变成 {0}。之后更新其相邻顶点的距离值。 
  • 0 的相邻顶点分别是 1 和 7。1 和 7 的距离值更新为 4 和 8。 

以下子图显示了顶点及其距离值,仅显示了具有有限距离值的顶点。SPT 中包含的顶点以绿色显示。

最短路径算法|Dijkstra‘s Algorithm

第2步:

  • 选择距离值最小且尚未包含在 SPT 中(不在 sptSET 中)的顶点。顶点 1 被拾取并添加到 sptSet。 
  • 所以 sptSet 现在变成 {0, 1}。更新相邻顶点的距离值为 1。 
  • 顶点 2 的距离值变为12

最短路径算法|Dijkstra‘s Algorithm

第 3 步: 

  • 选择距离值最小且尚未包含在 SPT 中(不在 sptSET 中)的顶点。顶点 7 被选中。所以 sptSet 现在变成{0, 1, 7}。 
  • 更新 7 的相邻顶点的距离值。顶点 6 和 8 的距离值更新(分别为15 和 9)。 

最短路径算法|Dijkstra‘s Algorithm

第4步:

  • 选择距离值最小且尚未包含在 SPT 中(不在 sptSET 中)的顶点。顶点 6 被选中。所以 sptSet 现在变成{0, 1, 7, 6}。 
  • 更新相邻顶点6的距离值。更新顶点5和8的距离值。

最短路径算法|Dijkstra‘s Algorithm

 不断重复上述步骤直到所有的节点都被添加到sptSet集合里面去,最后,我们得到以下最短路径树(SPT)。

最短路径算法|Dijkstra‘s Algorithm

笔记: 

  • 代码计算最短距离但不计算路径信息。创建一个父数组,在距离更新时更新父数组(类似Prim最小生成树算法),并用它来显示从源到不同顶点的最短路径。
  •  Dijkstra's Algorithm 可用于有向图和无向图。
  • 该代码找到从源到所有顶点的最短距离。如果我们仅在从源到单个目标的最短距离中感兴趣,请在挑选的最小距离顶点等于目标时停止循环。
  • 实现的时间复杂度是O(V 2 )。调整后应用有限序列的做法可以将复杂度优化到 O(E * log V)
  • Dijkstra's Algorithm不适用于具有负权重循环的图。对于带有负边的图,它可能会给出正确的结果,但是您必须允许一个顶点可以被多次访问,并且该版本将失去其快速的时间复杂度。对于具有负权边和环的图,可以使用Bellman-Ford ,我们会将其作为单独的帖子进行讨论。

完整代码实现下载链接:

(包含各种语言:C语言、Python、Java、C++、C#、Javascript等均有示例)

免费​资源下载:Dijkstra's Algorithm文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-412686.html

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