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一、迪杰斯特拉算法(Dijkstra)
二、弗洛伊德算法(Floyd)
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-691228.html
在网图和非网图中,最短路径的含义是不同的。
——网图是两顶点经过的边上的权值之和最少的路径。
——非网图是两顶点之间经过的边数最少的路径。
我们把路径起始的第一个顶点称为源头,最后一个顶点称为终点。
关于最短路径的算法:
1、迪杰斯特拉算法(Dijkstra)
2、弗洛伊德算法(Floyd)
一、迪杰斯特拉算法(Dijkstra)
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define MAXVEX 9
#define INFINITY 65536
typedef int Patharc[MAXVEX]; //用于存储最短路径下标的数组
typedef int ShortPathTable[MAXVEX]; //用于存储到各点最短路径的权值
void ShortestPath_Dijkstra(MGraph G , int V0,Patharc *p,ShortPathTable *D)
{
int v,w,k,min;
int final[MAXVEX]; //final[w]=1 表示已经求得顶点v0到vw的最短路径
//初始化数据
for(v=0;v<G.numVertexes; v++)
{
final[v] = 0; //全部顶点初始化为未找到最短路径
(*D)[v] = G.arc{V0}[v]; //将与v0点有连接线的顶点加上权值
(*p)[v] = 0; //初始化路径数组p为0
}
(*D)[V0] = 0; //v0至v0的路径为0
final[v0] = 1; //v0至v0不需要求路径
//开始主循环,每次求得v0到某个v顶点的最短路径
for(v=1;v<G.numVertexes;v++)
{
min = INFINITY;
for(w =0; w<G.numVertexes; v++)
{
if(!final[w]&&(*D)[w]<min)
{
k = w;
min = (*D)[w];
}
}
final[k] = 1;//将目前找到的最短路径置1
//修正当前最短路径及距离
for(w=0; w<G.numVextexes;w++)
{
//如果经过v顶点的路径比现在这条路径的长度短的话,更新!
if( !final[w]&&(min+G.arc[k][w] < (*D)[w]))
{
(*D)[w] = min + G.arc[k][w]; //修改当前路径长度
(*p)[w] = k; //存放前驱顶点
}
}
}
}
二、弗洛伊德算法(Floyd)
弗洛伊德算法非常简洁优雅。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-691228.html
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define MAXVEX 9
#define INFINITY 65536
typedef int Pathmatirx[MAXVEX][MAXVEX];
typedef int ShortPathTable[MAXVEX][MAXVEX];
void ShortestPath_Floyd(MGraph.G,Pathmatirx *p,ShortPathTable *D)
{
int v,w,k;
//初始化 D 和 p
for(v=0;v<G.numVertexes;w++)
{
for(w=0;w<G.numVertexes;w++)
{
(*D)[v][w] = G.matirx[v][m];
(*p)[v][w] = w;
}
}
//弗洛伊德算法
for(k=0;k<G.numVertexes;k++)
{
for(v=0;v<G.numVertexes;v++)
{
for(w=0;w<G.numVertexes;w++)
{
if((*D)[v][w] > ((*D)[v][k] + (*D)[k][w]))
{
(*D)[v][w] = (*D)[v][k] + (*D)[k][w];
(*p)[v][w] = (*p)[v][k];
}
}
}
}
}
到了这里,关于数据结构--6.0最短路径的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!