【图论】Dijkstra 算法求最短路 - 构建邻接矩阵(带权无向图)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【图论】Dijkstra 算法求最短路 - 构建邻接矩阵(带权无向图)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

例题:到达目的地的方案数

题目链接:1976. 到达目的地的方案数

题目描述

【图论】Dijkstra 算法求最短路 - 构建邻接矩阵(带权无向图),基础算法练习,图论,算法文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-842349.html

代码与解题思路

func countPaths(n int, roads [][]int) int {
    g := make([][]int, n) // 构建邻接矩阵
    for i, _ := range g {
        g[i] = make([]int, n)
        for j, _ := range g[i] {
            g[i][j] = math.MaxInt / 2 // 到不了的地方就是无限大(初始化成这个值)
        }
    }
    for _, v := range roads { // 无向图
        x, y, d := v[0], v[1], v[2]
        g[x][y] = d
        g[y][x] = d
    }

    dis := make([]int, n) // dis 数组存储从起点到每个节点的当前已知最短距离
    for i := 1; i < n; i++ {
        dis[i] = math.MaxInt / 2
    }

    f := make([]int, n) // 存储到达每个节点的最短路径数
    f[0] = 1 // 到自己是一条
    done := make([]bool, n) // 标记每个节点是否被处理
    for {
        x := -1
        for i, ok := range done { 
            // 找下一个未被处理的节点,x < 0 代表第一次进去
            // 而 x 代表的是未被处理过的节点中,到起点距离最短的节点
            if ok == false && (x < 0 || dis[i] < dis[x]) {
                x = i
            }
        }
        if x == n-1 { // 走到第 n-1 个节点了
            return f[n-1]
        }
        done[x] = true // 这个节点被处理了
        // 遍历从 x 出发能直接走到的所有下一个节点
        // g[x] 的下标是 y, 存的值是 d
        for y, d := range g[x] {
            newDis := dis[x] + d // 遍历到到下一个节点的所有距离(当前距离+每条路的边权)
            if newDis < dis[y] { // 找到了一条更短的路径
                dis[y] = newDis  // 更新 dis[y]
                f[y] = f[x]      // 下一个节点就是 y,让 f[y] 继承前面的路径数量
            } else if newDis == dis[y] { // 又多了一条最短路径
                f[y] = (f[y] + f[x]) % 1_000_000_007 // 路径的情况就多了 f[x] 种(可以画图理解)
            }
        }
    }
}

构建带权无向图的邻接矩阵

g := make([][]int, n) // 构建邻接矩阵
for i, _ := range g {
    g[i] = make([]int, n)
    for j, _ := range g[i] {
        g[i][j] = math.MaxInt / 2 // 到不了的地方就是无限大(初始化成这个值)
    }
}
for _, v := range roads { // 无向图
    x, y, d := v[0], v[1], v[2]
    g[x][y] = d
    g[y][x] = d
}

到了这里,关于【图论】Dijkstra 算法求最短路 - 构建邻接矩阵(带权无向图)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!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Dijkstra算法求最短路

    Dijkstra算法的流程如下: 1.初始化dist[1] = 0,其余节点的dist值为无穷大。 2.找出一个未被标记的、dist[x]最小的节点x,然后标记节点x。 3.扫描节点x的所有出边(x,y,z),若dist[y] dist[x] + z,则使用dist[x] + z更新dist[y]。 4.重复上述2~3两个步骤,直到所有的节点都被标记。 Dijk

    2024年02月06日
    浏览(33)
  • 图算法——求最短路径(Dijkstra算法)

            目录 一、什么是最短路径 二、迪杰斯特拉(Dijkstra)算法  三、应用Dijkstra算法 (1) Dijkstra算法函数分析         求图的最短路径在实际生活中有许多应用,比如说在你在一个景区的某个景点,参观完后,要怎么走最少的路程到你想参观的下个景点,这就利用到

    2023年04月15日
    浏览(28)
  • 迪杰斯特拉(Dijkstra's )算法——解决带权有向无向图最短路径

    迪杰斯特拉算法(Dijkstra\\\'s Algorithm),又称为狄克斯特拉算法,是一种用于解决带权重有向图或无向图最短路径问题的算法。该算法由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·狄克斯特拉在1956年发明,是一种广泛应用于网络路由和其他领域的算法。 在 2001 年的一次采访中,Dijkstra 博士透露

    2024年02月03日
    浏览(38)
  • 【C语言\数据结构】图dijkstra最短路径 邻接矩阵(无项、有权)代码简单实现深度解析

    这个代码是在图的邻接矩阵(无项、有权)的代码的基础上,添加了dijkstra最短路径函数,并且修改测试用例和主函数代码,图的邻接矩阵(无项、有权)的代码具体请查看 【C语言数据结构】图之邻接矩阵(无向、有权)代码简单实现,这里就不过多赘述。 我们用一个案例

    2024年02月03日
    浏览(41)
  • 12.图论1 最短路之dijkstra算法

    二分图 判定:染色法。 性质: 可以二着色。 无奇圈。 树的直径模板 两遍dfs/bfs,证明时反证法的核心是用假设推出矛盾。 设1是一开始随机选的点,s是与其最远的点,证明s是直径的一端。 反证:假设s不是直径的一端,ss是直径的一端。 现在要做的就是证明ss是直径的一端

    2024年02月20日
    浏览(34)
  • 图论算法基础:单源最短路径Dijkstra算法分析

    在 有向带权图 中给定一个起始顶点(源点),Dijkstra算法可以求出 所有其他顶点 到源点的最短路径,Dijkstra算法 不能用于同时含有正负权值的边的图 Source 顶点集合:已经确定 到源点的最短路径 的顶点就会加入 Source 集合中, Source 集合初始时只有源点 dist 数组:用于记录每个顶点到

    2024年02月11日
    浏览(30)
  • 【图论算法】最短路径算法(无权最短路径、Dijkstra算法、带负边值的图、无圈图)

    本篇博客将考察各种最短路径问题。     无权最短路径     Dijkstra 算法     具有负边值的图     无圈图     所有顶点对间的最短路径     最短路径的例子–词梯游戏 输入是一个赋权图:与每条边 (v i , v j ) 相联系的是穿越该边的开销(或称为值

    2023年04月12日
    浏览(29)
  • 图论:最短路(dijkstra算法、bellman算法、spfa算法、floyd算法)详细版

    终于是学完了,这个最短路我学了好几天,当然也学了别的算法啦,也是非常的累啊。 话不多说下面看看最短路问题吧。 最短路问题是有向图,要求的是图中一个点到起点的距离,其中我们要输入点和点之间的距离,来求最短路。 下面分为几类题目: 单源汇最短路--一个起

    2024年01月21日
    浏览(29)
  • Dijkstra算法——邻接矩阵实现+路径记录

    本文是在下面这篇文章的基础上做了一些补充,增加了路径记录的功能。具体Dijkstra的实现过程可以参考下面的这篇文章。 [jarvan:Dijkstra算法详解 通俗易懂](Dijkstra算法详解 通俗易懂 - jarvan的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/338414118) 创建 GraphAdjMat 类 GraphAdjMat 类用来实现图的

    2024年01月18日
    浏览(31)
  • 图论14-最短路径-Dijkstra算法+Bellman-Ford算法+Floyed算法

    https://github.com/Chufeng-Jiang/Graph-Theory/tree/main/src/Chapter11_Min_Path 2.4.1 判断某个顶点的连通性 2.4.2 求源点s到某个顶点的最短路径 存放节点编号和距离 这里的缺点就是,更新node时候,会重复添加节点相同的node,但是路径值不一样。不影响最后结果。 更新pre数组 输出路径 初始化两

    2024年02月04日
    浏览(27)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包