朴素Dijkstra 是一种基于贪心的算法。

稠密图使用二维数组存储点和边,稀疏图使用邻接表存储点和边。

算法步骤:

1.将图上的初始点看作一个集合S,其它点看作另一个集合

2.根据初始点,求出其它点到初始点的距离dist[i] (若相邻,则dist[i]为边权值;若不相邻,则dist[i]为无限大)

3.选取最小的dist[i](记为dist[x]),并将此dist[i]边对应的点(记为x)加入集合S(实际上,加入集合的这个点的dist[x]值就是它到初始点的最短距离)

4.再根据x,更新跟 x 相邻点 y 的dist[y]值:dist[y] = min{ dist[y], dist[x] + 边权值g[x] [y] },因为可能会把距离调小,所以这个更新操作叫做松弛操作

(仔细想想,为啥只更新跟x相邻点的dist[y],而不是更新所有跟集合 s 相邻点的 dist 值? 因为第三步只更新并确定了x点到初始点的最短距离,集合内其它点是之前加入的,也经历过第 4 步,所以与 x 没有相邻的点的 dist值是已经更新过的了,不会受到影响)

5.重复3,4两步,直到目标点也加入了集合,此时目标点所对应的dist[i]即为最短路径长度。

朴素版Dijkstra模板(时间复杂度为O(n²)):

int n, m;		//存储点数和边数
int g[][]; //存储图
int dist[]; //每个点到1号点的距离
bool v[]; //标记是否已经访问过该点 void dijkstra()
{
memset( dist, 0x3f3f3f, sizeof dist);
dist[1] = 0; for( int i = 1; i <= n; i++) //遍历每个点
{
int t = -1;
for( int j = 1; j <= n; j++) //找到未访问过且距离源点距离最小的点
if( !v[j] && (t == -1 || dist[t] > dist[j]))
t = j;
v[t] = true; //标记为已访问 for( int j = 1; j <= n; j++)
dist[j] = min( dist[j], dist[t]+g[t][j]);
}
}

堆优化版Dijkstra模板(时间复杂度为O(m㏒n)):

typedef pair<int, int> PII;

const int N = 1e5 + 10;

int n, m;
int h[N], w[N], e[N], ne[N], idx;//单链表模拟邻接表存储图
int dist[N]; //每个点到1号点的距离
bool st[N]; void add(int a, int b, int c) //存储一个图
{
e[idx] = b, w[idx] = c, ne[idx] = h[a], h[a] = idx ++ ;
} int dijkstra()
{
memset(dist, 0x3f, sizeof dist);
dist[1] = 0;
priority_queue<PII, vector<PII>, greater<PII>> heap;//模拟堆
heap.push({0, 1}); while (heap.size())
{
auto t = heap.top();
heap.pop(); int ver = t.second, distance = t.first; if (st[ver]) continue;
st[ver] = true; for (int i = h[ver]; i != -1; i = ne[i])
{
int j = e[i];
if (dist[j] > distance + w[i])
{
dist[j] = distance + w[i];
heap.push({dist[j], j});
}
}
} if (dist[n] == 0x3f3f3f3f) return -1;
return dist[n];
}

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