最短路算法之 Dijkstra
部分内容参考了李煜东的《算法竞赛进阶指南》,在此声明。
单源最短路径
单源最短路径问题,是说,给定一张有向图(无向图)\(G=(V,E)\) ,\(V\) 是点集,\(E\) 是边集,\(|V|=n\),\(|E|=m\),节点是 \([1,n]\) 之间的连续整数,\((x,y,z)\) 描述一条从 \(x\) 到 \(y\) 边长为 \(z\) 的有向(无向)边,设 1 号点为起点,求长度为 \(n\) 的数组 \(dist\),其中 \(dist_i\) 表示从1到 \(i\) 的最短路径的长度。
Dijkstra 算法
Dijkstra 算法可以求解不含有负边权单源最短路问题,其本质是贪心。
下面来介绍它的算法实现流程。Dijkstra 算法将图中所有点分为2大类,下面不妨设为集合 \(E1\) 与集合 \(E2\)。其中 \(E1\) 表示的是已经确定最短路径的点,\(E2\) 表示的是还未确定最短路径的点。
Dijkstra 的算法流程如下:- 初始化 \(dist_1=0\),因为1号点是起点。
- 找出一个点 \(x \in E2\) 且 \(dist_x\) 最小,并将 \(x\) 加入集合 \(E1\)。
- 枚举 \(x\) 的所有出边 \((x,y,z)\) 更新 \(dist_y\) 的值,具体的,若
dist[y] > dist[x] + z
则dist[y] = dist[x] + z
。 - 重复执行2,3操作直至所有点均被加入 \(E1\) 集合。
这里可能会有人产生疑惑,为什么我们一旦找出 \(x\) 就可以把它加入 \(E1\) 呢,这里就体现出了 Dijkstra 算法的核心与本质,贪心就用在这里。\(x\) 是 \(E2\) 中的点,也就是说 \(dist_x\) 还不确定,看起来好像不能将 \(x\) 加入 \(E1\) 集合,但仔细思考发现,能更新 \(dist_x\) 的点一定不在 \(E1\) 里,因为一旦某个点被加入了 \(E1\) ,那么在这之前,这个点一定会先更新它所能更新的点,所以能更新 \(dist_x\) 的点一定在 \(E2\) 中。其次,\(dist_x\) 是 \(E2\) 中最小的,又因为边权非负,所以 \(E2\) 中的点也无法更新 \(dist_x\) ,综上,\(dist_x\) 无法被任何一个点更新,所以 \(dist_x\) 不会更小,\(x\) 就可以顺利地加入集合 \(E1\) 了。
下面我们分析一下这个算法的复杂度。
根据上面的算法流程可知,在每一轮的循环中,必会有一个点被加入 \(E1\) 中(操作1),而循环终止条件是所有点均被加入集合 \(E1\),所以,我们最多循环 \(n\) 次。而每一次操作2的复杂度是 \(O(n)\),所以总复杂度就是 \(O(n^2)\)。\(O(n^2)\) 部分的代码,对应这道模板题:
点击查看代码
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 510,inf = 0x7f7f7f7f;
int n,m;
int g[maxn][maxn],dis[maxn];
bool vis[maxn];
int dijkstra(){
memset(dis,inf,sizeof(dis));
dis[1] = 0;
for(int i = 1;i <= n;i++){
int mn = 0;
for(int j = 1;j <= n;j++)
if(!vis[j] && (!mn || dis[j] < dis[mn])) mn = j;
vis[mn] = 1;
for(int j = 1;j <= n;j++)
if(!vis[j] && g[mn][j] != inf) dis[j] = min(dis[j],dis[mn] + g[mn][j]);
}
return dis[n] == inf ? -1 : dis[n];
}
int main(){
scanf("%d%d",&n,&m);
memset(g,inf,sizeof(g));
int u,v,w;
while(m--){
scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
g[u][v] = min(g[u][v],w);
}
printf("%d",dijkstra());
return 0;
} 作者:旭日临窗
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
但是在有些题中,点数和边数非常大,通常 \(n \le 10^5 , m \le 10^5\)。我们 \(O(n^2)\) 的代码无法通过,所以下面我们考虑优化。
我们观察 \(O(n^2)\) 的代码,发现复杂度瓶颈在于内层循环,也就是操作2,所以我们重点考虑怎么优化操作2,也就是怎么快速找出 \(E2\) 中最小的 \(dist_x\)。在一个集合中找最小值,你想到了什么数据结构?没错,就是优先队列,或者说小堆根。具体的,每次当执行到操作3,并且 \(dist_y\) 可以被更新的时候,就将 \((y , dist_y)\) 这个二元组,加入优先队列,注意,优先队列默认是大堆根,所以我们可以用
pair <int,int>
来储存二元组,并且利用pair
的内置比较函数,可以很方便的重载优先队列,将大堆根变成小堆根。这样操作2就变成了在优先队列的队头取出 \(x\) 和 \(dist_x\) 。复杂度可以降至 \(O(m \log n)\)。\(O(m \log n)\) 的代码,对应这道题
点击查看代码
#pragma GCC optimize(2)
#include <bits/stdc++.h>
#define PII pair <int,int>
using namespace std;
const int maxn = 2e5 + 10,inf = 0x7f7f7f7f;
int n,m,cnt;
int head[maxn],dis[maxn];
bool vis[maxn];
struct edge{int to,nxt,w;}e[maxn];
void add(int u,int v,int w){e[cnt] = edge{v,head[u],w};head[u] = cnt++;}
priority_queue <PII,vector <PII>,greater <PII> > q;
int dijkstra(){
memset(dis,0x7f,sizeof(dis));
dis[1] = 0;
q.push({0,1});
while(!q.empty()){
int u = q.top().second;q.pop();
if(vis[u]) continue;
vis[u] = 1;
for(int i = head[u];~i;i = e[i].nxt){
int v = e[i].to;
if(dis[u] + e[i].w < dis[v]){
dis[v] = dis[u] + e[i].w;
q.push({dis[v],v});
}
}
}
return dis[n] == inf ? -1 : dis[n];
}
int main(){
memset(head,-1,sizeof(head));
scanf("%d%d",&n,&m);
int u,v,w;
while(m--){
scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
add(u,v,w);
}
printf("%d",dijkstra());
return 0;
} 作者:旭日临窗
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
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