什么也不想说,现在直接上封装的方法:

using System;
using System.Collections.Concurrent;
using System.Collections.Generic; namespace 算法
{
/// <summary>
/// Dijkstra
/// 迪杰斯特拉算法
/// </summary>
public class Dijkstra : ICloneable
{ /// <summary>节点集合</summary>
public ConcurrentDictionary<String, Node> LN { get; set; } /// <summary>开始节点</summary>
public Node StartNode { get; set; } /// <summary>结束节点</summary>
public Node EndNode { get; set; } /// <summary>Dijkstra构造函数</summary>
/// <param name="list">节点集合</param>
/// <param name="start">开始节点</param>
/// <param name="end">结束节点</param>
public Dijkstra(ConcurrentDictionary<String, Node> list, String start, String end)
{
LN = list;
Init(start, end);
} /// <summary>Dijkstra构造函数</summary>
/// <param name="list">节点集合</param>
/// <param name="start">开始节点</param>
/// <param name="end">结束节点</param>
public Dijkstra(IEnumerable<Map> list, String start, String end)
{
LN = InitNode(list);
Init(start, end);
} /// <summary>查找最短路径</summary>
public bool Find()
{
return FindMin(new List<Node> { StartNode }, EndNode);
} /// <summary>初始化</summary>
private void Init(String start, String end)
{
StartNode = LN[start];
EndNode = LN[end];
if (StartNode == null || EndNode == null)
{
throw new ArgumentNullException();//空异常
}
StartNode.SetRank(null);
StartNode.IsFind = true; InitRank(new List<Node> { StartNode });
} /// <summary>初始化点阵的Rank </summary>
/// <param name="srcs">节点集合</param>
private void InitRank(IEnumerable<Node> srcs)
{
var nextNode = new List<Node>();
foreach (var node in srcs)
{
foreach (var edge in node.LE)
{
edge.CurrentNode.SetRank(node);
if (edge.CurrentNode.Rank == (node.Rank + 1) && !nextNode.Contains(edge.CurrentNode))
nextNode.Add(edge.CurrentNode);
}
}
if (nextNode.Count > 0) InitRank(nextNode);
} /// <summary>查找</summary>
/// <param name="srcs">开始结点集合</param>
/// <param name="dest">结束节点</param>
private bool FindMin(List<Node> srcs, Node dest)
{
dest.GetRank();
var minLen = 0;
var isFind = false;
var nextNodes = new List<Node>();
string tmpPath;
foreach (var node in srcs)
{
if (node.Equals(dest)) return false;
foreach (var edge in node.LE)
{
var tempDestRank = edge.CurrentNode.Rank;
if (tempDestRank != (node.Rank + 1)) continue; if (!nextNodes.Contains(edge.CurrentNode))
{
nextNodes.Add(edge.CurrentNode);
}
edge.CurrentNode.MinDistance = node.MinDistance + edge.Weight;
if (!edge.CurrentNode.Equals(dest)) continue; minLen = node.MinDistance + edge.Weight;
isFind = true;
break;
}
} if (isFind)
{
foreach (var node in srcs)
{
tmpPath = FindMinx(node, dest, node.MinDistance, node.Rank, "", ref minLen);
if (tmpPath == "") continue;
dest.Path = node.Path + tmpPath;
dest.MinDistance = minLen;
}
}
else
{
foreach (var next in nextNodes)
{
minLen = -1;
foreach (var node in srcs)
{
if (minLen == -1) minLen = next.MinDistance;
tmpPath = FindMinx(node, next, node.MinDistance, node.Rank, "", ref minLen);
if (tmpPath == "") continue;
next.Path = node.Path + tmpPath;
next.MinDistance = minLen;
}
}
if (nextNodes.Count == 0) return false;
FindMin(nextNodes, dest);
} return isFind;
} /// <summary>
/// 寻找起始节点到目标节点的最小路径,此处采用递归查找。目标节点固定,起始节点递归。
/// </summary>
/// <param name="src">起始节点,为临时递归节点</param>
/// <param name="dest">查找路径中的目标节点</param>
/// <param name="minx">当前查找最小路径值,此值在递归中共享</param>
/// <param name="startDist">当前节点以src节点的距离</param>
/// <param name="srcRank">源节点src的级别</param>
/// <param name="path">查找中经过的路径</param>
private string FindMinx(Node src, Node dest, int startDist, int srcRank, string path, ref int minx)
{
var goalPath = "";
var tmpPath1 = "," + path + ",";
var tmpPath2 = "," + src.Path + ",";
foreach (var node in src.LE)
{
string tmpPath = path;
node.CurrentNode.SetRank(src);
var tmpRank = node.CurrentNode.Rank;
var tmpNodeName = "," + node.CurrentNode.Name + ",";
//扩散级别大于等于目标级别并且是未走过的节点。
if (tmpRank <= srcRank || tmpPath1.IndexOf(tmpNodeName, StringComparison.Ordinal) != -1 ||
tmpPath2.IndexOf(tmpNodeName, StringComparison.Ordinal) != -1) continue;
var tmpLength = node.Weight + startDist;
if (node.CurrentNode.Equals(dest))
{
if (minx > tmpLength)
{
minx = tmpLength;
tmpPath += "," + node.CurrentNode.Name;
goalPath = tmpPath;
}
else if (minx == tmpLength)
{
tmpPath += "," + node.CurrentNode.Name;
goalPath = tmpPath;
}
}
else
{
if (tmpLength >= minx) continue;
//路程小于最小值,查询下个子节点
tmpPath += "," + node.CurrentNode.Name;
tmpPath = FindMinx(node.CurrentNode, dest, tmpLength, srcRank, tmpPath, ref minx);
if (tmpPath != "")
goalPath = tmpPath;
}
}
return goalPath;
} /// <summary>初始化图</summary>
/// <param name="list">图点集合</param>
private ConcurrentDictionary<String, Node> InitNode(IEnumerable<Map> list)
{
var node = new ConcurrentDictionary<String, Node>(); foreach (var item in list)
{
Node n1;
Node n2;
if (!node.ContainsKey(item.N1))
{
n1 = new Node(item.N1);
node.TryAdd(item.N1, n1);
}
else
{
n1 = node[item.N1];
}
if (!node.ContainsKey(item.N2))
{
n2 = new Node(item.N2);
node.TryAdd(item.N2, n2);
}
else
{
n2 = node[item.N2];
}
n1.LE.Add(new Edge(item.N2, item.Weight, n2));
}
return node;
} #region 拷贝
public object Clone()
{
return MemberwiseClone();
} /// <summary>浅拷贝</summary>
public Dijkstra CloneEntity()
{
return Clone() as Dijkstra;
}
#endregion
} /// <summary>
/// 节点
/// </summary>
public class Node : ICloneable
{
/// <summary>节点名称</summary>
public String Name { get; set; } /// <summary>节点边集合</summary>
public List<Edge> LE { get; set; } /// <summary>节点级别</summary>
public Int32 Rank { get; set; } /// <summary>最短距离</summary>
public Int32 MinDistance { get; set; } /// <summary>路径</summary>
public String Path { get; set; } /// <summary>查询标识</summary>
public bool IsFind { get; set; } public Node(String name)
{
Name = name;
IsFind = false;
Rank = -1;
MinDistance = 0;
LE = new List<Edge>();
} /// <summary>设置节点级别</summary>
/// <param name="parentNode">父节点</param>
public void SetRank(Node parentNode)
{
if (Rank != -1) return; Rank = parentNode != null ? parentNode.Rank + 1 : 0;
} /// <summary>获取节点级别</summary>
public Int32 GetRank()
{
return Rank;
} #region 拷贝
public object Clone()
{
return MemberwiseClone();
} /// <summary>浅拷贝</summary>
public Node CloneEntity()
{
return Clone() as Node;
}
#endregion
} /// <summary>
/// 节点边
/// </summary>
public class Edge : ICloneable
{
/// <summary>边名称</summary>
public String Name { get; set; } /// <summary>权值,代价 ,距离</summary>
public Int32 Weight { get; set; } /// <summary>当前向量终点节点</summary>
public Node CurrentNode { get; set; } public Edge(String name, Int32 weight, Node node)
{
Name = name;
Weight = weight;
CurrentNode = node;
} /// <summary>设置当前节点</summary>
/// <param name="node">当前向量终点节点</param>
public void SetCurrentNode(Node node)
{
CurrentNode = node;
} #region 拷贝
public object Clone()
{
return MemberwiseClone();
} /// <summary>浅拷贝</summary>
public Edge CloneEntity()
{
return Clone() as Edge;
}
#endregion } /// <summary>图型</summary>
public class Map : ICloneable
{
/// <summary>节点1</summary>
public string N1 { get; set; } /// <summary>节点2</summary>
public string N2 { get; set; } /// <summary>权值,代价 ,距离</summary>
public int Weight { get; set; } public Map()
{
} public Map(string n1, string n2, int weight)
{
N1 = n1;
N2 = n2;
Weight = weight;
} #region 拷贝
public object Clone()
{
return MemberwiseClone();
} /// <summary>浅拷贝</summary>
public Map CloneEntity()
{
return Clone() as Map;
}
#endregion } }

用法:

private IEnumerable<Map> InitMap()
{
var list = new List<Map>
{
new Map("A", "B", 3),
new Map("A", "C", 5),
new Map("A", "D", 2),
new Map("B", "A", 3),
new Map("B", "C", 4),
new Map("B", "E", 10),
new Map("C", "A", 5),
new Map("C", "B", 4),
new Map("C", "D", 2),
new Map("C", "F", 1),
new Map("C", "G", 6),
new Map("D", "A", 2),
new Map("D", "C", 2),
new Map("D", "H", 3),
new Map("E", "B", 10),
new Map("E", "F", 4),
new Map("E", "I", 2),
new Map("F", "C", 1),
new Map("F", "E", 4),
new Map("F", "K", 8),
new Map("F", "L", 2),
new Map("G", "C", 6),
new Map("G", "H", 8),
new Map("G", "L", 2),
new Map("H", "D", 3),
new Map("H", "G", 8),
new Map("I", "E", 2),
new Map("I", "K", 6),
new Map("I", "J", 1),
new Map("J", "I", 1),
new Map("J", "K", 9),
new Map("K", "J", 9),
new Map("K", "I", 6),
new Map("K", "F", 8),
new Map("K", "L", 5),
new Map("L", "K", 5),
new Map("L", "F", 2),
new Map("L", "G", 2)
};
return list;
} void 调用(){ var dij = new Dijkstra(InitMap(), start, end);
dij.Find();
var _path = string.Format("最短距离:{0} 路径:{1}{2} 总耗时:{3} 毫秒 \r\n", dij.EndNode.MinDistance, start, dij.EndNode.Path, sw.ElapsedMilliseconds); //在界面显示结果 }

友情连接

C# 迪杰斯特拉算法 Dijkstra的更多相关文章

  1. 迪杰斯特拉算法(Dijkstra) (基础dij+堆优化) BY:优少

    首先来一段百度百科压压惊... 迪杰斯特拉算法(Dijkstra)是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959 年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法.是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有权图中最 ...

  2. 图->最短路径->单源最短路径(迪杰斯特拉算法Dijkstra)

    文字描述 引言:如下图一个交通系统,从A城到B城,有些旅客可能关心途中中转次数最少的路线,有些旅客更关心的是节省交通费用,而对于司机,里程和速度则是更感兴趣的信息.上面这些问题,都可以转化为求图中,两 ...

  3. 迪杰斯特拉算法dijkstra(可打印最短路径)

    #include <iostream> #include <iomanip> #include <string> using namespace std; #def ...

  4. 迪杰斯特拉(dijkstra)算法的简要理解和c语言实现(源码)

    迪杰斯特拉(dijkstra)算法:求最短路径的算法,数据结构课程中学习的内容. 1 . 理解 算法思想::设G=(V,E)是一个带权有向图,把图中顶点集合V分成两组,第一组为已求出最短路径的顶点集合 ...

  5. 最短路径之迪杰斯特拉(Dijkstra)算法

    迪杰斯特拉(Dijkstra)算法主要是针对没有负值的有向图,求解其中的单一起点到其他顶点的最短路径算法.本文主要总结迪杰斯特拉(Dijkstra)算法的原理和算法流程,最后通过程序实现在一个带权值的 ...

  6. dijkstra算法(迪杰斯特拉算法)

    dijkstra算法(迪杰斯特拉算法) 用途:有向图最短路径问题 定义:迪杰斯特拉算法是典型的算法,一般的表述通常有两种方式,这里均采用永久和临时标号的方式,该算法要求图中不存在负权边 用永久和临时标 ...

  7. 理解最短路径——迪杰斯特拉(dijkstra)算法

    原址地址:http://ibupu.link/?id=29 1.       迪杰斯特拉算法简介 迪杰斯特拉(dijkstra)算法是典型的用来解决最短路径的算法,也是很多教程中的范例,由荷兰计算机科 ...

  8. Dijkstra【迪杰斯特拉算法】

    有关最短路径的最后一个算法——Dijkstra 迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家迪杰斯特拉于1959 年提出的,因此又叫迪杰斯特拉算法.是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有权图中最短路 ...

  9. c/c++ 图的最短路径 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法

    c/c++ 图的最短路径 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法 图的最短路径的概念: 一位旅客要从城市A到城市B,他希望选择一条途中中转次数最少的路线.假设途中每一站都需要换车,则这个问题反映到图上就是 ...

随机推荐

  1. Win10 UI入门RelativePanel

    <RelativePanel Background="Black" > <Rectangle x:Name=" RelativePanel.AlignH ...

  2. 水晶报表初体验(Visual Studio 2010)

    安装水晶报表后如下使用: 配置rpt文件,如图 前台(Asp.net页面): <%@ Register Assembly="CrystalDecisions.Web, Version= ...

  3. Ubuntu菜鸟入门(二)—— apt认知,且完善语言安装包

    一  语言安装包安装 1  原因 虽然安装的中文版,但是由于安装包很小,所以汉化的不够完全,所以要安装后,再下载语言包进行安装 2  方法 二  apt--软件包管理器 1   软件源 (1) 介绍 ...

  4. T-SQL 基础学习 01

    --新建数据库 create database Studentdb go --使用数据库 use Studentdb go --新建表 create table Username ( StudentN ...

  5. sql Lloader

    create table ban_ji(id integer,ban_ji varchar2(25))insert into ban_ji values(1,'1-(1)');insert into ...

  6. python 线程之 数据同步 Queue

    Queue:将数据从一个线程发往另外一个线程比较通用的方式是使用queue模块的Queue类 1, 首先创建一个Queue模块的对象,创建Queue对象可以传递maxsize也可以不传递 2. 使用对 ...

  7. hibernate的@EmbeddedId嵌入式主键详解

    一.前言 在我们的日常开发中,有时候会用到数据库进行设计的时候,采用了复合主键来来保证唯一性,下面介绍一下采用hibernate的@EmbeddedId嵌入式主键. 二.说明 设计一个学生类,包含了三 ...

  8. 洛谷 P2737 [USACO4.1]麦香牛块Beef McNuggets Label:一点点数论 && 背包

    题目描述 农夫布朗的奶牛们正在进行斗争,因为它们听说麦当劳正在考虑引进一种新产品:麦香牛块.奶牛们正在想尽一切办法让这种可怕的设想泡汤.奶牛们进行斗争的策略之一是“劣质的包装”.“看,”奶牛们说,“如 ...

  9. Windows OS上安装运行Apache Kafka教程

    Windows OS上安装运行Apache Kafka教程 下面是分步指南,教你如何在Windows OS上安装运行Apache Zookeeper和Apache Kafka. 简介 本文讲述了如何在 ...

  10. 那些年一起用过的iOS开发利器[4月2号更新]

    4月2号新增Runscope. Runscope 这是一家专注于API工具开发的公司,其创始人John Sheehan曾就职于IFTTT和Twilio.Runscope是一款集调试.测试于一身的网络服 ...