到某个节点最近距离                  最短路径当前节点的父节点

完整代码

 #include <iostream>
#include <string>
#include <utility>
#include <vector>
#include <deque>
#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>
//A*寻路算法
#include <boost\graph\astar_search.hpp>
//dijsktra
#include <boost\graph\dijkstra_shortest_paths.hpp>
//bellman-Ford算法
#include <boost\graph\bellman_ford_shortest_paths.hpp>
using namespace std;
using namespace boost; void main()
{
//定义节点和边的相关对象和属性
enum { u, v, x, y, z, N };
char name[] = { 'u', 'v', 'x', 'y', 'z' };
typedef std::pair < int, int >E;
E edge_array[] = { E(u, y), E(u, x), E(u, v), E(v, u),
E(x, y), E(x, v), E(y, v), E(y, z), E(z, u), E(z, x) };
int weights[] = { -, , , -, , -, , , , };
int num_arcs = sizeof(edge_array) / sizeof(E); //定义所用的图种类和相关类型
typedef adjacency_list < vecS, vecS, directedS,
no_property, property < edge_weight_t, int > > Graph;
//生成图对象
Graph g(edge_array, edge_array + num_arcs, weights, N);
graph_traits < Graph >::edge_iterator ei, ei_end; //distance用于放置依近到远的路径距离
std::vector<int> distance(N, (std::numeric_limits < short >::max)());
//parent用于放置最短路径生成树的各个顶点的父节点
std::vector<std::size_t> parent(N);
for (int i = ; i < N; ++i)
parent[i] = i; //将源点z对应距离设为0
distance[z] = ;
//应用Bellman-Ford算法
bool r = bellman_ford_shortest_paths
(g, int(N), weight_map(get(edge_weight, g)).distance_map(&distance[]).
predecessor_map(&parent[])); if (r)
{
std::cout << "源点z到各点的最短路径\n";
std::cout << "目的点\t" << "最短路径\t" << "最短路径树的父节点:\n";
for (int i = ; i < N; ++i)
std::cout << name[i] << ": \t" << distance[i]
<< "\t\t" << name[parent[i]] << std::endl;
}
else
std::cout << "negative cycle" << std::endl; system("pause");
}

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