最短路径-Dijkstra+Floyd+Spfa】的更多相关文章

Dijkstra算法: Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径.主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止.Dijkstra算法是很有代表性的最短路径算法,在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍,如数据结构,图论,运筹学等等.注意该算法要求图中不存在负权边. 问题描述:在无向图 G=(V,E) 中,假设每条边 E[i] 的长度为 w[i],找到由顶点 V0 到其余各点的最短路径.(单源最短路径) 算法的基本思想是:每…
题目链接 http://poj.org/problem?id=1847 题意 有n个车站,编号1~n,每个车站有k个出口,车站的出口默认是k个出口中的第一个,如果不想从默认出口出站,则需要手动选择出站口.现在从车站a出发,求最少需要手动选择几次出站口才能到车站b. 思路 这题的图中没有显式给出结点之间的距离,但可以根据题意给路径添加距离,比如测试数据中的“2 2 3”表示从第1个车站默认开往第2个车站,想要开到第3个车站则需手动选择,所以我们可以令结点1到结点2的边权值为0(默认车站),结点1到…
题目链接 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2544 思路 最短路算法模板题,求解使用的Dijkstra算法.Floyd算法.SPFA算法可以当做求解最短路问题的模板使用. 代码 Dijkstra算法: #include <algorithm> #include <iostream> #include <cstring> #include <cstdio> using namespace std; const…
昨天: 图论-概念与记录图的方法 以上是昨天的Blog,有需要者请先阅读完以上再阅读今天的Blog. 可能今天的有点乱,好好理理,认真看完相信你会懂得 分割线 第二天 引子:昨天我们简单讲了讲图的概念与记录图的方法,那么大家有一定的底子了,我们就开始初步接触图论算法了! 我们只讲Dijkstra和Floyd,因为其实在比赛中会这两个算法就很好了. 今天我们要讲的是:最短路径问题 Top1:最短路的概念 相信大家都知道有一款Made in China的导航软件--百度导航.那么他们是怎么为我们导航…
这里不列举三种算法的实现细节,只是简单描述下思想,分析下异同 一 Dijkstra Dijkstra算法可以解决无负权图的最短路径问题,只能应付单源起点的情况,算法要求两个集合,开始所有点在第二个集合,然后将起点加入第一个集合,接着第二个集合剩下的点哪个离起点距离最小,就加入第一个集合,并对其相关的边进行松弛,如此循环直到所有点都进入集合.每个点都加进集合需要循环n次,每个点进入集合又要对不在集合的点距离进行更新,内层又要循环n次.开始将map全部初始化为INF(一个很大的数),这样松弛的时候比…
1.Dijkstra算法基础: 算法过程比prim算法稍微多一点步骤,但思想确实巧妙也是贪心,目的是求某个源点到目的点的最短距离,总的来说dijkstra也就是求某个源点到目的点的最短路,求解的过程也就是求源点到整个图的最短,次短距,第三短距离等(这些距离都是源点到某个点的最短距离)...求出的每个距离都对应一个点,也就是要到的到这个点,求的也就是原点到所有点的最短距离,并存在二维数组中,给出目的点就能直接通过查表获得最短距离. 第1步:以源点START(假设s1)为始点,求最短距离,如何求?…
算法名称 适用范围 算法过程 Dijkstra 无负权 从s开始,选择尚未完成的点中,distance最小的点,对其所有边进行松弛:直到所有结点都已完成 Bellman-Ford 可用有负权 依次对所有边进行松弛,一共对所有边松弛n-1次,判断是否有负权 Floyd 无负权 依次对所有点(的所有边进行松弛),直到完成对所有点的操作…
什么是最短路径问题? 简单来讲,就是用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径. 单源最短路算法:已知起点,求到达其他点的最短路径. 常用算法:Dijkstra算法.Bellman-ford算法.SPFA算法 多源最短路算法:求任意两点之间的最短路径. 常用算法:floyd算法 单源最短路径——Dijkstra Dijkstra算法是经典的最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径. 主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止. 时间复杂度:O(n^2) 处理问题:单源.…
1.单源最短路径 (1)无权图的单源最短路径 /*无权单源最短路径*/ void UnWeighted(LGraph Graph, Vertex S) { std::queue<Vertex> Q; Vertex V; PtrToAdjVNode W; Q.push(S); while (!Q.empty()) { V = Q.front(); Q.pop(); for (W = Graph->G[V].FirstEdge; W; W = W->Next) ) { dist[W-&…
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