首先看看这换个数据图 邻接矩阵 dijkstra算法的寻找最短路径的核心就是对于这个节点的数据结构的设计 1.节点中保存有已经加入最短路径的集合中到当前节点的最短路径的节点 2.从起点经过或者不经过 被选中节点到当前节点的最短路径 以这个思路开始,就可以根据贪心算法,获取每一步需要设置的值,每一步加入路径的节点 对于这个算法,我采用:小顶堆 + 邻接矩阵(数组) 1.邻接矩阵的初始化 package cn.xf.algorithm.ch09Greedy.vo; import java.io.Bu…
做一个医学项目,当中在病例评分时会用到单源最短路径的算法.单源最短路径的dijkstra算法的思路例如以下: 如果存在一条从i到j的最短路径(Vi.....Vk,Vj),Vk是Vj前面的一顶点.那么(Vi...Vk)也必然是从i到k的最短路径.Dijkstra是以最短路径长度递增,逐次生成最短路径的算法.比如:对于源顶点V0,首先选择其直接相邻的顶点中长度最短的顶点Vi,那么当前已知可得从V0到达Vj顶点的最短距离dist[j]=min{dist[j],dist[i]+cost[i][j]}.如…
第1章 绪论 1.1 什么是算法 1.2 算法问题求解基础 1.2.1 理解问题 1.2.2 了解计算设备的性能 1.2.3 在精确解法和近似解法之间做出选择 1.2.4 算法的设计技术 1.2.5 确定适当的数据结构 1.2.6 算法的描述 1.2.7 算法的正确性证明 1.2.8 算法的分析 1.2.9 为算法写代码 1.3 重要的问题类型 1.3.1 排序 1.3.2 查找 1.3.3 字符串处理 1.3.4 图问题 1.3.5 组合问题 1.3.6 几何问题 1.3.7 数值问题 1.4…
前言:趁着对Dijkstra还有点印象,赶快写一篇笔记. 注意:本文章面向已有Dijkstra算法基础的童鞋. 简介 单源最短路径,在我的理解里就是求从一个源点(起点)到其它点的最短路径的长度. 当然,也可以输出这条路径,都不是难事. 但是,Dijkstra不能处理有负权边的图. 解析 注:接下来,我们的源点均默认为1. 先上代码(注意,是堆优化过的!!): struct node{ int id; int total; node(){}; node(int Id,int Total){ id=…
题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/P4779 题目描述:给定一个 n 个点,m 条有向边的带非负权图,计算从 s 出发,到每个点的距离. 这道题就是一个单源最短路径的模板,有两种做法: 1.Floyd算法 暴力枚举出所有起点.终点以及中间值,然后算出每两个点间的最小值. 但这个算法时间复杂度较高,是O(n^3),很容易爆掉,在这道题甚至拿不到分. 代码: 1 #include<bits/stdc++.h> 2 using namespace std;…
Dijkstra算法解决了有向图上带正权值的单源最短路径问题,其运行时间要比Bellman-Ford算法低,但适用范围比Bellman-Ford算法窄. 迪杰斯特拉提出的按路径长度递增次序来产生源点到各顶点的最短路径的算法思想是:对有n个顶点的有向连通网络G=(V, E),首先从V中取出源点u0放入最短路径顶点集合U中,这时的最短路径网络S=({u0}, {}); 然后从uU和vV-U中找一条代价最小的边(u*, v*)加入到S中去,此时S=({u0, v*}, {(u0, v*)}).每…
同样是层序遍历,在每次迭代中挑出最小的设置为已知 ===================================== 2017年9月18日10:00:03 dijkstra并不是完全的层序遍历,在第次迭代中挑出未遍历的最小的边,一种信心的应用 ===================================== dijkstra算法是求带权单顶点到其他顶点的最短路径问题 表初始化 void InitTable(Vertex Start, Graph G, Table T) { in…
在带权图(网)里,点A到点B所有路径中边的权值之和为最短的那一条路径,称为A,B两点之间的最短路径;并称路径上的第一个顶点为源点(Source),最后一个顶点为终点(Destination).在无权图中,最短路径则是两点之间经历的边数最少的路径.实际上,只要把无权图上的每条边都看成是权值为1的边,那么无权图和带权图的最短路径是一致的.    给定一个带权有向图G=(V,E),指定图G中的某一个顶点的V为源点,求出从V到其他各顶点之间的最短路径,这个问题称为单源点最短路径问题.    迪杰斯特拉(…
首先我们获取这个图 根据这个图我们可以得到对应的二维矩阵图数据 根据kruskal算法的思想,首先提取所有的边,然后把所有的边进行排序 思路就是把这些边按照从小到大的顺序组装,至于如何组装 这里用到并查算法的思路 * 1.makeset(x),也就是生成单元素集合,也就是每一个节点 * 2.find(x) 返回一个包含x的子集,这个集合可以看成一个有根树 * 3.union(x,y) 构造分别包含x和y的不相交的子集子集Sx和Sy的并集,这里尤为关键:!!!! 了解到这些思路之后,开始我们的算法…
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS /* 7 10 0 1 5 0 2 2 1 2 4 1 3 2 2 3 6 2 4 10 3 5 1 4 5 3 4 6 5 5 6 9 6 */ #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <cstdio> using namespace std; + ; ; int cost[maxn][maxn];…