DIJ算法的堆优化 DIJ算法的时间复杂度是\(O(n^2)\)的,在一些题目中,这个复杂度显然不满足要求.所以我们需要继续探讨DIJ算法的优化方式. 堆优化的原理 堆优化,顾名思义,就是用堆进行优化.我们通过学习朴素DIJ算法,明白DIJ算法的实现需要从头到尾扫一遍点找出最小的点然后进行松弛.这个扫描操作就是坑害朴素DIJ算法时间复杂度的罪魁祸首.所以我们使用小根堆,用优先队列来维护这个"最小的点".从而大大减少DIJ算法的时间复杂度. 堆优化的代码实现 说起来容易,做起来难. 我们

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短路径问题.迪杰斯特拉算法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. 让我来翻译一下:Dijkstra可以求出一个点到一个图中其他所有节点的最短路径,故也称对于单源最短路径的一种解法 算法实现步骤: a.初始时,只包括源点,即S = {v},v的距离为0.U包含除v以外的其他顶点,即

题面链接 题解 令x-y<=z表示x最大比y大z. 若b-a<=k1, c-b<=k2, c-a<=k3,那么c-a最大为多少呢?显然应该等于min(k1+k2, k3).可以用下图来表示示(不擅图丑勿怪) C++堆优化代码 //链式前向星存图+迪杰斯特拉堆优化 #include<iostream> #include<cstdio> #include<queue> #include<cstring> using namespace s

一下午都在学最短路dijkstra算法,总算是优化到了我能达到的水平的最快水准,然后列举一下我的优化历史,顺便总结总结 最朴素算法: 邻接矩阵存边+贪心||dp思想,几乎纯暴力,luoguTLE+MLE, 算优点??:但好写好想,比下面的代码短了差不多一半. #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> using namespace std; int main() { ][],point,i,j,

题目链接:http://hihocoder.com/problemset/problem/1109 , 最小生成树 + 堆优化(优先队列). 可以用优先队列,也可以自己手动模拟堆,为了练手,我两种都试了下,优先队列还是要方便一点,不过堆要快一点. 没有无缘无故的爱,也没有无缘无故减少的时间复杂度.所以,好好学算法. 堆优化的代码: #include <iostream> #include <cstdio> #include <vector> #include <q

在 Prim 算法中使用 pb_ds 堆优化 Prim 算法用于求最小生成树(Minimum Spanning Tree,简称 MST),其本质是一种贪心的加点法.对于一个各点相互连通的无向图而言,Prim 算法的具体步骤如下: 令 \(G=(V,E)\) 表示原图,\(G'=(V',E')\) 表示 \(G\) 的最小生成树,\(dis_u\) 表示节点 \(u\) 到任意 \(v \in V'\) 的最小距离(初始化为 \(+\infty\)). 任取节点\(s \in V\),令 \(di

一.相关定义 最短路径:从图中的某个顶点出发到达另外一个顶点的所经过的边的权重和最小的一条路径. 地位:Dijkstra算法是很有代表性的最短路算法,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. 缺陷:若有一个带负权回路的图(即一个不存在最短路径的图),Dijkstra算法无法检测出这个问题. 时间复杂度:O(n2),若进行堆优化,可降为O(n*logn). 二.算法描述 主要变量如下: int n   表示有n个点,从1~n标号 int s,t  s为源点,t为终

这是鄙人的第一篇技术博客,作为算法小菜鸟外加轻度写作障碍者,写技术博客也算是对自己的一种挑战和鞭策吧~ 言归正传,什么是dijkstra算法呢? -dijkstra算法是一种解决最短路径问题的简单有效的方法~也算是一种非常naive&effcient的最优化算法吧~ 最短路径问题 如上图,从点A->点F,最短路径为A->C->D->F,Min=3+3+3=9 假设用暴力深度搜索遍历所有路径的话,时间复杂度O将会是指数级的(NP-hard Problem)~ dijkstra

背景 最近在研究中产生了这样的需求:在三角网格(Mesh)表示的地形图上给出两个点,求得这两个点之间的地面距离,这条距离又叫做"测地线距离(Geodesic)".计算三角网格模型表面两点间的测地线是计算几何中一个基础性的问题,已有的算法有精确算法和近似算法两类.一般来说,精确算法需要耗费较高的运算时间和运算空间:而近似算法在牺牲一定的计算精度的条件下,能够更快地得到三角网格表面测地线的近似值,因而也得到广泛的使用.在测地线距离比三角形的平均尺寸大的多的情况下,完全可以把三角网格模型当作

关于几个的区别和联系:http://www.cnblogs.com/zswbky/p/5432353.html d.每组的第一行是三个整数T,S和D,表示有T条路,和草儿家相邻的城市的有S个(草儿家到这个城市的距离设为0),草儿想去的地方有D个: 求D个城市中距离草儿家最近的距离. s.进行1次单源最短路,找出距离最小的即可. c.Dijkstra单源最短路 /* Dijkstra单源最短路 权值必须是非负 单源最短路径,Dijkstra算法,邻接矩阵形式,复杂度为O(n^2) 求出源beg到所

Dijkstra算法的二叉堆优化 算法原理 每次扩展一个距离最小的点,再更新与其相邻的点的距离. 如何寻找距离最小的点 普通的Dijkstra算法的思路是直接For i: 1 to n 优化方案是建一个小根堆,小根堆里存储由当前结点更新距离的所有点,那么堆顶就是距离最小的点 如何寻找与源点相邻的点 当然是邻接表 具体实现 建一个小根堆heap[] ,用来存储结点的序号,用一个数组pos[i] 来存储第i个结点在堆中的位置,用一个标记数组in_heap[] 来记录结点是否在堆中,dis[i] 表示

关于配对堆的一些小姿势: 1.配对堆是一颗多叉树. 2.包含优先队列的所有功能,可用于优化Dijkstra算法. 3.属于可并堆,因此对于集合合并维护最值的问题很实用. 4.速度快于一般的堆结构(左偏树,斜堆,随机堆……),具体时间复杂度: 合并(Merge):$O(1)$: 插入(Insert/Push):$O(1)$: 修改值(Change):$O(1) \sim O(\log n)$: 取出维护的最值(Top):$O(1)$: 弹出堆顶元素(Pop):$O(\log n)$: 我们依然拿洛

一般最短路径算法习惯性的分为两种:单源最短路径算法和全顶点之间最短路径.前者是计算出从一个点出发,到达所有其余可到达顶点的距离.后者是计算出图中所有点之间的路径距离. 单源最短路径 Dijkstra算法 思维 本质上是贪心的思想,声明一个数组dis来保存源点到各个顶点的最短距离和一个保存已经找到了最短路径的顶点的集合:S,原本的元素构成集合Q,初始时,原点 s 的路径权重被赋为 0 (dis[s] = 0).若对于顶点 s 存在能直接到达的边(s,m),则把dis[m]设为w(s, m),同时把

转自 https://blog.csdn.net/qq_41754350/article/details/83210517 再求单源最短路径时,算法有优劣之分,个人认为在时间方面 朴素dijkstra>bellmanford>SPFA>dijkstra+heap,所以掌握dijkstra堆优化对于OIER是必要的. 本文主要解说迪杰斯特拉堆优化的板子以及它所用到的知识:dijkstra算法.快读.stl以及链式前向星请自行百度或者看我的其他文章. 代码如下,注释个人觉得已经很清楚了. #

普通的dijkstra算法模板: //数据结构 int g[LEN][LEN]; //邻接矩阵 int vis[LEN]; //标记是否访问 int dist[LEN] //源点到各点的距离 fill(dist,dist+LEN,MAX); dist[s]=; ){ ,d=MAX; ;i<N;i++){ if(!vis[i] && dist[i]<d){ d=dist[i]; u=i; } } ) break; vis[u]=; ;i<N;i++) if(!vis[i])

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=

1.dijkstra 时间复杂度:O(n^2) n次迭代,每次找到距离集合S最短的点 每次迭代要用找到的点t来更新其他点到S的最短距离. #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstring> using namespace std; const int N=510; int g[N][N]; int dis[N],n,m;//dis[i]表示节点i到初始点的最短距离 bool st[N]; int dijkst

朴素版Dijkstra 目标 找到从一个点到其他点的最短距离 思路 ①初始化距离dist数组,将起点dist距离设为0,其他点的距离设为无穷(就是很大的值) ②for循环遍历n次,每层循环里找出不在S集合中,且距离最近的点,然后用该点去更新其他点的距离,算法复杂度是O(n2),适合稠密图 实例练习 题目:https://www.acwing.com/problem/content/851/ 代码: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; con

但是,我们会发现刚刚讲的朴素Dijkstra算法(高情商:朴素 : 低情商: 低效)的套路不适用于稀疏图,很容易会爆时间: 所以,我们要对其中的一些操作进行优化,首先我们发现找到里起始点最近的点去更新其他的点的时候是O(n)的,又因为是稀疏图我们不能用邻接矩阵来存储,所以我们就会想到用邻接表来存储,那么我们在找能更新的位置时,我们就会根据邻接表的单链表进行存储,把更新后的点放入堆中,这样的时间复杂度是O(mlogn)的: 然后最复杂的地方是,我们再用朴素的 Dijkstra算法查找到起始点的最近

这个算法不能处理负边情况,有负边,请转到Floyd算法或SPFA算法(SPFA不能处理负环,但能判断负环) SPFA(SLF优化):https://www.cnblogs.com/yifan0305/p/16391419.html 代码很长,耐下心来看完,存储方法为链式前向星存储. (如果内存放得下的话,建议稠密图用邻接矩阵(或者跑floyd),稀疏图用邻接表,只是建议) #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n,m,cnt;//cn