贪心算法

贪心算法：

1、kruskal算法--最小生成树

2、prim算法--最小生成树

3、Dijkstra算法--最短路径

4、哈夫曼编码 

5、连续背包问题

1、Dijkstra算法（单源最短路径）

      单源最短路径问题，即在图中求出给定顶点到其它任一顶点的最短路径。在弄清楚如何求算单源最短路径问题之前，必须弄清楚最短路径的最优子结构性质。

一.最短路径的最优子结构性质

   该性质描述为：如果P(i,j)={Vi....Vk..Vs...Vj}是从顶点i到j的最短路径，k和s是这条路径上的一个中间顶点，那么P(k,s)必定是从k到s的最短路径。下面证明该性质的正确性。

   假设P(i,j)={Vi....Vk..Vs...Vj}是从顶点i到j的最短路径，则有P(i,j)=P(i,k)+P(k,s)+P(s,j)。而P(k,s)不是从k到s的最短距离，那么必定存在另一条从k到s的最短路径P'(k,s)，那么P'(i,j)=P(i,k)+P'(k,s)+P(s,j)

二.Dijkstra算法

   由上述性质可知，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)也必定是从i到k的最短路径。为了求出最短路径，Dijkstra就提出了以最短路径长度递增，逐次生成最短路径的算法。譬如对于源顶点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]+matrix[i][j]}。根据这种思路，

假设存在G=，源顶点为V0，U={V0},dist[i]记录V0到i的最短距离，path[i]记录从V0到i路径上的i前面的一个顶点。

1.从V-U中选择使dist[i]值最小的顶点i，将i加入到U中；

2.更新与i直接相邻顶点的dist值。(dist[j]=min{dist[j],dist[i]+matrix[i][j]})

3.知道U=V，停止。

代码实现:

/*Dijkstra求单源最短路径 2010.8.26*/
 
#include 
#include
#define M 100
#define N 100
using namespace std;

typedef struct node
{
    int matrix[N][M];      //邻接矩阵 
    int n;                 //顶点数 
    int e;                 //边数 
}MGraph; 

void DijkstraPath(MGraph g,int *dist,int *path,int v0)   //v0表示源顶点 
{
    int i,j,k;
    bool *visited=(bool *)malloc(sizeof(bool)*g.n);
    for(i=0;i//初始化 
    {
        if(g.matrix[v0][i]>0&&i!=v0)
        {
            dist[i]=g.matrix[v0][i];
            path[i]=v0;     //path记录最短路径上从v0到i的前一个顶点 
        }
        else
        {
            dist[i]=INT_MAX;    //若i不与v0直接相邻，则权值置为无穷大 
            path[i]=-1;
        }
        visited[i]=false;
        path[v0]=v0;
        dist[v0]=0;
    }
    visited[v0]=true;
    for(i=1;i//循环扩展n-1次 
    {
        int min=INT_MAX;
        int u=v0;
        for(j=0;j//寻找未被扩展的权值最小的顶点 
        {
            if(visited[j]==false&&dist[j]<min)
            {
                min=dist[j];
                u=j;        
            }
        } 
        visited[u]=true;
        for(k=0;k//更新dist数组的值和路径的值 
        {
            if(visited[k]==false&&g.matrix[u][k]>0&&min+g.matrix[u][k]<dist[k])
            {
                dist[k]=min+g.matrix[u][k];
                path[k]=u; 
            }
        }        
    }    
}

void showPath(int *path,int v,int v0)   //打印最短路径上的各个顶点 
{
    stack<int> s;
    int u=v;
    while(v!=v0)
    {
        s.push(v);
        v=path[v];
    }
    s.push(v);
    while(!s.empty())
    {
        cout<" ";
        s.pop();
    }
} 

int main(int argc, char *argv[])
{
    int n,e;     //表示输入的顶点数和边数 
    while(cin>>n>>e&&e!=0)
    {
        int i,j;
        int s,t,w;      //表示存在一条边s->t,权值为w
        MGraph g;
        int v0;
        int *dist=(int *)malloc(sizeof(int)*n);
        int *path=(int *)malloc(sizeof(int)*n);
        for(i=0;i)
            for(j=0;j)
                g.matrix[i][j]=0;
        g.n=n;
        g.e=e;
        for(i=0;i)
        {
            cin>>s>>t>>w;
            g.matrix[s][t]=w;		

            g.matrix[t][s]=w;

}  

	cin>>v0;        //输入源顶点         

	DijkstraPath(g,dist,path,v0);        

	for(i=0;i)        

	{    

	     if(i!=v0)            

	    {    

		showPath(path,i,v0);                

		cout<endl;          

  	    }      

  	}   

 }    

     return 0;

}

　　测试数据：

　　

　　运行结果：