数据结构与算法(C语言) | 图——最短路径

在网图和非网图中,最短路径的含义是不同的。

–网图是两顶点经过的边上权值之和最少的路径。

–非网图是两顶点之间经过的边数最少的路径。(可以理解为边上权值为1的图)

 

我们把路径起始的第一个顶点称为源点,最后一个顶点称为终点。所谓单源最短路径问题,就是从某一顶点v0 出发,找从它到图中其他各个顶点的最短路径。

 

–迪杰斯特拉算法(Dijkstra):求解单源最短路径问题的算法

基本策略:按最短路径长度递增的次序求得各条最短路径。

数据结构与算法(C语言) | 图——最短路径_第1张图片

 假设求V0到V8的最短路径:

数据结构与算法(C语言) | 图——最短路径_第2张图片

迪杰斯特拉算法并不是一子就求出了V0到V8的最短路径,而是一步步求出它们之间顶点的最短路径,过程中都是基于已经求出的最短路径的基础上,求得更远顶点的最短路径,最终得到要的结果。
 

#define MAXVEX	9
#define	INFINITY	65535

typedef	int	Patharc[MAXVEX];			// 用于存储最短路径下标的数组
typedef int	ShortPathTable[MAXVEX];		// 用于存储到各点最短路径的权值和

void ShortestPath_Dijkstar(MGraph G, int V0, Patharc *P, ShortPathTable *D)
{
	int v, w, k, min;
	int final[MAXVEX];		// final[w] = 1 表示已经求得顶点V0到Vw的最短路径
	
	// 初始化数据
	for( v=0; v < G.numVertexes; v++ )
	{
		final[v] = 0;				// 全部顶点初始化为未找到最短路径
		(*D)[V] = G.arc[V0][v];		// 将与V0点有连线的顶点加上权值
		(*P)[V] = 0;				// 初始化路径数组P为0
	}
	(*D)[V0] = 0;		// V0至V0的路径为0
	final[V0] = 1;		// V0至V0不需要求路径
	
	// 开始主循环,每次求得V0到某个V顶点的最短路径
	for( v=1; v < G.numVertexes; v++ )
	{
		min = INFINITY;
		for( w=0; w < G.numVertexes; w++ )
		{
			if( !final[w] && (*D)[w]

 另外的理解:

数据结构与算法(C语言) | 图——最短路径_第3张图片

 

求最短路径步骤:

初始时令 S={V0}, T={其余顶点},T中顶点对应的距离值

若存在,为弧上的权值

若不存在,为µ

从T中选取一个其距离值为最小的顶点W,加入S

   对T中顶点的距离值进行修改:若加进W作中间顶点,从V0到Vi的距离值比不加W的路径要短,则修改此距离值

•  重复上述步骤,直到S中包含所有顶点,即S=V为止

数据结构与算法(C语言) | 图——最短路径_第4张图片

 

迪杰特斯拉算法对比弗洛伊德算法:O(n^2)

–迪杰特斯拉算法求的是一个顶点到所有顶点的最短路径,但弗洛伊德算法是求所有顶点到所有顶点的最短路径。

–弗洛伊德算法非常简洁优雅。

 

 

–Floyd(弗洛伊德)算法:

思想:逐个顶点试探法

步骤:

1.初始时设置一个n阶方阵,令其对角线元素为0,若存在弧,则对应元素为权值;否则为µ。

2.逐步试着在原直接路径中增加中间顶点,若加入中间点后路径变短,则修改之;否则,维持原值。

3.所有顶点试探完毕,算法结束。

#define MAXVEX	9
#define INFINITY	65535

typedef int Pathmatirx[MAXVEX][MAXVEX];
typedef int ShortPathTable[MAXVEX][MAXVEX];

void ShortestPath_Floyd(MGraph G, Pathmatirx *P, ShortPathTable *D)
{
	int v, w, k;
	
	// 初始化D和P
	for( v=0; v < G.numVertexes; v++ )
	{
		for( w=0; w < G.numVertexes; w++ )
		{
			(*D)[v][w] = G.matirx[v][w];
			(*P)[v][w] = w;
		}
	}
	
	// 优美的弗洛伊德算法
	for( k=0; k < G.numVertexes; k++ )
	{
		for( v=0; v < G.numVertexes; v++ )
		{
			for( w=0; w < G.numVertexes; w++ )
			{
				if( (*D)[v][w] > (*D)[v][k] + (*D)[k][w] )
				{
					(*D)[v][w] = (*D)[v][k] + (*D)[k][w];
					(*P)[v][w] = (*P)[v][k];		
				}
			}
		}
	}
}

 

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