数据结构与算法-178~184-迪杰斯特拉(Dijkstra)算法
2021/11/7 22:12:35
本文主要是介绍数据结构与算法-178~184-迪杰斯特拉(Dijkstra)算法,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
178 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法基本介绍
最短路径问题
介绍
迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法,用于计算一个结点到其他结点的最短路径。它主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先搜索思想),直到扩展到终点为止。
过程
设置出发顶点为 v 顶点集合V[v1, v2, vi…] v 到 V 中各顶点的距离构成距离集合 Dis, Dis[d1, d2, di…],Dis集合记录着 v 到图中各顶点的距离(到自身可以看作 0,v 到 vi 距离对应为 di)
- 从 Dis 中选择值最小的 di 并移出 Dis 集合,同时移出 v 集合中对应的顶点 vi ,此时的 v 到 vi 即为最短路径
- 更新 Dis 集合,更新规则为: 比较 v 到 V 集合中顶点的距离值,与 v 通过 vi 到 V 集合中顶点的距离值,保留值较小的一个(同时也应该更新顶点的前驱节点为 vi,表明是通过 vi 到达的)
- 重复执行两步骤,直到最短路径顶点为目标顶点即可结束
179 Dijkstra 算法思路图解
180 Dijkstra 算法解决最短路径问题 1
package com.old.dijkstra_178_184; import java.util.Arrays; public class DijkstraAlgorithm { public static void main(String[] args) { char[] vertex = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G',}; //邻接矩阵 int[][] matrix = new int[vertex.length][vertex.length]; //表示不可连接 final int N = 65535; matrix[0] = new int[]{N, 5, 7, N, N, N, 2}; matrix[1] = new int[]{5, N, N, 9, N, N, 3}; matrix[2] = new int[]{7, N, N, N, 8, N, N}; matrix[3] = new int[]{N, 9, N, N, N, 4, N}; matrix[4] = new int[]{N, N, 8, N, N, 5, 4}; matrix[5] = new int[]{N, N, N, 4, 5, N, 6}; matrix[6] = new int[]{2, 3, N, N, 4, 6, N}; //创建 Graph Graph graph = new Graph(vertex, matrix); graph.showGraph(); } } class Graph { //顶点数组 private char[] vertex; //邻接矩阵 private int[][] matrix; public Graph(char[] vertex, int[][] matrix) { this.vertex = vertex; this.matrix = matrix; } //显示图 public void showGraph() { for (int[] ints : matrix) { System.out.println(Arrays.toString(ints)); } } }
[65535, 5, 7, 65535, 65535, 65535, 2] [5, 65535, 65535, 9, 65535, 65535, 3] [7, 65535, 65535, 65535, 8, 65535, 65535] [65535, 9, 65535, 65535, 65535, 4, 65535] [65535, 65535, 8, 65535, 65535, 5, 4] [65535, 65535, 65535, 4, 5, 65535, 6] [2, 3, 65535, 65535, 4, 6, 65535]
181-184 Dijkstra 算法解决最短路径问题 2-5
package com.old.dijkstra_178_184; import java.util.Arrays; public class DijkstraAlgorithm { public static void main(String[] args) { char[] vertex = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G',}; //邻接矩阵 int[][] matrix = new int[vertex.length][vertex.length]; //表示不可连接 final int N = 65535; matrix[0] = new int[]{N, 5, 7, N, N, N, 2}; matrix[1] = new int[]{5, N, N, 9, N, N, 3}; matrix[2] = new int[]{7, N, N, N, 8, N, N}; matrix[3] = new int[]{N, 9, N, N, N, 4, N}; matrix[4] = new int[]{N, N, 8, N, N, 5, 4}; matrix[5] = new int[]{N, N, N, 4, 5, N, 6}; matrix[6] = new int[]{2, 3, N, N, 4, 6, N}; //创建 Graph Graph graph = new Graph(vertex, matrix); graph.showGraph(); graph.dsj(6); graph.showDijkstra(); } } class Graph { //顶点数组 private char[] vertex; //邻接矩阵 private int[][] matrix; //表示已经访问的顶点的集合 private VisitedVertex vv; public Graph(char[] vertex, int[][] matrix) { this.vertex = vertex; this.matrix = matrix; } //显示结果 public void showDijkstra() { vv.show(); } //显示图 public void showGraph() { for (int[] ints : matrix) { System.out.println(Arrays.toString(ints)); } } /** * 迪杰斯特拉算法实现 * * @param index 表示出发前顶点对应的下标 */ public void dsj(int index) { this.vv = new VisitedVertex(vertex.length, index); //更新 index 顶点到周围顶点的距离和前驱顶点 update(index); for (int j = 1; j < vertex.length; j++) { //选择并返回新的访问顶点 index = vv.updateArr(); //更新 index 顶点到周围顶点的距离和前驱顶点 update(index); } } //更新 index 下标顶点到周围顶点的距离和周围顶点的前驱顶点 private void update(int index) { int len = 0; //根据遍历邻接矩阵 matrix[index] 行 for (int j = 0; j < matrix[index].length; j++) { //len 含义是:出发顶点到 index 顶点的距离 + 从 index 顶点到 j 顶点的距离的和 len = vv.getDis(index) + matrix[index][j]; //如果 j 顶点没有被访问过,并且 len 小于出发顶点到 j 顶点的距离,就需要更新 if (!vv.isVisited(j) && len < vv.getDis(j)) { //更新 j 顶点的前戏为 index 顶点 vv.updatePre(j, index); //更新出发顶点到 j 顶点的距离 vv.updateDis(j, len); } } } } class VisitedVertex { // 记录各个顶点是否访问过 1表示访问过,0未访问,会动态更新 public int[] already_arr; // 每个下标对应的值为前一个顶点下标, 会动态更新 public int[] pre_visited; // 记录出发顶点到其他所有顶点的距离,比如G为出发顶点,就会记录G到其它顶点的距离,会动态更新,求的最短距离就会存放到dis public int[] dis; //构造器 /** * * @param length :表示顶点的个数 * @param index: 出发顶点对应的下标, 比如G顶点,下标就是6 */ public VisitedVertex(int length, int index) { this.already_arr = new int[length]; this.pre_visited = new int[length]; this.dis = new int[length]; // 初始化 dis数组 Arrays.fill(dis, 65535); this.dis[index] = 0;// 设置出发顶点的访问距离为0 this.already_arr[index] = 1; // 设置出发顶点被访问过 } /** * 功能: 判断index顶点是否被访问过 * @param index * @return 如果访问过,就返回true, 否则访问false */ public boolean isVisited(int index) { return already_arr[index] == 1; } /** * 功能: 更新出发顶点到index顶点的距离 * @param index * @param len */ public void updateDis(int index, int len) { dis[index] = len; } /** * 功能: 更新pre这个顶点的前驱顶点为index顶点 * @param pre * @param index */ public void updatePre(int pre, int index) { pre_visited[pre] = index; } /** * 功能:返回出发顶点到index顶点的距离 * @param index */ public int getDis(int index) { return dis[index]; } /** * 继续选择并返回新的访问顶点, 比如这里的G 完后,就是 A点作为新的访问顶点(注意不是出发顶点) * @return */ public int updateArr() { int min = 65535, index = 0; for (int i = 0; i < already_arr.length; i++) { if (already_arr[i] == 0 && dis[i] < min) { min = dis[i]; index = i; } } // 更新 index 顶点被访问过 already_arr[index] = 1; return index; } //显示最后的结果 //即将三个数组的情况输出 public void show() { System.out.println("核心数组的值如下:"); // 输出already_arr for (int i : already_arr) { System.out.print(i + " "); } System.out.println(); // 输出dis for (int i : dis) { System.out.print(i + " "); } System.out.println(); // 输出pre_visited for (int i : pre_visited) { System.out.print(i + " "); } System.out.println(); // 为了好看最后的最短距离,我们处理 char[] vertex = { 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G' }; int count = 0; for (int i : dis) { if (i != 65535) { System.out.print(vertex[count] + "(" + i + ") "); } else { System.out.print("N "); } count++; } System.out.println(); System.out.println(); } }
另一篇博客的代码
地址
package com.old.dijkstra_178_184; import java.util.Arrays; public class T2 { public static void main(String[] args) { char[] vertex = { 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G' }; // 邻接矩阵 int[][] matrix = new int[vertex.length][vertex.length]; final int N = 65535;// 表示不可以连接 matrix[0] = new int[] { N, 5, 7, N, N, N, 2 }; matrix[1] = new int[] { 5, N, N, 9, N, N, 3 }; matrix[2] = new int[] { 7, N, N, N, 8, N, N }; matrix[3] = new int[] { N, 9, N, N, N, 4, N }; matrix[4] = new int[] { N, N, 8, N, N, 5, 4 }; matrix[5] = new int[] { N, N, N, 4, 5, N, 6 }; matrix[6] = new int[] { 2, 3, N, N, 4, 6, N }; // 创建 Graph对象 Graph graph = new Graph(vertex, matrix); // 测试, 看看图的邻接矩阵是否ok graph.showGraph(); // 测试迪杰斯特拉算法 graph.dsj(6);// G } } class Graph { private char[] vertex; // 顶点数组 private int[][] matrix; // 邻接矩阵 private VisitedVertex vv; // 已经访问的顶点的集合 // 构造器 public Graph(char[] vertex, int[][] matrix) { this.vertex = vertex; this.matrix = matrix; } // 显示结果 public void showDijkstra() { vv.showArrays(); } // 显示图 public void showGraph() { for (int[] link : matrix) { for (int i : link) { System.out.printf("%8d", i); } System.out.println(); } } //迪杰斯特拉算法实现 /** * * @param index 表示出发顶点对应的下标 */ public void dsj(int index) { vv = new VisitedVertex(vertex.length, index); update(index);// 更新index顶点到周围顶点的距离和前驱顶点 vv.showArrays(); for (int j = 1; j < vertex.length; j++) { index = vv.findNextStartPoint();// 选择并返回新的访问顶点 update(index); // 更新index顶点到周围顶点的距离和前驱顶点 vv.showArrays(); } } // 更新index下标顶点到周围顶点的距离和周围顶点的前驱顶点, private void update(int index) { int len = 0; // 根据遍历我们的邻接矩阵的 matrix[index]行 for (int j = 0; j < matrix[index].length; j++) { // len 含义是 : 出发顶点到index顶点的距离 + 从index顶点到j顶点的距离的和 len = vv.getDis(index) + matrix[index][j]; // 如果j顶点没有被访问过,并且 len 小于出发顶点到j顶点的距离,就需要更新 if (!vv.isVisited(j) && len < vv.getDis(j)) { vv.updatePre(j, index); // 更新j顶点的前驱为index顶点 vv.updateDis(j, len); // 更新出发顶点到j顶点的距离 } } } } // 已访问顶点集合 class VisitedVertex { // 记录各个顶点是否访问过 1表示访问过,0未访问,会动态更新 public int[] already_arr; // 每个下标对应的值为前一个顶点下标, 会动态更新 public int[] pre_visited; // 记录出发顶点到其他所有顶点的距离,比如G为出发顶点,就会记录G到其它顶点的距离,会动态更新,求的最短距离就会存放到dis public int[] dis; //构造器 /** * * @param length :表示顶点的个数 * @param index: 出发顶点对应的下标, 比如G顶点,下标就是6 */ public VisitedVertex(int length, int index) { this.already_arr = new int[length]; this.pre_visited = new int[length]; this.dis = new int[length]; // 初始化 dis数组 Arrays.fill(dis, 65535); this.dis[index] = 0;// 设置出发顶点的访问距离为0 this.already_arr[index] = 1; // 设置出发顶点被访问过 } /** * 功能: 判断index顶点是否被访问过 * @param index * @return 如果访问过,就返回true, 否则访问false */ public boolean isVisited(int index) { return already_arr[index] == 1; } /** * 功能: 更新出发顶点到index顶点的距离 * @param index * @param len */ public void updateDis(int index, int len) { dis[index] = len; } /** * 功能: 更新pre这个顶点的前驱顶点为index顶点 * @param pre * @param index */ public void updatePre(int pre, int index) { pre_visited[pre] = index; } /** * 功能:返回出发顶点到index顶点的距离 * @param index */ public int getDis(int index) { return dis[index]; } /** * 继续选择并返回新的访问顶点, 比如这里的G 完后,就是 A点作为新的访问顶点(注意不是出发顶点) * @return */ public int findNextStartPoint() { int min = 65535, index = 0; for (int i = 0; i < already_arr.length; i++) { if (already_arr[i] == 0 && dis[i] < min) { min = dis[i]; index = i; } } // 更新 index 顶点被访问过 already_arr[index] = 1; return index; } //显示最后的结果 //即将三个数组的情况输出 public void showArrays() { System.out.println("核心数组的值如下:"); // 输出already_arr for (int i : already_arr) { System.out.print(i + " "); } System.out.println(); // 输出dis for (int i : dis) { System.out.print(i + " "); } System.out.println(); // 输出pre_visited for (int i : pre_visited) { System.out.print(i + " "); } System.out.println(); // 为了好看最后的最短距离,我们处理 char[] vertex = { 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G' }; int count = 0; for (int i : dis) { if (i != 65535) { System.out.print(vertex[count] + "(" + i + ") "); } else { System.out.print("N "); } count++; } System.out.println(); System.out.println(); } }
这篇关于数据结构与算法-178~184-迪杰斯特拉(Dijkstra)算法的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
- 2024-11-27消息中间件底层原理资料详解
- 2024-11-27RocketMQ底层原理资料详解:新手入门教程
- 2024-11-27MQ底层原理资料详解:新手入门教程
- 2024-11-27MQ项目开发资料入门教程
- 2024-11-27RocketMQ源码资料详解:新手入门教程
- 2024-11-27本地多文件上传简易教程
- 2024-11-26消息中间件源码剖析教程
- 2024-11-26JAVA语音识别项目资料的收集与应用
- 2024-11-26Java语音识别项目资料:入门级教程与实战指南
- 2024-11-26SpringAI:Java 开发的智能新利器