算法练习(19)-单源最短路径dijkstra算法
2021/11/14 22:14:35
本文主要是介绍算法练习(19)-单源最短路径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!
如上图,先初始化1个图,每条边上的红色数字为路径权重:(Node,Edge的定义参见算法练习(17)-图的广度优先遍历/深度优先遍历)
Graph init() { List<Node> nodes = new ArrayList<>(); List<Edge> edges = new ArrayList<>(); Node n1 = new Node(1); Node n2 = new Node(2); Node n3 = new Node(3); Node n4 = new Node(4); Node n5 = new Node(5); nodes.add(n1); nodes.add(n2); nodes.add(n3); nodes.add(n4); nodes.add(n5); Edge e_1_2 = new Edge(1, n1, n2); Edge e_2_1 = new Edge(1, n2, n1); Edge e_1_3 = new Edge(7, n1, n3); Edge e_3_1 = new Edge(7, n3, n1); Edge e_1_4 = new Edge(8, n1, n4); Edge e_4_1 = new Edge(8, n4, n1); Edge e_2_3 = new Edge(5, n2, n3); Edge e_3_2 = new Edge(5, n3, n2); Edge e_3_4 = new Edge(10, n3, n4); Edge e_4_3 = new Edge(10, n4, n3); Edge e_2_5 = new Edge(20, n2, n5); Edge e_5_2 = new Edge(20, n5, n2); Edge e_5_4 = new Edge(9, n5, n4); Edge e_4_5 = new Edge(9, n4, n5); Edge e_3_5 = new Edge(6, n3, n5); Edge e_5_3 = new Edge(6, n5, n3); n1.edges.add(e_1_2); n1.edges.add(e_1_3); n1.edges.add(e_1_4); n2.edges.add(e_2_1); n2.edges.add(e_2_3); n2.edges.add(e_2_5); n3.edges.add(e_3_1); n3.edges.add(e_3_2); n3.edges.add(e_3_4); n3.edges.add(e_3_5); n4.edges.add(e_4_1); n4.edges.add(e_4_3); n4.edges.add(e_4_5); n5.edges.add(e_5_2); n5.edges.add(e_5_3); n5.edges.add(e_5_4); edges.add(e_1_2); edges.add(e_2_1); edges.add(e_1_3); edges.add(e_3_1); edges.add(e_1_4); edges.add(e_4_1); edges.add(e_2_3); edges.add(e_3_2); edges.add(e_3_4); edges.add(e_4_3); edges.add(e_2_5); edges.add(e_5_2); edges.add(e_5_4); edges.add(e_4_5); edges.add(e_3_5); edges.add(e_5_3); Graph g = new Graph(nodes, edges); return g; }
假设从节点1出发,到达其它节点的最短路径(权重)为:
出发点 | 目的地 | 最短路径(权重)和 | 全路径 |
1 | 1 | 0 | 1->1 |
1 | 2 | 1 | 1->2 |
1 | 3 | 1+5 | 1->2->3 |
1 | 4 | 8 | 1->4 |
1 | 5 | 1+5+6 | 1->2->3->5 |
package advanced; import java.util.*; public class GraphTest { Graph init() { ... 略... } /** * dijkstra算法 * @param head * @return */ Map<Node, Integer> dijkstra(Node head) { /** * 用于保存从head到其它node的距离总和 * 不在该map中节点,表示还没走到,默认距离为正无穷 */ Map<Node, Integer> distanceMap = new HashMap<>(); //首节点:从head到head的距离为0 distanceMap.put(head, 0); //已经计算过的节点 Set<Node> selectedNodes = new HashSet<>(); //从出发点,找出距离最短的节点 Node minNode = getMinDistanceNode(distanceMap, selectedNodes); while (minNode != null) { int distance = distanceMap.get(minNode); for (Edge edge : minNode.edges) { Node toNode = edge.to; if (!distanceMap.containsKey(toNode)) { distanceMap.put(toNode, distance + edge.weight); } //取最短距离,更新distanceMap distanceMap.put(edge.to, Math.min(distanceMap.get(toNode), distance + edge.weight)); } //已计算过的节点,做下标识 selectedNodes.add(minNode); minNode = getMinDistanceNode(distanceMap, selectedNodes); } return distanceMap; } /** * 从distanceMap中找出最小距离的节点(已计算过的节点忽略) * @param distanceMap * @param touchedNodes * @return */ Node getMinDistanceNode(Map<Node, Integer> distanceMap, Set<Node> touchedNodes) { Node minNode = null; int minDistance = Integer.MAX_VALUE; for (Map.Entry<Node, Integer> entry : distanceMap.entrySet()) { Node node = entry.getKey(); int distance = entry.getValue(); if (!touchedNodes.contains(node) && distance < minDistance) { minNode = node; minDistance = distance; } } return minNode; } public static void main(String[] args) { GraphTest t = new GraphTest(); Graph g = t.init(); Map<Node, Integer> dijkstra = t.dijkstra(g.nodes.get(0)); System.out.println(dijkstra); } }
输出:
{3=6, 4=8, 1=0, 5=12, 2=1}
这篇关于算法练习(19)-单源最短路径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!
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