迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法,用于计算一个节点到其他节点的最短路径. 它的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. 基本思想 通过Dijkstra计算图G中的最短路径时,需要指定起点s(即从顶点s开始计算). 此外,引进两个集合S和U.S的作用是记录已求出最短路径的顶点(以及相应的最短路径长度),而U则是记录还未求出最短路径的顶点(以及该顶点到起点s的距离). 初始时,S中只有起点s:U中是除s之外的顶点,并且U中顶点的路径是"起点s

本题就是一道单源最短路问题.由于是稀疏图,我们采用Dijkstra算法. Dijkstra算法原理 Dijkstra算法的步骤 我们把所有的节点分为两个集合:被选中的(visited==1) 和 未被选中的(visited==0),对于每个点,我们在操作中更新其到源点的距离.这个算法中用到贪心思想.我们进行如下操作:1.在所有未选中的节点中,找出目前距离源点距离最近的点,记为now,并将now移动到"被选中"集合(visited[now]=1).2.把所有和now相连的节点next的距

简介 最近这段时间刚好做了最短路问题的算法报告,因此对dijkstra算法也有了更深的理解,下面和大家分享一下我的学习过程. 前言 呃呃呃,听起来也没那么难,其实,真的没那么难,只要弄清楚思路就很容易了.下面正经的跟大家说下解决问题的过程. 实现过程 我们先用一个d[i]数组表示起点到点i的直接距离,然后从d[i]数组中找最小的值所对应的点,然后看点与点i之间相连的点j, 然后比较d[j]和d[i]+w[i][j](w[i][j]表示的是点i到点j之间的距离)之间的大小,然后把d[j]和d[i]

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<stdbool.h> #define max 100 #define INF 999 struct edge{ int u; int v; int w; }e[max]; int vertex_num,edge_num; int d[max]; void relax(int u,int v,int w){ if(d[v]>d[u]+w)d[v]=d[u]+w; } bool

最短路 Time Limit: 5000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 41168    Accepted Submission(s): 17992 Problem Description 在每年的校赛里.全部进入决赛的同学都会获得一件非常美丽的t-shirt.可是每当我们的工作人员把上百件的衣服从商店运回到赛场的时候,却是非常累的.所以如今他们想要寻

许久没有写博客,更新一下~ Dijkstra两种典型写法 1. 朴素Dijkstra     时间复杂度O(N^2)       适用:稠密图(点较少,分布密集) #include <cstdio> #include <iostream> #include <cstring> using namespace std; ; int n, m; int g[N][N], dist[N]; bool st[N]; int dijkstra() { memset(dist, 0

选择某一个点开始,每次去找这个点的最短边,然后再从这个开始不断迭代,更新距离. 代码: 朴素(vector存图) #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> #include <algorithm> #include <stack> #include <queue> #include <vector> #in

​ 核心思想:松弛操作 对于边(u,v),用dist(u)和(u,v)的和尝试更新dist(v): dist(v) = min(dist(v) , dist(u)+l(u,v) 注:dist(i)为源点(起点)到i点的距离,l(u,v)为u->v的边权. Bellman-Ford的基本操作是进行多次迭代,每一轮迭代对图上所有边进行松弛操作,直到再一次迭代中没有点的dist发生变化即可停止迭代.为什么呢?不妨假设已经没有dist发生变化了,再进行一轮迭代的话,很显然,之后的迭代没有产生任何作用,d

Description Did you know that you can use domino bones for other things besides playing Dominoes? Take a number of dominoes and build a row by standing them on end with only a small distance in between. If you do it right, you can tip the first domin

题意: 有一个赛车跑道,可以看做一个加权有向图.每个跑道(有向边)还有一个特点就是,会周期性地打开a秒,然后关闭b秒.只有在赛车进入一直到出来,该跑道一直处于打开状态,赛车才能通过. 开始时所有跑道处于刚打开的状态,求从起点到终点的最短时间. 分析: 设d[i]为起点到节点i的最短时间. 和普通的单源最短路问题一样,只不过在进行松弛操作的时候分两种情况.松弛的前提是,赛道打开的时间不短于赛车通过的时间. 赛车从进入直到出跑道,一直是打开状态.则d[v] = min(d[v], d[u] + t)

分支限界法定义:采用Best fist search算法,并使用剪枝函数的算法称为分支界限法. 分支限界法解释:按Best first的原则,有选择的在其child中进行扩展,从而舍弃不含有最优解的分支,不断重复这一过程,直到找到答案或者判定无解. 分支界限法常常用到优先队列来选择最佳扩展节点,有时也会用到普通队列,以先进先出为原则来进行筛选. 单源最短路问题定义:给定有向图和起点,寻找到达所有点的最短路径. 单源最短路的分支限界法概述:首先把节点加入优先队列,以到当前节点的最短路为下界,之后不

题意:小A要乘车到s车站,他有w个起始车站可选,问最短时间. 思路:用Floyd超时,Dijkstra遍历,但是也超时.仔细看看你会发现这道题目好像是多源点单终点问题,终点已经确定,那么我们可以直接转置邻接矩阵,从终点找最小的起点,转换成了单源最短路问题. 代码: #include<cstdio> #include<set> #include<cmath> #include<stack> #include<cstring> #include<

1.Dijkstra的局限性 Dijkstra算法是处理单源最短路径的有效算法,但它局限于边的权值非负的情况,若图中出现权值为负的边,Dijkstra算法就会失效,求出的最短路径就可能是错的. 列如以下这个例子: 在这个图中,求从A到C的最短路,如果用Dijkstra根据贪心的思想,选择与A最接近的点C,长度为7,以后不再变化.但是很明显此图最短路为5.归结原因是Dijkstra采用贪心思想,不从整体考虑结果,只从当前情况考虑选择最优. 2.Bellman-Ford算法的引入 为了能够解决边上带

单源最短路问题拓展 Description 给你一张图,图上有 n 个点,m 条边,要你找到两个点,使其最短路恰好包含给定的 k 个点.输出这条最短路的长度,输入保证有解. 输入格式 第一行两个数 n , m.表示有 n 个点,m 条边. 接下来 m 行每行三个数 xi, yi, vi, 表示有一条长度为vi的双向路径连接对应的两个点. 接下来一个数 k. 接下来一行 k 个数,表示一定要包含的点. 输出格式 一个数,符合要求的最短路长度. 样例输入 样例一 6 6 1 2 2 2 6 2 1

单源最短路问题是固定一个起点,求它到其他所有点的最短路的问题. 算法: 设 d[i]  表示 起点 s 离点 i 的最短距离. [1.初始化]  固定起点s,对所有的点 , 如果 i =  s ,   d[i]  置为 0 :如果  i  !=  s  , d[i]  置为  INF,执行 2. [2.更新] update = false.  用所有的边更新所有的点离源点的距离,update = true.     如果更新过update = true,重复执行2 ; 如果没有更新过update

// 单源最短路问题 // Bellman-Ford算法 // 复杂度O(V*E) //! 可以判断负圈 #include <cstdio> #include <iostream> // 最大边数 +; // 最大定点数 +; const int INF=1e9; using namespace std; // 定义边结构体edge struct edge { int from,to,cost; }; edge es[max_E]; int d[max_N]; int N,E; v

图的相关算法也算是自己的一个软肋了,当年没选修图论也是一大遗憾. 图像处理中,也有使用图论算法作为基础的相关算法,比如图割,这个算法就需要求最大流.最小割.所以熟悉一下图论算法对于图像处理还是很有帮助的. Dijkstra和Bellman-Ford类似,都是解决单源最短路径问题,不同的是这个方法只能解决边为非负的问题,实现的好的Dijkstra算法运行时间要快于Bellman-ford. 算法步骤如下: 1.首先设置队列,所有节点入列,源节点值为0,其他节点值为无穷. 2.然后在队列中找值最小的

该算法可以用来解决一般(边的权值为负)的单源最短路径问题,而dijkstra只能解决权值非负的情况. 此算法使用松弛技术,对每一个顶点,逐步减少源到该顶点的路径的估计值,直到达到最短的路径. 算法运算结果: matlab代码如下,netplot函数在这里,不过当时函数中表示两节点没有路径用的是0,而现在需要改成inf: clear all;close all;clc %初始化邻接压缩表 b=[ ; ; ; -; -; -; ; ; ]; m=max(max(b(:,:))); %压缩表中最大值就

有关概念: 最短路问题:若在图中的每一条边都有对应的权值,求从一点到另一点之间权值和最小的路径 SPFA算法的功能是求固定起点到图中其余各点的的最短路(单源最短路径) 约定:图中不存在负权环,用邻接表存储有向图,di存放从起点到结点i的最短路,q为队列,保存待处理节点 思路: 首先指定起点入队,取当前队头结点u,沿每一条与u相连的边向外扩展,对该边所指向的结点v松弛(比较当前dv与当前du加此边长,更新最短路值dv,以及最短路径prev)如果v不在队列中且更新了最短路值,v进队,直至队列中没有元

[Bellman-Ford算法] [算法]Bellman-Ford算法(单源最短路径问题)(判断负圈) 结构: #define MAX_V 10000 #define MAX_E 50000 int V,E; //顶点和边的数量 struct edge{ int from,to,cost; }; edge es[MAX_E];//边集 int d[MAX_V]; //d[i]表示从某个点出发到i的最短路径 算法特点:1.每次都用所有的边更新所有的边,直到无可更新为止. 2.无负圈最多更新 V-1

Dijkstra 算法是一种用于计算带权有向图中单源最短路径(SSSP:Single-Source Shortest Path)的算法,由计算机科学家 Edsger Dijkstra 于 1956 年构思并于 1959 年发表.其解决的问题是:给定图 G 和源顶点 v,找到从 v 至图中所有顶点的最短路径. Dijkstra 算法采用贪心算法(Greedy Algorithm)范式进行设计.在最短路径问题中,对于带权有向图 G = (V, E),Dijkstra 算法的初始实现版本未使用最小优先