今天是算法数据结构专题的第34篇文章,我们来继续聊聊最短路算法. 在上一篇文章当中我们讲解了bellman-ford算法和spfa算法,其中spfa算法是我个人比较常用的算法,比赛当中几乎没有用过其他的最短路算法.但是spfa也是有缺点的,我们之前说过它的复杂度是,这里的E是边的数量.但有的时候边的数量很多,E最多能够达到,这会导致超时,所以我们会更换其他的算法.这里说的其他的算法就是Dijkstra. 算法思想 在上一篇文章当中我们曾经说过Bellman-ford算法本质上其实是动态规划算法,

这是鄙人的第一篇技术博客,作为算法小菜鸟外加轻度写作障碍者,写技术博客也算是对自己的一种挑战和鞭策吧~ 言归正传,什么是dijkstra算法呢? -dijkstra算法是一种解决最短路径问题的简单有效的方法~也算是一种非常naive&effcient的最优化算法吧~ 最短路径问题 如上图,从点A->点F,最短路径为A->C->D->F,Min=3+3+3=9 假设用暴力深度搜索遍历所有路径的话,时间复杂度O将会是指数级的(NP-hard Problem)~ dijkstra

 Dijkstra算法 1.定义概览 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径.主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止.Dijkstra算法是很有代表性的最短路径算法,在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍,如数据结构,图论,运筹学等等.注意该算法要求图中不存在负权边. 问题描述:在无向图 G=(V,E) 中,假设每条边 E[i] 的长度为 w[i],找到由顶点 V0 到其余各点的最短路径.(单源最短路径) 2.算

/* Dijkstra算法用优先队列来实现,实现了每一条边最多遍历一次. 要知道,我们从队列头部找到的都是到 已经"建好树"的最短距离以及该节点编号, 并由该节点去更新 树根 到其他点(被更新的节点可以在队列中 ,也可以是非队列中的节点)的距离 . ////如果v节点的到更新,则直接放入队列中(pair<d[v], v>)不会重复放入到队列中 如果某个节点从队列中出来的时候,如果cur.first != dist[cur.second] 就是 cur.second这个节点一

最近在准备ccf,各种补算法,图的算法基本差不多看了一遍.今天看的是Dijkstra算法,这个算法有点难理解,如果不深入想的话想要搞明白还是不容易的.弄了一个晚自习,先看书大致明白了原理,就根据书上的代码敲,边敲边深入思考,第一遍敲完运行失败,然后回过头在分析代码,改进还是失败.经过三次修改总算勉强跑起来了,但是结果还是不对,找了半天也找不出来.感觉整个人都不好了,弄了快三个小时结果还是有问题.时间差不多就回宿舍,在路上边走边想终于找到自己代码的问题了,回到宿舍代码修改后终于完美运行.经过一晚上

关于几个的区别和联系:http://www.cnblogs.com/zswbky/p/5432353.html d.每组的第一行是三个整数T,S和D,表示有T条路,和草儿家相邻的城市的有S个(草儿家到这个城市的距离设为0),草儿想去的地方有D个: 求D个城市中距离草儿家最近的距离. s.进行1次单源最短路,找出距离最小的即可. c.Dijkstra单源最短路 /* Dijkstra单源最短路 权值必须是非负 单源最短路径,Dijkstra算法,邻接矩阵形式,复杂度为O(n^2) 求出源beg到所

本章是迪杰斯特拉算法的C++实现. 目录 1. 迪杰斯特拉算法介绍 2. 迪杰斯特拉算法图解 3. 迪杰斯特拉算法的代码说明 4. 迪杰斯特拉算法的源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 迪杰斯特拉算法介绍 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Dijk

本章介绍迪杰斯特拉算法.和以往一样,本文会先对迪杰斯特拉算法的理论论知识进行介绍,然后给出C语言的实现.后续再分别给出C++和Java版本的实现. 目录 1. 迪杰斯特拉算法介绍 2. 迪杰斯特拉算法图解 3. 迪杰斯特拉算法的代码说明 4. 迪杰斯特拉算法的源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 迪杰斯特拉算法介绍 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法,用于计算一个节点到其他节点的最短路

Dijkstra算法可以解决源点到任意点的最短距离并输出最短路径 准备: 建立一个距离数组d[ n ],记录每个点到源点的距离是多少 建立一个访问数组v[ n ],记录每个点是否被访问到 建立一个祖先数组p[ n ],记录每个节点的父亲节点是什么 选择一个起始点s 执行: 1初始化:所有点到源点的距离都是无穷大 2访问源点,源点到源点的距离自然就变成0,更新与源点相邻的点的距离数组(等于边的权值) 3加入距离最小的点到已访问集合,更新与已访问集合连接的点的距离数组(=min{ 直接距离, 间接距

艾兹格·W·迪科斯彻 (Edsger Wybe Dijkstra,1930年5月11日~2002年8月6日)荷兰人. 计算机科学家,毕业就职于荷兰Leiden大学,早年钻研物理及数学,而后转为计算学.曾在1972年获得过素有计算机科学界的诺贝尔奖之称的图灵奖,之 后,他还获得过1974年 AFIPS Harry Goode Memorial Award.1989年ACM SIGCSE计算机科学教育教学杰出贡献奖.以及2002年ACM PODC最具影响力论文奖. 艾兹格·W·迪科斯彻(Edsger

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到该顶点的路径".然后,从U中找出路径最短的顶点,并将其加入到S中:接着,更新U中的顶点和顶点对应的路径. 然后,再从U中找出路径最短的顶点,并将其加入到S中:接着,更

HDU 1869六度分离 Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Description 1967年,美国著名的社会学家斯坦利·米尔格兰姆提出了一个名为“小世界现象(small world phenomenon)”的著名假说,大意是说,任何2个素不相识的人中间最多只隔着6个人,即只用6个人就可以将他们联系在一起,因此他的理论也被称为“六度分离”理论(six degrees of se

HDU 3790 最短路径问题 Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Description 给你n个点,m条无向边,每条边都有长度d和花费p,给你起点s终点t,要求输出起点到终点的最短距离及其花费,如果最短距离有多条路线,则输出花费最少的. Input 输入n,m,点的编号是1~n,然后是m行,每行4个数 a,b,d,p,表示a和b之间有一条边,且其长度为d,花费为p.最后一行是

HDU 2544最短路 Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Description 在每年的校赛里,所有进入决赛的同学都会获得一件很漂亮的t-shirt.但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!所以现在他们想要寻找最短的从商店到赛场的路线,你可以帮助他们吗? Input 输入包括多组数据.每组数据第一行是两个整数N.M(N<=100,M<

HDU 1874 畅通工程续 Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Description 某省自从实行了很多年的畅通工程计划后,终于修建了很多路.不过路多了也不好,每次要从一个城镇到另一个城镇时,都有许多种道路方案可以选择,而某些方案要比另一些方案行走的距离要短很多.这让行人很困扰. 现在,已知起点和终点,请你计算出要从起点到终点,最短需要行走多少距离. Input 本题目包含多

# Dijkstra算法——通过边实现松弛 # 指定一个点到其他各顶点的路径——单源最短路径 # 初始化图参数 G = {1:{1:0, 2:1, 3:12}, 2:{2:0, 3:9, 4:3}, 3:{3:0, 5:5}, 4:{3:4, 4:0, 5:13, 6:15}, 5:{5:0, 6:4}, 6:{6:0}} # 每次找到离源点最近的一个顶点,然后以该顶点为重心进行扩展 # 最终的到源点到其余所有点的最短路径 # 一种贪婪算法 def Dijkstra(G,v0,INF=999):

仅谈谈个人对dijkstra的理解,dijkstra算法是基于邻接表实现的,用于处理单源最短路径问题(顺便再提一下,处理单源最短路径问题的还有bellman算法).开辟一个结构体,其变量为边的终点和边权,这时候还需要一个这个结构体类型的数组,数组的下标则为边的始点,我们都知道在图中,一个始点连出去的可能不止一条边,这样的话就类似用到一个二维数组了,我们在arr[][]的第一维存放的是边的始点,第二维则是这个始点对应的不同终点及其权值,学过邻接表的人应该就能看出来这就是一个邻接表了呗! 而对于邻接

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

Description Bessie is out in the field and wants to get back to the barn to get as much sleep as possible before Farmer John wakes her for the morning milking. Bessie needs her beauty sleep, so she wants to get back as quickly as possible. Farmer Joh

Dijkstra算法 1.定义概览 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径.主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止.Dijkstra算法是很有代表性的最短路径算法,在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍,如数据结构,图论,运筹学等等.注意该算法要求图中不存在负权边. 问题描述:在无向图 G=(V,E) 中,假设每条边 E[i] 的长度为 w[i],找到由顶点 V0 到其余各点的最短路径.(单源最短路径) 2.算法

前言 Dijkstra算法是最短路径算法中为人熟知的一种,是单起点全路径算法.该算法被称为是“贪心算法”的成功典范.本文接下来将尝试以最通俗的语言来介绍这个伟大的算法,并赋予java实现代码. 一.知识准备: 1.表示图的数据结构 用于存储图的数据结构有多种,本算法中笔者使用的是邻接矩阵.  图的邻接矩阵存储方式是用两个数组来表示图.一个一维数组存储图中顶点信息,一个二维数组(邻接矩阵)存储图中的边或弧的信息. 设图G有n个顶点,则邻接矩阵是一个n*n的方阵,定义为: 从上面可以看出,无向图的边