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2.1 使用 C# 实现迪杰斯特拉算法(Dijkstra's algorithm)的示例代码
2.2 使用 PHP 实现地杰斯特拉算法(Dijkstra's algorithm)的示例代码
迪杰斯特拉算法(Dijkstra's algorithm)是一种用于解决带权有向图(weighted directed graph)中单源最短路径问题的算法。它以一个节点作为起点,计算该节点到其它所有节点的最短路径。
迪杰斯特拉算法的基本思想是从起点开始,逐步扩展出新的节点,并尝试通过这些节点更新已经扩展过的节点到起点的距离。在每次扩展时,选择当前距离起点最近的未扩展节点进行扩展,并使用该节点到起点的距离更新已经扩展过的节点到起点的距离。重复执行这个过程,直到所有节点都被扩展过为止。
为了实现这个算法,需要使用一个数组来记录每个节点到起点的距离,一个数组来记录每个节点是否已经被扩展过,以及一个二维数组来记录图中每条边的权值。算法的时间复杂度为 O(V^2),其中 V 表示节点数目。
迪杰斯特拉算法可以通过优先队列(priority queue)来优化,使得时间复杂度降为 O(E log V),其中 E 表示边数目。优先队列中保存的是与起点距离最小的节点,每次扩展时选取优先队列中距离最小的节点进行扩展。这个算法被称为优先级队列实现的迪杰斯特拉算法(Dijkstra's algorithm with priority queue implementation)。
总之,迪杰斯特拉算法是一种高效、常用的解决单源最短路径问题的算法,在网络路由、地图导航等领域得到广泛应用。
以下是一个使用 C# 实现迪杰斯特拉算法(Dijkstra's algorithm)的示例代码。在这个示例中,我们使用一个二维数组 graph
来表示有向带权图,其中 graph[i][j]
表示从节点 i 到节点 j 的边的权值;使用一个一维数组 dist
来记录每个节点到起点的最短路径长度;使用一个布尔型数组 visited
来记录每个节点是否已经被访问过。
using System;
class DijkstraAlgorithmDemo
{
static void Main(string[] args)
{
int[][] graph = new int[][]
{
new int[] {0, 10, 3, int.MaxValue},
new int[] {int.MaxValue, 0, 1, 2},
new int[] {int.MaxValue, 4, 0, 8},
new int[] {int.MaxValue, int.MaxValue, int.MaxValue, 0}
};int startNode = 0;
int[] dist = new int[graph.Length];
bool[] visited = new bool[graph.Length];for (int i = 0; i < graph.Length; i++)
{
dist[i] = int.MaxValue;
visited[i] = false;
}dist[startNode] = 0;
for (int count = 0; count < graph.Length - 1; count++)
{
int u = MinDistance(dist, visited);visited[u] = true;
for (int v = 0; v < graph.Length; v++)
{
if (!visited[v] && graph[u][v] != int.MaxValue && dist[u] != int.MaxValue && dist[u] + graph[u][v] < dist[v])
{
dist[v] = dist[u] + graph[u][v];
}
}
}Console.WriteLine("节点到起点的最短路径:");
for (int i = 0; i < graph.Length; i++)
{
if (dist[i] == int.MaxValue)
{
Console.WriteLine($"{i} -> 起点: 不可达");
}
else
{
Console.WriteLine($"{i} -> 起点: {dist[i]}");
}
}
}static int MinDistance(int[] dist, bool[] visited)
{
int minDist = int.MaxValue;
int minIndex = -1;for (int v = 0; v < dist.Length; v++)
{
if (!visited[v] && dist[v] <= minDist)
{
minDist = dist[v];
minIndex = v;
}
}return minIndex;
}
}
在这个示例代码中,我们首先定义了一个二维数组 graph
,表示一个有向带权图。然后,定义了一个一维数组 dist
和一个布尔型数组 visited
,用于记录每个节点到起点的最短路径长度和节点是否已经被访问过。接着,我们初始化了 dist
数组和 visited
数组,并将起点的距离设为 0。
接下来,我们使用一个循环来依次扩展每个节点,并更新它们到起点的距离。在每次扩展时,我们选取当前距离起点最近的未扩展节点进行扩展,并使用该节点到起点的距离更新已经扩展过的节点到起点的距离。当所有节点都被扩展过后,dist
数组中记录的就是每个节点到起点的最短路径长度。
最后,我们将每个节点到起点的最短路径长度输出到控制台上。
以下是一个使用 PHP 实现地杰斯特拉算法(Dijkstra's algorithm)的示例代码。在这个示例中,我们使用一个二维数组 $graph
来表示有向带权图,其中 $graph[$i][$j]
表示从节点 i 到节点 j 的边的权值;使用一个一维数组 $dist
来记录每个节点到起点的最短路径长度;使用一个布尔型数组 $visited
来记录每个节点是否已经被访问过。
<?php
$graph = array(
array(0, 10, 3, INF),
array(INF, 0, 1, 2),
array(INF, 4, 0, 8),
array(INF, INF, INF, 0)
);$startNode = 0;
$dist = array();
$visited = array();for ($i = 0; $i < count($graph); $i++) {
$dist[$i] = INF;
$visited[$i] = false;
}$dist[$startNode] = 0;
for ($count = 0; $count < count($graph) - 1; $count++) {
$u = minDistance($dist, $visited);$visited[$u] = true;
for ($v = 0; $v < count($graph); $v++) {
if (!$visited[$v] && $graph[$u][$v] != INF && $dist[$u] != INF && $dist[$u] + $graph[$u][$v] < $dist[$v]) {
$dist[$v] = $dist[$u] + $graph[$u][$v];
}
}
}echo "节点到起点的最短路径:\n";
for ($i = 0; $i < count($graph); $i++) {
if ($dist[$i] == INF) {
echo "$i -> 起点: 不可达\n";
} else {
echo "$i -> 起点: {$dist[$i]}\n";
}
}function minDistance($dist, $visited) {
$minDist = INF;
$minIndex = -1;for ($v = 0; $v < count($dist); $v++) {
if (!$visited[$v] && $dist[$v] <= $minDist) {
$minDist = $dist[$v];
$minIndex = $v;
}
}return $minIndex;
}?>
在这个示例代码中,我们首先定义了一个二维数组 $graph
,表示一个有向带权图。然后,定义了一个一维数组 $dist
和一个布尔型数组 $visited
,用于记录每个节点到起点的最短路径长度和节点是否已经被访问过。接着,我们初始化了 $dist
数组和 $visited
数组,并将起点的距离设为 0。
接下来,我们使用一个循环来依次扩展每个节点,并更新它们到起点的距离。在每次扩展时,我们选取当前距离起点最近的未扩展节点进行扩展,并使用该节点到起点的距离更新已经扩展过的节点到起点的距离。当所有节点都被扩展过后,$dist
数组中记录的就是每个节点到起点的最短路径长度。
最后,我们将每个节点到起点的最短路径长度输出到控制台上。
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