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(额外说明一下:上面的图并非我原创,至少十几年前就已经存在了,哪位高人知道首次出现在哪里请告知我,我注明一下.)
源点:最开始的点,起点
终点:最后的点,目标到达的点
边权重Weight(m,n): 二维数组,代表连接顶点m到顶点n的边的权重值,即图上每条边的权重值.
顶点权重WeightMin(n): 一维数组,代表从起点到顶点n的所有通路上每条边权重之和的最小值.用来存放每一次计算的最小值.
FinalSet:已经确认的最终顶点的集合
图上数据说明: 顶点从左到右从上到下,坐标分别从0开始到8
Weight(m,n)的数据如下:
n0 | n1 | n2 | n3 | n4 | n5 | n6 | n7 | n8 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
n0 | 2 | 9 | 6 | ||||||
n1 | 1 | ||||||||
n2 | 4 | 6 | |||||||
n3 | 4 | ||||||||
n4 | 2 | 9 | 7 | ||||||
n5 | 5 | 1 | |||||||
n6 | 5 | ||||||||
n7 | 1 | 5 | |||||||
n8 |
基础原理其实很朴素直白,就是从开始顶点(起点/源点)起,暴力穷举出能到达终止顶点(终点)的每一条通路并计算出距离。然后从所有的通路中找寻权重和最小的那一条通路。
不过这种朴素的找法有着明显缺点——随着顶点数增加,计算复杂度会上升得很快,(有多快?)粗略估算一下:
假设在有n个顶点的图内,用暴力方式穷举出从A点到B点之间所有可能的通路的总条数为 T n T_{n} Tn。当新增一个顶点进图后,顶点数从n个变为n+1个,A点到B点所有通路的总条数变为 T n + 1 T_{n+1} Tn+1。
如果我们找到了 T n + 1 − T n T_{n+1} - T_{n} T
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