求图(邻接矩阵存储)最短路径的狄克斯特拉算法

时间: 2023-03-16 14:50:20 浏览: 216
狄克斯特拉算法是一种求解图中最短路径的算法,它基于贪心策略,每次选择当前距离起点最近的节点作为中间节点,更新起点到其他节点的距离。在邻接矩阵存储的图中,可以使用一个一维数组dist来记录起点到每个节点的距离,另一个一维数组visited来记录每个节点是否已经被访问过。具体步骤如下: 1. 初始化dist数组,将起点到自身的距离设为,其他节点的距离设为无穷大(表示不可达)。 2. 初始化visited数组,将起点标记为已访问。 3. 对于起点相邻的节点,更新其距离dist值,将其标记为已访问。 4. 从未访问的节点中选择距离起点最近的节点作为中间节点,更新其相邻节点的dist值,将其标记为已访问。 5. 重复步骤4,直到所有节点都被访问过或者没有可达节点。 6. 最终dist数组中记录的就是起点到每个节点的最短距离。 需要注意的是,狄克斯特拉算法只适用于没有负权边的图,否则可能会出现无限循环的情况。如果图中存在负权边,可以使用Bellman-Ford算法来求解最短路径。
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用c语言构建有向带权图的邻接矩阵存储结构,使用狄克斯特拉算法求起始点到其余各点的最短路径。

好的,我可以为您介绍一下如何使用C语言构建有向带权图的邻接矩阵存储结构,以及使用Dijkstra算法求起始点到其余各点的最短路径。 先来介绍一下有向带权图的邻接矩阵存储结构。 邻接矩阵是一种常见的图的存储结构,使用一个二维矩阵来表示图中各个节点之间的关系。对于有向带权图,我们可以定义一个二维数组来表示其邻接矩阵,数组中的元素表示从一个节点到另一个节点的权值。 下面是一个示例代码: ```c #define MAXVEX 100 // 最大顶点数 #define INFINITY 65535 // 用65535来表示无穷大 typedef int EdgeType; // 边的权值类型 typedef char VertexType; // 顶点的数据类型 typedef struct { VertexType vexs[MAXVEX]; // 顶点表 EdgeType arc[MAXVEX][MAXVEX]; // 邻接矩阵,存储边的权值 int numVertexes, numEdges; // 图中当前的顶点数和边数 } MGraph; ``` 在上面的代码中,我们定义了一个结构体`MGraph`,其中包含了顶点表`vexs`、邻接矩阵`arc`、当前顶点数`numVertexes`和边数`numEdges`。`vexs`数组用来存储图中的顶点,`arc`矩阵用来存储边的权值。当两个节点之间没有边时,我们使用一个非常大的数来表示它们之间的距离,这里我们使用`INFINITY`来表示无穷大。 接下来是使用Dijkstra算法求起始点到其余各点的最短路径的示例代码: ```c void Dijkstra(MGraph G, int v0, int* dist, int* path) { int i, j, k; int min; int final[MAXVEX]; // final[w]=1表示已经求得v0到vw的最短路径 // 初始化 for (i = 0; i < G.numVertexes; i++) { final[i] = 0; // 顶点i未被处理 dist[i] = G.arc[v0][i]; // 初始化v0到各个顶点的距离 path[i] = -1; // 初始化路径数组,-1表示无路径 } final[v0] = 1; // v0到自身的距离为0 dist[v0] = 0; // 开始主循环,每次求得v0到某个顶点的最短路径 for (i = 1; i < G.numVertexes; i++) { min = INFINITY; // 找到当前未处理顶点中距离v0最近的顶点k for (j = 0; j < G.numVertexes; j++) { if (final[j] == 0 && dist[j] < min) { min = dist[j]; k = j; } } final[k] = 1; // 标记顶点k已被处理 // 更新当前最短路径及距离 for (j = 0; j < G.numVertexes; j++) { if (final[j] == 0 && min + G.arc[k][j] < dist[j]) { dist[j] = min + G.arc[k][j]; path[j] = k; } } } } ``` 在上面的代码中,我们定义了一个`Dijkstra`函数,它接收一个邻接矩阵图`G`、起始顶点`v0`、一个距离数组`dist`和一个路径数组`path`作为参数。`dist`数组用来存储起始顶点到各个顶点的距离,`path`数组用来存储最短路径中各个顶点的前驱节点。函数中的主循环会依次求出起始顶点到其余各个顶点的最短路径,每次处理一个顶点,直到所有顶点都被处理完。 希望这些代码能对您有所帮助!

用c语言构建有向带权图的邻接矩阵存储结构,使用狄克斯特拉算法求起始点到其余各点的最短路径。请给出完整代码

好的,以下是完整的 C 代码: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <limits.h> #define MAX_VERTICES 100 #define INF INT_MAX typedef struct GraphType { int n; // 정점의 개수 int weight[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES]; // 간선의 가중치 } GraphType; int distance[MAX_VERTICES]; // 시작점으로부터의 최단거리 int found[MAX_VERTICES]; // 방문한 정점 표시 int choose(int distance[], int n, int found[]) { int i, min, minpos; min = INF; minpos = -1; for (i = 0; i < n; i++) { if (distance[i] < min && !found[i]) { min = distance[i]; minpos = i; } } return minpos; } void shortest_path(GraphType* g, int start) { int i, u, w; for (i = 0; i < g->n; i++) { distance[i] = g->weight[start][i]; found[i] = 0; } found[start] = 1; distance[start] = 0; for (i = 0; i < g->n - 1; i++) { u = choose(distance, g->n, found); found[u] = 1; for (w = 0; w < g->n; w++) { if (!found[w]) { if (distance[u] + g->weight[u][w] < distance[w]) { distance[w] = distance[u] + g->weight[u][w]; } } } } } int main(void) { GraphType g = { 7, {{ 0, 7, INF, INF, 3, 10, INF }, { 7, 0, 4, 10, 2, 6, INF }, {INF, 4, 0, 2, INF, INF, INF }, {INF, 10, 2, 0, 11, 9, 4 }, { 3, 2, INF, 11, 0, INF, INF }, {10, 6, INF, 9, INF, 0, INF }, {INF, INF, INF, 4, INF, INF, 0 } } }; shortest_path(&g, 0); for (int i = 0; i < g.n; i++) { printf("0에서 %d까지의 최단거리: %d\n", i, distance[i]); } return 0; } ``` 这段代码实现了带权有向图的邻接矩阵存储结构和 Dijkstra 算法,可以计算起始点到其余各点的最短路径。

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