C语言prim算法求图的最短路径,给出具体路径
时间: 2024-02-26 20:52:49 浏览: 20
Prim算法是一种用于求解加权无向连通图的最小生成树的算法,它不能用于求解图的最短路径。
如果你想求解图的最短路径,可以使用Dijkstra算法或者Bellman-Ford算法。这里以Dijkstra算法为例,具体路径如下:
假设我们有一个加权无向连通图,其中每条边都有一个权值。我们想要求解从起点s到终点t的最短路径。
1. 初始化
首先,我们将起点s的距离设置为0,将所有其他节点的距离设置为无穷大。同时,我们把所有节点标记为未访问。
2. 访问节点
接下来,我们找到距离起点s最近的未访问节点v,并将其标记为已访问。
3. 更新距离
然后,我们遍历节点v的所有邻居节点,并更新它们的距离。如果从起点s到v再到邻居节点u的距离比当前已知的距离更短,我们就将它们的距离更新为这个更短的距离。
4. 重复步骤2和步骤3
重复执行步骤2和步骤3,直到我们访问了终点t或者所有节点都被访问了。这时,从起点s到终点t的最短路径就被找到了。
具体路径可能因为图的不同而不同,但是一般来说,Dijkstra算法会找到一条从起点s到终点t的最短路径,并且该路径是不经过任何中间节点的最短路径。如果有多条最短路径,Dijkstra算法只会找到其中一条。
相关问题
利用c++代码具体实现关于有向有权图中寻求最短路径prim算法
我可以提供一个简单的C语言实现,如下: #include<stdio.h>
#define MAX 100
#define infinity 9999 int G[MAX][MAX],spanning[MAX][MAX],n; int prim(){
int cost[MAX][MAX];
int u,v,min_distance,distance[MAX],from[MAX];
int visited[MAX],no_of_edges,i,min_cost,j; //初始化cost[][]矩阵
for(i=0;i<n;i++)
for(j=0;j<n;j++)
{
if(G[i][j]==0)
cost[i][j]=infinity;
else
cost[i][j]=G[i][j];
spanning[i][j]=0;
}
//初始化访问状态,distance[]和from[]数组
distance[0]=0;
visited[0]=1; for(i=1;i<n;i++)
{
distance[i]=cost[0][i];
from[i]=0;
visited[i]=0;
} min_cost=0; //初始化最小费用
no_of_edges=n-1; //初始化边的数量 while(no_of_edges > 0)
{
//选择最小距离的节点
min_distance=infinity;
for(i=1;i<n;i++)
if(visited[i]==0&&distance[i]<min_distance)
{
v=i;
min_distance=distance[i];
}
u=from[v]; //将边加入到最小生成树中
spanning[u][v]=distance[v];
spanning[v][u]=distance[v];
no_of_edges--;
visited[v]=1; //更新最小费用
min_cost=min_cost+cost[u][v]; //更新distance[]数组
for(i=1;i<n;i++)
if(visited[i]==0&&cost[i][v]<distance[i])
{
distance[i]=cost[i][v];
from[i]=v;
}
}
return(min_cost);
} int main()
{
int i,j,total_cost;
printf("Enter no. of vertices:");
scanf("%d",&n);
printf("\nEnter the adjacency matrix:\n");
for(i=0;i<n;i++)
for(j=0;j<n;j++)
scanf("%d",&G[i][j]);
total_cost=prim();
printf("\nspanning tree matrix:\n");
for(i=0;i<n;i++)
{
printf("\n");
for(j=0;j<n;j++)
printf("%d\t",spanning[i][j]);
}
printf("\n\nTotal cost of spanning tree=%d",total_cost);
return 0;
}
构建图的最小生成树或求最短路径C语言
最小生成树算法:
使用Prim算法实现:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdbool.h> // bool类型需要用到
#define MAX_VERTICES 100
#define INF 1000000
int num_vertices; // 图中顶点个数
int adj_matrix[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES]; // 图的邻接矩阵
void prim(int start_vertex) {
bool visited[MAX_VERTICES] = {false}; // 顶点是否已被访问
int distance[MAX_VERTICES]; // 到各顶点的距离
int parent[MAX_VERTICES]; // 生成树的父节点
// 初始化
for (int i = 0; i < num_vertices; i++) {
visited[i] = false;
distance[i] = INF;
parent[i] = -1;
}
distance[start_vertex] = 0;
for (int i = 0; i < num_vertices - 1; i++) { // 循环n-1次,构建n-1条边
int min_distance = INF;
int u; // 最小距离对应的顶点编号
// 找到未被访问过的、到起点距离最短的顶点
for (int j = 0; j < num_vertices; j++) {
if (!visited[j] && distance[j] < min_distance) {
min_distance = distance[j];
u = j;
}
}
visited[u] = true; // 对该顶点进行标记
// 更新与该顶点相邻的顶点到起点的距离
for (int v = 0; v < num_vertices; v++) {
if (adj_matrix[u][v] != 0 && !visited[v] && adj_matrix[u][v] < distance[v]) {
distance[v] = adj_matrix[u][v];
parent[v] = u;
}
}
}
// 输出生成树
printf("生成树:\n");
for (int i = 1; i < num_vertices; i++) { // 从第二个顶点开始,依次输出每个顶点的父节点和边的权值
printf("%d - %d (%d)\n", parent[i], i, adj_matrix[i][parent[i]]);
}
}
int main() {
printf("请输入图中顶点个数:");
scanf("%d", &num_vertices);
printf("请输入图的邻接矩阵:\n");
for (int i = 0; i < num_vertices; i++) {
for (int j = 0; j < num_vertices; j++) {
scanf("%d", &adj_matrix[i][j]);
}
}
printf("请输入起点编号:");
int start_vertex;
scanf("%d", &start_vertex);
prim(start_vertex);
return 0;
}
```
使用Kruskal算法实现:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdbool.h> // bool类型需要用到
#define MAX_VERTICES 100
#define INF 1000000
int num_vertices; // 图中顶点个数
int adj_matrix[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES]; // 图的邻接矩阵
int parent[MAX_VERTICES]; // 并查集数组
// 并查集查找根节点
int find(int x) {
while (parent[x] != -1) {
x = parent[x];
}
return x;
}
void kruskal() {
int total_weight = 0; // 最小生成树的总权值
int edge_count = 0; // 已选取的边的数量
// 初始化并查集
for (int i = 0; i < num_vertices; i++) {
parent[i] = -1;
}
// 对所有边按权值从小到大排序
struct {
int u, v, weight;
} edges[num_vertices * num_vertices]; // 边的数组,最多有n^2条边
int count = 0; // 实际边的数量
for (int i = 0; i < num_vertices; i++) {
for (int j = i + 1; j < num_vertices; j++) { // 使用邻接矩阵,只需要遍历矩阵的上三角
if (adj_matrix[i][j] != 0) {
edges[count].u = i;
edges[count].v = j;
edges[count].weight = adj_matrix[i][j];
count++;
}
}
}
for (int i = 0; i < count - 1; i++) { // 冒泡排序
for (int j = 0; j < count - i - 1; j++) {
if (edges[j].weight > edges[j+1].weight) {
struct {
int u, v, weight;
} temp = edges[j];
edges[j] = edges[j+1];
edges[j+1] = temp;
}
}
}
// 依次选取权值最小的边,如果两个顶点不在同一个连通分量中,则加入最小生成树
printf("生成树:\n");
while (edge_count < num_vertices - 1) { // 已选取的边的数量小于n-1时,继续选取
int u = edges[edge_count].u;
int v = edges[edge_count].v;
int weight = edges[edge_count].weight;
int root_u = find(u);
int root_v = find(v);
if (root_u != root_v) { // 如果两个顶点不在同一个连通分量中
parent[root_u] = root_v; // 合并连通分量
printf("%d - %d (%d)\n", u, v, weight); // 输出边
total_weight += weight; // 加上边的权值
}
edge_count++;
}
printf("最小权值和:%d\n", total_weight);
}
int main() {
printf("请输入图中顶点个数:");
scanf("%d", &num_vertices);
printf("请输入图的邻接矩阵:\n");
for (int i = 0; i < num_vertices; i++) {
for (int j = 0; j < num_vertices; j++) {
scanf("%d", &adj_matrix[i][j]);
}
}
kruskal();
return 0;
}
```
最短路径算法:
使用Dijkstra算法实现:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdbool.h> // bool类型需要用到
#define MAX_VERTICES 100
#define INF 1000000
int num_vertices; // 图中顶点个数
int adj_matrix[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES]; // 图的邻接矩阵
void dijkstra(int start_vertex) {
bool visited[MAX_VERTICES] = {false}; // 顶点是否已被访问
int distance[MAX_VERTICES]; // 起点到各顶点的距离
// 初始化
for (int i = 0; i < num_vertices; i++) {
visited[i] = false;
distance[i] = INF;
}
distance[start_vertex] = 0;
for (int i = 0; i < num_vertices; i++) { // 循环n次,每次确定一个顶点的最短路径
int min_distance = INF;
int u; // 最小距离对应的顶点编号
// 找到未被访问过的、到起点距离最短的顶点
for (int j = 0; j < num_vertices; j++) {
if (!visited[j] && distance[j] < min_distance) {
min_distance = distance[j];
u = j;
}
}
visited[u] = true; // 对该顶点进行标记
// 更新与该顶点相邻的顶点到起点的距离
for (int v = 0; v < num_vertices; v++) {
if (adj_matrix[u][v] != 0 && !visited[v] && distance[u] + adj_matrix[u][v] < distance[v]) {
distance[v] = distance[u] + adj_matrix[u][v];
}
}
}
// 输出到各顶点的最短路径
printf("起点到各顶点的最短路径:\n");
for (int i = 0; i < num_vertices; i++) {
printf("%d -> %d: %d\n", start_vertex, i, distance[i]);
}
}
int main() {
printf("请输入图中顶点个数:");
scanf("%d", &num_vertices);
printf("请输入图的邻接矩阵:\n");
for (int i = 0; i < num_vertices; i++) {
for (int j = 0; j < num_vertices; j++) {
scanf("%d", &adj_matrix[i][j]);
}
}
printf("请输入起点编号:");
int start_vertex;
scanf("%d", &start_vertex);
dijkstra(start_vertex);
return 0;
}
```
使用Bellman-Ford算法实现:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdbool.h> // bool类型需要用到
#define MAX_VERTICES 100
#define INF 1000000
int num_vertices; // 图中顶点个数
int adj_matrix[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES]; // 图的邻接矩阵
void bellman_ford(int start_vertex) {
int distance[MAX_VERTICES]; // 起点到各顶点的距离
// 初始化
for (int i = 0; i < num_vertices; i++) {
distance[i] = INF;
}
distance[start_vertex] = 0;
for (int i = 0; i < num_vertices - 1; i++) { // 循环n-1次,每次松弛n-1条边
for (int u = 0; u < num_vertices; u++) {
for (int v = 0; v < num_vertices; v++) {
if (adj_matrix[u][v] != 0 && distance[u] + adj_matrix[u][v] < distance[v]) {
distance[v] = distance[u] + adj_matrix[u][v];
}
}
}
}
// 判断是否存在负权回路
bool has_negative_cycle = false;
for (int u = 0; u < num_vertices; u++) {
for (int v = 0; v < num_vertices; v++) {
if (adj_matrix[u][v] != 0 && distance[u] + adj_matrix[u][v] < distance[v]) {
has_negative_cycle = true;
break;
}
}
}
if (has_negative_cycle) {
printf("图中存在负权回路\n");
} else {
// 输出到各顶点的最短路径
printf("起点到各顶点的最短路径:\n");
for (int i = 0; i < num_vertices; i++) {
printf("%d -> %d: %d\n", start_vertex, i, distance[i]);
}
}
}
int main() {
printf("请输入图中顶点个数:");
scanf("%d", &num_vertices);
printf("请输入图的邻接矩阵:\n");
for (int i = 0; i < num_vertices; i++) {
for (int j = 0; j < num_vertices; j++) {
scanf("%d", &adj_matrix[i][j]);
}
}
printf("请输入起点编号:");
int start_vertex;
scanf("%d", &start_vertex);
bellman_ford(start_vertex);
return 0;
}
```