dijkstra最短路径算法伪代码

以下是 Dijkstra 最短路径算法的伪代码：

1. 从起点开始，将起点到自身的距离设置为0，将其它顶点到起点的距离设置为无穷大。
2. 创建一个空的集合S，用于存放已经求出最短路径的顶点。
3. 将起点加入集合S中。
4. 对于起点的所有邻接顶点，更新它们到起点的距离。具体操作如下：
a. 计算起点到该邻接顶点的距离。
b. 如果该邻接顶点之前没有被访问过，或者新计算出来的距离比之前的距离更短，则更新该邻接顶点到起点的距离。
5. 从未访问过的顶点中，选择距离起点最近的顶点，将其加入集合S中。
6. 重复步骤4和5，直到所有顶点都被访问过。
7. 最终得到起点到每个顶点的最短路径长度。

注意：这里的距离可以是顶点之间的实际距离，也可以是顶点之间的权值。

相关问题

Dijkstra最短路径算法的文字版伪代码

以下是Dijkstra最短路径算法的文字版伪代码：

输入：带权重的有向图 graph，起始节点 start

1. 初始化距离列表 distance，将起始节点 start 的距离设为 0，其他节点的距离设为无穷大。
2. 初始化优先队列 priority_queue，将起始节点 start 加入队列。
3. 初始化前驱节点列表 predecessor，将起始节点的前驱节点设为 null。
4. 初始化已访问节点集合 visited，初始为空集合。
5. 当优先队列不为空时，执行以下循环：
1. 从优先队列中取出距离最小的节点 current_node。
2. 将 current_node 标记为已访问，将其加入 visited 集合。
3. 对于 current_node 的每个邻居节点 neighbor_node：
- 计算从起始节点 start 到 neighbor_node 的新距离 new_distance，即 distance[current_node] + graph[current_node][neighbor_node]。
- 如果 new_distance 小于 distance[neighbor_node]，则更新 distance[neighbor_node] 为 new_distance，并将 neighbor_node 的前驱节点设置为 current_node。
- 如果 neighbor_node 不在 visited 集合中，则将其加入优先队列。
6. 返回 distance 和 predecessor。

以上是Dijkstra最短路径算法的文字版伪代码，它描述了该算法的基本步骤和关键操作。在实际应用中，可以根据该伪代码进行具体的编程实现，并根据需要进行优化和调整。注意，该伪代码假设图中的权重为非负数。

dp最短路径算法伪代码

下面是Dijkstra算法的伪代码：

function Dijkstra(Graph, source):
    create vertex set Q
    for each vertex v in Graph:             
        dist[v] ← INFINITY                  
        prev[v] ← UNDEFINED                 
        add v to Q                     
    dist[source] ← 0                        
    
    while Q is not empty:
        u ← vertex in Q with min dist[u]  
                                            
        remove u from Q 
        for each neighbor v of u:           // only v that is still in Q
            alt ← dist[u] + length(u, v)
            if alt < dist[v]:              
                dist[v] ← alt 
                prev[v] ← u 

    return dist[], prev[]

其中`Graph`是一个加权有向图，`source`是起始节点。`dist`是源节点到各个节点的最短距离，`prev`是保存路径的数组。