dijkstra算法邻接矩阵

Dijkstra算法是一种用于寻找图中最短路径的算法，它可以基于邻接矩阵或邻接表来实现。对于使用邻接矩阵表示的图来说，我可以为你解释如何应用Dijkstra算法。

首先，让我简要介绍一下邻接矩阵。邻接矩阵是一个二维数组，用于表示图中各个节点之间的连接关系。如果图中节点i和节点j之间存在边，则矩阵中对应的位置(i, j)的值为边的权重；如果节点i和节点j之间没有边相连，则对应位置的值可以设为一个特殊值（如无穷大）或0。

现在，我们来看看如何使用邻接矩阵来实现Dijkstra算法：

1. 创建一个大小为n的数组dist，用于记录起始节点到各个节点的最短距离。初始时，将dist数组中除起始节点外的所有元素设为无穷大，将起始节点的距离设为0。

2. 创建一个大小为n的数组visited，用于标记节点是否已被访问过。初始时，将visited数组中所有元素设为false。

3. 重复以下步骤n次：

a. 从未访问的节点中选择一个距离起始节点最近的节点u，并将其标记为已访问。

b. 对于节点u的所有相邻节点v，如果节点v尚未访问且通过节点u到达节点v的距离更短，则更新节点v的最短距离为通过节点u到达节点v的距离。

4. 最终，dist数组中存储的就是从起始节点到各个节点的最短距离。

希望这个解答对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。

相关问题

在公园景点导航系统中如何使用Dijkstra算法结合邻接矩阵和MGraph类来找到指定景点的最短路径？请提供详细的代码实现。

《数据结构课设：公园景点导航算法与源代码实现》提供了从设计到实现的全面指导，特别适用于你当前的问题。这份资源将帮助你理解如何将Dijkstra算法应用于具体的图数据结构中，以求解景点间的最短路径问题。

参考资源链接：[数据结构课设：公园景点导航算法与源代码实现](https://wenku.csdn.net/doc/27ddv98so0?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要构建一个图的数据结构，这里推荐使用邻接矩阵来表示景点间的连接关系，同时可以利用MGraph类来管理这些数据。MGraph类可以封装图的基本操作，如添加边、删除边等，为Dijkstra算法的实现提供良好的数据支持。

在Dijkstra算法中，你需要一个最小堆（或者优先队列）来存储待访问的节点，并根据路径权重排序。每次从堆中取出路径权重最小的节点，并更新其邻接节点的路径权重。算法终止的条件是所有节点都被访问过，或者找到了目标景点的最短路径。

以下是使用邻接矩阵和MGraph类实现Dijkstra算法的具体步骤和示例代码：

1. 初始化MGraph类，构建邻接矩阵，并初始化所有节点的路径权重为无穷大，除了起点（通常是公园大门）到自身的路径权重为0。

2. 创建一个最小堆来存储和更新待访问的节点。

3. 实现Dijkstra算法的主体逻辑，不断从最小堆中提取最小权重的节点，更新其邻接节点的路径权重，并将更新的节点再次放入最小堆中。

4. 当目标景点被访问时，即可获得从起点到该景点的最短路径长度，以及路径本身。

请注意，示例代码中会涉及到内存管理、数据封装和算法优化等编程技巧，确保代码的健壮性和效率。

在掌握了Dijkstra算法的实现之后，你可以参考《数据结构课设：公园景点导航算法与源代码实现》中的其他算法实现和系统功能扩展，例如如何使用Floyd算法来处理更大规模的图，或者如何设计友好的人机对话界面，使得系统更加人性化和易于操作。

通过深入学习这份资料，你将能够将理论知识和编程实践相结合，设计并实现一个功能全面的公园景点导航系统。这份资料不仅帮助你解决了当前的最短路径问题，还会为你提供系统设计和软件工程方面的深入理解，为你的学习和职业发展打下坚实的基础。

参考资源链接：[数据结构课设：公园景点导航算法与源代码实现](https://wenku.csdn.net/doc/27ddv98so0?spm=1055.2569.3001.10343)

使用邻接矩阵实现Dijkstra算法，c++

好的，以下是使用邻接矩阵实现Dijkstra算法的C++代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,m,s;  //n表示点数，m表示边数，s表示起点 
int e[1010][1010],dis[1010],vis[1010]; //邻接矩阵e，dis记录最短距离，vis记录是否访问过 
void Dijkstra()
{
    for(int i=1;i<=n;i++) dis[i]=e[s][i];
    dis[s]=0; vis[s]=1;
    for(int i=1;i<n;i++)
    {
        int k=-1;  //k表示未确定最短路的点中距离最小的点 
        for(int j=1;j<=n;j++)
        {
            if(!vis[j] && (k==-1 || dis[k]>dis[j]))
                k=j;
        }
        vis[k]=1;
        for(int j=1;j<=n;j++)
            dis[j]=min(dis[j],dis[k]+e[k][j]);
    }
}
int main()
{
    scanf("%d%d%d",&n,&m,&s);
    memset(e,0x3f,sizeof(e));  //邻接矩阵初始化为无穷大 
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        int u,v,w;
        scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);
        e[u][v]=min(e[u][v],w);
    }
    Dijkstra();
    for(int i=1;i<=n;i++)
        printf("%d ",dis[i]);
    return 0;
}

其中，邻接矩阵e的初始化为无穷大，是因为在Dijkstra算法中，如果点i到j没有边相连，则e[i][j]应该为无穷大。