给定数据集,数据集为有向图,格式为(节点,节点,两结点距离)从一号节点开始顺序,选取数据集中1号节点为源节点,使用Dijkstra算法完成SSSP问题,输出各个节点到1号节点的最短距离,输出到终端中并写入到文件里,并使用OMP优化,输出计算所需的时间
时间: 2024-03-27 20:39:12 浏览: 24
好的,我理解了你的要求。以下是我对你的问题的回答:
首先,我们需要先了解Dijkstra算法的基本思路。Dijkstra算法是一种用于计算加权有向图中单源最短路径的贪心算法。该算法的核心思想是:维护一个源节点到其他节点的距离集合,然后每次选择集合中距离最短的节点,并更新其相邻节点到源节点的距离,重复这个过程直到所有节点都被遍历。
接下来,我们将以C++代码的形式来实现该算法,并使用OpenMP来进行并行化优化:
```cpp
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <limits>
#include <omp.h>
using namespace std;
// 定义无穷大常量
const int INF = numeric_limits<int>::max();
int main() {
// 读取数据集
ifstream infile("data.txt");
int n, m;
infile >> n >> m;
vector<vector<pair<int, int>>> graph(n + 1);
for (int i = 0; i < m; i++) {
int u, v, w;
infile >> u >> v >> w;
graph[u].push_back(make_pair(v, w));
}
infile.close();
// 初始化距离集合
vector<int> dist(n + 1, INF);
dist[1] = 0;
// 定义优先队列
auto cmp = [](pair<int, int> left, pair<int, int> right) { return left.second > right.second; };
priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, decltype(cmp)> pq(cmp);
pq.push(make_pair(1, 0));
// 开始计时
double start_time = omp_get_wtime();
// Dijkstra算法主循环
while (!pq.empty()) {
int u = pq.top().first;
pq.pop();
// 并行遍历相邻节点
#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < graph[u].size(); i++) {
int v = graph[u][i].first;
int w = graph[u][i].second;
if (dist[u] + w < dist[v]) {
#pragma omp critical
{
if (dist[u] + w < dist[v]) {
dist[v] = dist[u] + w;
pq.push(make_pair(v, dist[v]));
}
}
}
}
}
// 结束计时
double end_time = omp_get_wtime();
// 输出结果到终端和文件
ofstream outfile("result.txt");
for (int i = 1; i <= n; i++) {
outfile << dist[i] << endl;
cout << dist[i] << endl;
}
outfile.close();
// 输出计算所需的时间
cout << "Time: " << end_time - start_time << "s" << endl;
return 0;
}
```
在上面的代码中,我们首先读取数据集,并将其存储为邻接表形式的有向图。然后,我们初始化距离集合,并将源节点加入到优先队列中。接下来,我们开始进行Dijkstra算法的主循环,每次从优先队列中取出距离最短的节点,然后并行遍历其相邻节点,并更新它们到源节点的距离。由于在并行遍历相邻节点时会存在竞争条件,所以我们需要使用OpenMP中的`critical`指令来保证线程安全。最后,我们将结果输出到终端和文件中,并输出计算所需的时间。
希望我的回答能够解决你的问题,如果还有其他问题,欢迎随时提出。
相关推荐
![xmind](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)