无向图最短路径算法 c

时间: 2023-11-08 22:52:20 浏览: 137
最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题,旨在寻找图中两个结点之间的最短路径。其中一个常用的算法是Dijkstra算法(迪杰斯特拉算法)。该算法的步骤如下: 1. 初始化距离数组D,将起始结点的距离设为0。 2. 创建一个集合S,用来存放已经确定最短路径的结点。 3. 循环n-1次,每次选取一个距离最短且不在集合S中的结点vk,将其加入集合S。 4. 根据条件更新从起始结点到集合S中的所有结点的最短路径长度,即如果存在结点vi,满足D[k] + G.arcs[k][i] < D[i],则更新D[i] = D[k] + G.arcs[k][i],同时更新结点vi的前驱为vk。 对于给定的无向图最短路径问题,一种常见的解决方法是将无向图转换为有向图,在有向图上应用Dijkstra算法求解最短路径。转换方法可以是将每条无向边(u, v)转化为有向边(u, v)和(v, u)。然后按照上述步骤执行Dijkstra算法即可得到最短路径。
相关问题

无向图最短路径c语言代码

以下是使用 Dijkstra 算法求解无向图最短路径的 C 语言代码示例: ```c #include <stdio.h> #include <stdbool.h> #include <limits.h> #define MAX_VERTICES 1000 #define INF INT_MAX int graph[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES]; // 邻接矩阵表示图 int dist[MAX_VERTICES]; // 记录每个顶点到源点的最短距离 bool visited[MAX_VERTICES]; // 记录每个顶点是否已被访问 int dijkstra(int n, int s, int t) { // 初始化 for (int i = 0; i < n; i++) { dist[i] = INF; visited[i] = false; } dist[s] = 0; // 迭代 n 次 for (int i = 0; i < n; i++) { int u = -1; int min_dist = INF; // 找到未访问的顶点中距离源点最近的顶点 for (int j = 0; j < n; j++) { if (!visited[j] && dist[j] < min_dist) { u = j; min_dist = dist[j]; } } if (u == -1) break; visited[u] = true; // 更新 u 的邻居顶点的最短距离 for (int v = 0; v < n; v++) { if (!visited[v] && graph[u][v] != INF && dist[u] + graph[u][v] < dist[v]) { dist[v] = dist[u] + graph[u][v]; } } } return dist[t]; } int main() { // 初始化邻接矩阵 int n, m; // n 表示顶点个数,m 表示边的条数 scanf("%d %d", &n, &m); for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { graph[i][j] = INF; } } for (int i = 0; i < m; i++) { int u, v, w; scanf("%d %d %d", &u, &v, &w); // 顶点 u 和顶点 v 之间有一条权值为 w 的边 graph[u][v] = graph[v][u] = w; } // 求解最短路径 int s, t; // 源点 s 和目标点 t scanf("%d %d", &s, &t); int shortest_dist = dijkstra(n, s, t); printf("The shortest path from %d to %d is %d.", s, t, shortest_dist); return 0; } ``` 该代码使用了邻接矩阵表示图,时间复杂度为 O(n^2)。如果使用邻接表表示图,时间复杂度可以优化到 O(ElogV)。

无向图 求最短路径C语言实现

求无向图的最短路径可以使用Dijkstra算法,其基本思想是从起点开始,每次选择当前最短路径的节点进行扩展,直到扩展到终点或者无法继续扩展为止。 以下是一份C语言实现的示例代码: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <limits.h> #define MAX_VERTICES 1000 #define INF INT_MAX typedef struct { int dest; int weight; struct EdgeNode* next; } EdgeNode; typedef struct { EdgeNode* head; } VertexNode; VertexNode graph[MAX_VERTICES]; int dist[MAX_VERTICES]; int visited[MAX_VERTICES]; void addEdge(int src, int dest, int weight) { EdgeNode* newNode = (EdgeNode*)malloc(sizeof(EdgeNode)); newNode->dest = dest; newNode->weight = weight; newNode->next = graph[src].head; graph[src].head = newNode; } int getMinDistVertex(int n) { int minDist = INF; int minIndex = -1; for (int i = 0; i < n; i++) { if (!visited[i] && dist[i] < minDist) { minDist = dist[i]; minIndex = i; } } return minIndex; } void dijkstra(int n, int src) { for (int i = 0; i < n; i++) { dist[i] = INF; visited[i] = 0; } dist[src] = 0; for (int i = 0; i < n-1; i++) { int u = getMinDistVertex(n); visited[u] = 1; EdgeNode* p = graph[u].head; while (p != NULL) { int v = p->dest; if (!visited[v] && dist[u] != INF && dist[u] + p->weight < dist[v]) { dist[v] = dist[u] + p->weight; } p = p->next; } } } int main() { int n, m; // n为节点数,m为边数 scanf("%d%d", &n, &m); for (int i = 0; i < m; i++) { int src, dest, weight; scanf("%d%d%d", &src, &dest, &weight); addEdge(src, dest, weight); addEdge(dest, src, weight); } dijkstra(n, 0); for (int i = 0; i < n; i++) { printf("dist[%d] = %d\n", i, dist[i]); } return 0; } ``` 其中,`graph`数组用来存储图的邻接表表示,`dist`数组用来存储从起点到每个节点的最短路径长度,`visited`数组用来标记每个节点是否已经被访问过。`addEdge`函数用来添加边,`getMinDistVertex`函数用来获取当前未访问节点中距离起点最近的节点,`dijkstra`函数用来执行Dijkstra算法,最后输出每个节点到起点的最短路径长度。

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