单源最短路径贪心算法伪代码

以下是Dijkstra算法的伪代码：

1. 初始化距离数组dist[]，将源节点的距离设为0，其他节点的距离设为无穷大。
2. 创建一个空的优先队列Q，并将源节点加入队列。
3. 当队列不为空时，执行以下步骤：
   a. 从队列中取出距离最小的节点u。
   b. 遍历节点u的所有邻居节点v，计算从源节点到节点v的距离new_dist。
      如果new_dist小于节点v的当前距离dist[v]，则更新dist[v]为new_dist，并将节点v加入队列。
4. 返回距离数组dist[]。

相关问题

单源最短路径贪心法的伪代码

单源最短路径贪心法是一种用于解决图中从一个源节点到其他所有节点的最短路径问题的算法。以下是该算法的伪代码：

1. 初始化距离数组dist[]，将源节点的距离设为0，其他节点的距离设为无穷大。
2. 创建一个空的优先队列Q，并将源节点加入队列。
3. 当队列不为空时，执行以下步骤：
1. 从队列中取出距离最小的节点u。
2. 遍历u的所有邻居节点v，计算从源节点到v的距离new_dist。
- 如果new_dist小于dist[v]，则更新dist[v]为new_dist，并将v加入队列Q。
4. 返回距离数组dist[]作为最短路径结果。

单源最短路径贪心算法伪码

单源最短路径贪心算法通常指的是Dijkstra算法的一种简化版，用于找到图中从给定起点到所有其他顶点的最短路径。这里是一个简单的Dijkstra算法的伪代码描述：

function dijkstra(G, start):
    distance[start] = 0
    unvisited_vertices = vertices_set(G) // 初始化未访问集合
    while unvisited_vertices is not empty:
        current_vertex = find_smallest_distance(unvisited_vertices)
        if current_vertex is None: break // 如果找不到更小距离的节点，则无路可达
        remove(current_vertex, unvisited_vertices) // 将当前节点标记为已访问
        for neighbor in neighbors(current_vertex): // 遍历当前节点的所有邻居
            tentative_distance = distance[current_vertex] + weight(current_vertex, neighbor)
            if tentative_distance < distance[neighbor]:
                distance[neighbor] = tentative_distance
                parent[neighbor] = current_vertex // 更新邻接点的前驱节点信息
    return distance, parent // 返回每个节点的距离和前驱节点

function find_smallest_distance(vertices):
    smallest_distance = infinity // 初始化最小距离为无穷大
    smallest_node = None
    for node in vertices:
        if distance[node] < smallest_distance:
            smallest_distance = distance[node]
            smallest_node = node
    return smallest_node

在这个伪代码中，`G`是图的数据结构，`start`是起点，`distance`数组存储每条边的长度，`parent`数组记录到达各个节点的前驱节点。算法会不断选择未访问的、距离起点最近的节点并更新其相邻节点的距离。