dijkstra算法实现最短路径的计算

时间: 2023-11-15 18:28:35 浏览: 33
Dijkstra算法是一种用于计算带权有向图中单个源点到所有其他点的最短路径的算法。它的基本思路是从起点开始,依次找到与起点距离最短的点,并将该点加入已经找到最短路径的点集中。然后,更新从起点到其他点的距离值并继续寻找距离最短的点,直到所有点都被加入最短路径的点集中。 Dijkstra算法的具体实现步骤如下: 1. 初始化起点的距离为0,其他点的距离为无穷大。 2. 将起点加入已经找到最短路径的点集中。 3. 依次遍历起点能够到达的所有点,并更新它们的距离值。如果起点到某个点的距离值更小,就更新该点的距离值。 4. 找到距离起点最短的点,并将其加入已经找到最短路径的点集中。 5. 重复步骤3和步骤4,直到所有点都被加入最短路径的点集中。 6. 最后得到的每个点的距离值即为起点到该点的最短路径。 实现时可以使用一个优先队列来存储距离起点最短的点,每次从队列中取出距离起点最短的点,并更新它能够到达的所有点的距离值。这样可以保证每次取出的点都是距离起点最短的点。同时,使用一个数组来记录每个点的距离值和是否已经加入最短路径的点集中。 以下是Dijkstra算法的伪代码实现: 1. 初始状态:将起点加入优先队列,起点距离为0,其他点距离为无穷大。 2. while 优先队列不为空: a. 取出距离起点最短的点p。 b. 如果p已经加入最短路径的点集中,继续取下一个点。 c. 将p加入最短路径的点集中。 d. 遍历p能够到达的所有点,更新它们的距离值。 e. 如果某个点的距离值更小,将其加入优先队列中。 3. 得到每个点的距离值即为起点到该点的最短路径。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

基于Dijkstra算法的最短路径实现与应用

我们先阐述Dijkstra算法的原理,在算法设计中,分别用邻接矩阵和邻接表存储带权有向图,并编写C++语言实现Dijkstra算法最短路径,用户只需输入要处理的有向图中包含段的个数和弧头与弧尾的顶点以及该弧上所附带的...
recommend-type

Dijkstra算法最短路径的C++实现与输出路径

今天小编就为大家分享一篇关于Dijkstra算法最短路径的C++实现与输出路径,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧
recommend-type

C++用Dijkstra(迪杰斯特拉)算法求最短路径

Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的最短路径路由算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。...下面这篇文章就给大家介绍关于C++用Dijkstra算法(迪杰斯特拉算法)求最短路径的方法,下面来一起看看吧。
recommend-type

Dijkstra算法寻找最短路径的完整源代码

附送Kruskal最小生成树算法,都是本人的劳动成果,包含输入输出的完整控制台程序,希望大家下完顶一下:)
recommend-type

防雷及短路计算软件.zip

防雷及短路计算软件
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

用matlab绘制高斯色噪声情况下的频率估计CRLB,其中w(n)是零均值高斯色噪声,w(n)=0.8*w(n-1)+e(n),e(n)服从零均值方差为se的高斯分布

以下是用matlab绘制高斯色噪声情况下频率估计CRLB的代码: ```matlab % 参数设置 N = 100; % 信号长度 se = 0.5; % 噪声方差 w = zeros(N,1); % 高斯色噪声 w(1) = randn(1)*sqrt(se); for n = 2:N w(n) = 0.8*w(n-1) + randn(1)*sqrt(se); end % 计算频率估计CRLB fs = 1; % 采样频率 df = 0.01; % 频率分辨率 f = 0:df:fs/2; % 频率范围 M = length(f); CRLB = zeros(M,1); for
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。