dijkstra使用优先队列的伪码

Dijkstra算法使用优先队列来实现。以下是Dijkstra算法使用优先队列的伪码：

1. 初始化距离数组dist，将起始节点的距离设置为0，其余节点的距离设置为无穷大
2. 使用优先队列Q来存储节点和距离，将起始节点加入队列，并将其距离设置为0
3. while Q不为空：
     1. 从Q中取出距离最小的节点u
     2. 遍历节点u的所有邻居节点v：
        a. 计算从起始节点到节点v的新距离new_dist = dist[u + 边(u, v)的权重
        b. 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加入到优先队列Q中
4. 返回距离数组dist

Dijkstra算法使用优先队列来选择距离最小的节点，并通过更新距离数组dist来记录到达每个节点的最短距离。这样可以确保每次选择的节点都是当前距离起始节点最近的节点，从而逐步扩展搜索范围并找到最短路径。

相关问题

dijkstra算法优先队列

Dijkstra算法是一种单源最短路算法，用于求解一个带权有向图中从源点s到其他各点的最短路径问题。Dijkstra算法的基本思想是从起点s开始，每次选择当前离起点s最近的一个顶点，并对该顶点的所有出边进行松弛操作。为了实现这一过程，通常使用一个优先队列来存储当前离起点s最近的顶点，并按照距离从小到大的顺序进行排序。具体步骤如下：

1. 初始化：将起点s加入优先队列，距离为0；

2. 循环：从优先队列中取出距离起点s最近的顶点u，对u的所有出边进行松弛操作，即更新其相邻顶点的距离；

3. 将更新后的相邻顶点加入优先队列，按照距离从小到大的顺序进行排序；

4. 重复步骤2和步骤3，直到优先队列为空或者已经找到目标顶点。

Dijkstra算法的时间复杂度为O(ElogV)，其中E为边数，V为顶点数。通过使用优先队列来存储当前离起点最近的顶点，Dijkstra算法可以有效地解决大规模图的最短路径问题。

Dijkstra 优先队列实现

Dijkstra算法是一种用于解决单源最短路径问题的算法，它利用了优先队列的特性来实现时间复杂度更低的计算。下面是Dijkstra算法利用优先队列实现的步骤：

1. 初始化节点：将每个节点的路径值设为一个极大值，源点的路径值设为0。
2. 定义一个优先队列，队列中的元素记录了节点的编号和节点的最短路径值，将源点压入队列。
3. 当队列非空时，执行以下操作：
- 从队列中取出队顶的节点u，以及u的最短路径值w。
- 遍历节点u的所有边，如果能找到节点v的最短路径值小于v的当前值，更新v的最短路径值，并将v压入队列。
4. 结束。

使用优先队列求解的时间复杂度为O(nlogn)。

以下是C++代码实现Dijkstra算法的示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <climits>

using namespace std;

// 定义边的结构体
struct Edge {
    int to; // 边的终点
    int weight; // 边的权重
};

// 定义节点的结构体
struct Node {
    int id; // 节点的编号
    int dist; // 节点的最短路径值

    // 重载小于运算符，用于优先队列的比较
    bool operator<(const Node& other) const {
        return dist > other.dist;
    }
};

// Dijkstra算法实现
void dijkstra(vector<vector<Edge>>& graph, int source) {
    int n = graph.size(); // 节点的个数
    vector<int> dist(n, INT_MAX); // 节点的最短路径值
    vector<bool> visited(n, false); // 节点的访问状态

    // 创建优先队列
    priority_queue<Node> pq;

    // 初始化源点
    dist[source] = 0;
    pq.push({source, 0});

    while (!pq.empty()) {
        // 取出队顶的节点和最短路径值
        Node node = pq.top();
        pq.pop();
        int u = node.id;
        int w = node.dist;

        // 如果节点已经访问过，则跳过
        if (visited[u]) {
            continue;
        }

        // 标记节点为已访问
        visited[u] = true;

        // 遍历节点的所有边
        for (Edge& edge : graph[u]) {
            int v = edge.to;
            int weight = edge.weight;

            // 如果能找到节点v的最短路径值小于v的当前值，更新v的最短路径值，并将v压入队列
            if (dist[u] + weight < dist[v]) {
                dist[v] = dist[u] + weight;
                pq.push({v, dist[v]});
            }
        }
    }

    // 输出最短路径值
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cout << "最短路径值[" << source << " -> " << i << "]: " << dist[i] << endl;
    }
}

int main() {
    int n = 5; // 节点的个数
    vector<vector<Edge>> graph(n); // 图的邻接表表示

    // 添加边
    graph[0].push_back({1, 10});
    graph[0].push_back({4, 5});
    graph[1].push_back({2, 1});
    graph[1].push_back({4, 2});
    graph[2].push_back({3, 4});
    graph[3].push_back({2, 6});
    graph[3].push_back({0, 7});
    graph[4].push_back({1, 3});
    graph[4].push_back({2, 9});
    graph[4].push_back({3, 2});

    int source = 0; // 源点的编号

    // 调用Dijkstra算法
    dijkstra(graph, source);

    return 0;
}