c语言最短路径中visit函数怎么编写

在 C 语言中，"visit" 函数通常用于图的遍历算法中（例如深度优先搜索、广度优先搜索、Dijkstra 算法等），用于标记某个节点是否已经被访问过。具体实现可以根据不同的算法和具体的数据结构进行不同的编写。

以下是一个简单的示例，使用邻接矩阵表示有向无环图（DAG）的情况下，深度优先搜索算法中 visit 函数的实现：

#define MAXN 100
int G[MAXN][MAXN]; // 邻接矩阵表示图
int vis[MAXN]; // 标记数组，记录节点是否被访问过

void dfs(int u) {
    vis[u] = 1; // 标记节点 u 为已访问
    for (int v = 0; v < n; v++) {
        if (G[u][v] && !vis[v]) { // 如果节点 v 与节点 u 相连且未被访问过
            dfs(v); // 递归访问节点 v
        }
    }
}

int main() {
    // 初始化图 G 和标记数组 vis
    memset(G, 0, sizeof(G));
    memset(vis, 0, sizeof(vis));

    // 执行深度优先搜索算法
    dfs(0);

    return 0;
}

在上面的代码中，dfs 函数使用递归的方式遍历图 G 中与节点 u 相连的所有节点，并将其标记为已访问。vis 数组用于记录每个节点的访问状态，初始时全部为 0，表示未访问过。

相关问题

c语言最短路径

求解最短路径的算法有很多种，其中常用的有Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd算法等。这些算法均可用于解决C语言中的最短路径问题。

以Dijkstra算法为例，它的基本思想是从源点开始，逐步扩展到周围的节点，直到到达目标节点为止。在这个过程中，维护一个距离数组来记录源点到各个节点的距离，并不断更新距离数组中各个节点的距离值，直到最终到达目标节点。

下面是一个简单的C语言代码实现Dijkstra算法来求解最短路径：

#define INF 0x3f3f3f3f // 定义无穷大
#define MAXN 1005 // 定义最大节点数

int dis[MAXN]; // 记录源点到各个节点的距离
int vis[MAXN]; // 记录节点是否被访问过
int map[MAXN][MAXN]; // 存储节点之间的边

int Dijkstra(int src, int dst, int n) // src为源点，dst为目标节点，n为节点个数
{
    memset(vis, 0, sizeof(vis));
    memset(dis, INF, sizeof(dis));
    dis[src] = 0;
    for (int i = 1; i <= n; i++)
    {
        int u = -1;
        for (int j = 1; j <= n; j++)
            if (!vis[j] && (u == -1 || dis[u] > dis[j]))
                u = j;
        if (u == -1)
            break;
        vis[u] = 1;
        for (int v = 1; v <= n; v++)
            if (!vis[v] && map[u][v] && dis[v] > dis[u] + map[u][v])
                dis[v] = dis[u] + map[u][v];
    }
    return dis[dst];
}

其中，map[i][j]表示从节点i到节点j的边的权值，如果i和j之间没有边，那么map[i][j]应该为0。在上面的代码中，变量n表示节点的个数，src表示源点，dst表示目标节点。函数返回值为源点到目标节点的最短距离。

当然，实际应用中有很多问题需要考虑，比如如何读取图的数据、如何存储图的数据、如何处理无法到达的节点等等。以上代码只是一个简单的示例，需要根据具体的应用场景进行修改和完善。

dijkstra算法c语言最短路径

Dijkstra算法是一种用于计算图中单源最短路径的贪心算法。下面是Dijkstra算法的C语言实现过程：

1. 初始化：将源点s到各个顶点的距离dist数组初始化为无穷大，将源点s到自身的距离dist[s]初始化为0，将各个顶点的最短路径是否已经确定的标记数组final初始化为false。

2. 第一轮：找到dist数组中最小的值，将其对应的顶点标记为已确定最短路径final[v]=true，并更新源点s到其它顶点的距离dist数组。

3. 第二轮：重复第一轮的操作，找到dist数组中未被标记的最小值，将其对应的顶点标记为已确定最短路径final[v]=true，并更新源点s到其它顶点的距离dist数组。

4. 重复第二轮的操作，直到所有顶点的最短路径都已经确定。

下面是Dijkstra算法的C语言代码实现：

#include <stdio.h>
#include <limits.h>

#define V 6 // 图的顶点数

int minDistance(int dist[], bool final[]) {
    int min = INT_MAX, min_index;
    for (int v = 0; v < V; v++) {
        if (final[v] == false && dist[v] <= min) {
            min = dist[v];
            min_index = v;
        }
    }
    return min_index;
}

void printSolution(int dist[]) {
    printf("Vertex \t Distance from Source\n");
    for (int i = 0; i < V; i++) {
        printf("%d \t %d\n", i, dist[i]);
    }
}

void dijkstra(int graph[V][V], int src) {
    int dist[V];
    bool final[V];

    for (int i = 0; i < V; i++) {
        dist[i] = INT_MAX;
        final[i] = false;
    }

    dist[src] = 0;

    for (int count = 0; count < V - 1; count++) {
        int u = minDistance(dist, final);
        final[u] = true;
        for (int v = 0; v < V; v++) {
            if (!final[v] && graph[u][v] && dist[u] != INT_MAX && dist[u] + graph[u][v] < dist[v]) {
                dist[v] = dist[u] + graph[u][v];
            }
        }
    }

    printSolution(dist);
}

int main() {
    int graph[V][V] = {{0, 4, 0, 0, 0, 0},
                       {4, 0, 8, 0, 0, 0},
                       {0, 8, 0, 7, 0, 4},
                       {0, 0, 7, 0, 9, 14},
                       {0, 0, 0, 9, 0, 10},
                       {0, 0, 4, 14, 10, 0}};
    dijkstra(graph, 0);
    return 0;
}