void ShortestPath_Dijkstra(MGraph G, int v0, Patharc path, ShortPathTable dist)

时间: 2024-04-02 15:36:03 浏览: 19
这段代码定义了一个名为ShortestPath_Dijkstra的函数,用于求解带权有向图中单源最短路径问题,其中: - 参数G表示输入的图结构,包括顶点数和边的权值信息; - 参数v0表示起始点的编号; - 参数path表示输出的最短路径数组,记录从起始点到每个顶点的路径上的最后一个中间顶点; - 参数dist表示输出的最短距离数组,记录从起始点到每个顶点的最短路径长度。 该函数的具体实现使用了Dijkstra算法,通过调用dist和path数组的初始化、更新等操作,逐步求解从起始点到所有其他顶点的最短路径和距离信息。 该函数可以用于求解各种应用场景中的最短路径问题,例如路线规划、网络优化等。
相关问题

解释这行代码all_pairs_shortest_path_lengths = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G))

这行代码的作用是使用 NetworkX 库中的 all_pairs_dijkstra_path_length 函数计算给定图 G 中所有节点对的最短路径长度,并将结果保存在一个字典 all_pairs_shortest_path_lengths 中。其中,all_pairs_dijkstra_path_length 函数是使用 Dijkstra 算法计算最短路径长度的函数,它的输入参数是一个图 G,输出是一个字典,其中键是源节点,值是一个字典,该字典的键为目标节点,值为源节点到目标节点的最短路径长度。因此,使用 dict 函数将其转换为字典类型,即可得到所有节点对的最短路径长度。

void ShortestPath_Dijkstra(MGraph G, int v0, Patharc path, ShortPathTable dist) { int v, w, k, min; int final[MaxVerterNum]; // final[w] = 1表示求得顶点 v0 至 vw的最短路径,即已访问过顶点vw for (v = 0; v < G.vexNum; v++) { final[v] = 0; // 全部顶点初始化为未知最短路径状态 dist[v] = G.Edge[v0][v]; // 将与v0点有连线的顶点加上权值 path[v] = -1; // 初始化路劲数组p为-1 } dist[v0] = 0; // v0至v0路径为0 final[v0] = 1; // v0至v0不需要路径 /* 开始主循环,每次求得v0到某个顶点v的最短路径*/ for (v = 1; v < G.vexNum; v++) { min = INFINITY; // 当前所知离v0顶点的最近距离 for (w = 0; w < G.vexNum; w++) // 寻找离v0最近的顶点 { if (!final[w] && dist[w] < min) { k = w; min = dist[w]; // w顶点离v0顶点更近 } } final[k] = 1; // 将目前找到的最近的顶点置为1 for (w = 0; w < G.vexNum; w++) // 修正当前最短路径及距离 { /* 如果经过v顶点的路径比现在这条路径的长度短的话 */ if (!final[w] && (min + G.Edge[k][w] < dist[w])) { /* 找到了更短的路径,修改D[w]和P[w] */ dist[w] = min + G.Edge[k][w]; // 修改当前路径长度 path[w] = k; } } } }

这段代码实现了Dijkstra算法,用于求解带权有向图中单源最短路径问题,其中: - 参数G表示输入的图结构,包括顶点数和边的权值信息; - 参数v0表示起始点的编号; - 参数path表示输出的最短路径数组,记录从起始点到每个顶点的路径上的最后一个中间顶点; - 参数dist表示输出的最短距离数组,记录从起始点到每个顶点的最短路径长度。 该算法的基本思路是:从起始点开始,逐步扩展最短路径,直到覆盖所有顶点。在每次扩展时,选择距离起始点最近的未访问顶点,并更新与该顶点相邻的所有顶点的最短距离和路径信息。最终得到起始点到所有其他点的最短路径和距离。 具体实现细节包括: - 初始化dist数组为起始点到各顶点的直接距离,path数组为-1表示未知路径; - 将起始点标记为已访问,即final[v0] = 1,距离起始点的最短路径长度为0,即dist[v0] = 0; - 在每一轮循环中,找到距离起始点最近的未访问顶点k,并更新所有与k相邻的未访问顶点的最短距离和路径信息; - 循环结束后,path数组中保存的路径信息即为从起始点到每个顶点的最短路径上的最后一个中间顶点,dist数组中保存的值即为起始点到每个顶点的最短路径长度。

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请给一下代码加注释,越详细越好。AStar.h:#ifndef ASTAR_H #define ASTAR_H #include <vector> using namespace std; class AStar { public: AStar(int n); void add_edge(int u, int v, int w); void set_heuristic(vector<int>& h); void shortest_path(int s, int t); vector<int> get_dist(); vector<int> get_prev(); private: struct edge { int to, weight; edge(int t, int w) : to(t), weight(w) {} }; int n; vector<vector<edge>> graph; vector<vector<edge>> rev_graph; vector<int> dist; vector<int> prev; vector<int> heuristic; }; class Astar { }; #endif;AStar.cpp:#include "AStar.h" #include <vector> #include <queue> #include using namespace std; AStar::AStar(int n) : n(n), graph(n), rev_graph(n), dist(n, numeric_limits<int>::max()), prev(n, -1), heuristic(n, 0) {} void AStar::add_edge(int u, int v, int w) { graph[u].push_back(edge(v, w)); rev_graph[v].push_back(edge(u, w)); } void AStar::set_heuristic(vector<int>& h) { heuristic = h; } void AStar::shortest_path(int s, int t) { priority_queue, vector>, greater>> pq; dist[s] = 0; pq.push(make_pair(heuristic[s], s)); while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; pq.pop(); if (u == t) return; for (auto& e : graph[u]) { int v = e.to; int w = e.weight; if (dist[v] > dist[u] + w) { dist[v] = dist[u] + w; prev[v] = u; pq.push(make_pair(dist[v] + heuristic[v], v)); } } for (auto& e : rev_graph[u]) { int v = e.to; int w = e.weight; if (dist[v] > dist[u] + w) { dist[v] = dist[u] + w; prev[v] = u; pq.push(make_pair(dist[v] + heuristic[v], v)); } } } } vector<int> AStar::get_dist() { return dist; } vector<int> AStar::get_prev() { return prev; }

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