为什么 dist[x]<= d (v,x)

时间: 2024-05-28 08:10:11 浏览: 33
这个问题涉及到图论中的最短路径问题。假设我们要求从顶点v到顶点x的最短路径,其中dist[x]表示顶点x到起点v的最短距离,d(v,x)表示v到x的距离。那么,dist[x]<= d(v,x)的原因是因为在计算最短路径时,我们会对已经访问过的顶点进行标记,以确保每个顶点的最短路径只会被计算一次。因此,当我们到达顶点x时,它的最短路径已经被更新为它到起点v的最短距离,因此dist[x]<= d(v,x)。
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#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAXN 1000 #define INF 0x3f3f3f3f int n, m; int graph[MAXN][MAXN]; int path[MAXN]; int dist; void dfs(int u, int depth, int distance, int visited[]) { if (depth == n) { if (graph[u][1] != INF && distance + graph[u][1] < dist) { dist = distance + graph[u][1]; for (int i = 1; i <= n; i++) { printf("%d ", path[i]); } printf("1\n"); } return; } for (int v = 2; v <= n; v++) { if (!visited[v] && graph[u][v] != INF) { visited[v] = 1; path[depth+1] = v; dfs(v, depth+1, distance+graph[u][v], visited); visited[v] = 0; } } } int main() { scanf("%d %d", &n, &m); for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = 1; j <= n; j++) { graph[i][j] = INF; } } for (int i = 1; i <= m; i++) { int x, y, z; scanf("%d,%d,%d", &x, &y, &z); graph[x][y] = graph[y][x] = z; } for (int k = 1; k <= n; k++) { for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = 1; j <= n; j++) { if (graph[i][k] != INF && graph[k][j] != INF && graph[i][k] + graph[k][j] < graph[i][j]) { graph[i][j] = graph[i][k] + graph[k][j]; } } } } int visited[MAXN] = {0}; visited[1] = 1; path[1] = 1; dist = INF; dfs(1, 1, 0, visited); printf("%d\n", dist); return 0; }修改改代码,使其只显示最短路径

可以在dfs函数中加入一个变量来记录当前的最短路径长度,每次更新路径时判断是否比当前最短路径更短。同时,在找到最短路径后就直接return,不再继续搜索其他路径。 修改后的代码如下: ``` #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAXN 1000 #define INF 0x3f3f3f3f int n, m; int graph[MAXN][MAXN]; int path[MAXN]; int dist; int shortest_dist = INF; void dfs(int u, int depth, int distance, int visited[]) { if (depth == n) { if (graph[u][1] != INF && distance + graph[u][1] < shortest_dist) { shortest_dist = distance + graph[u][1]; dist = distance + graph[u][1]; for (int i = 1; i <= n; i++) { path[i] = i; } path[n+1] = 1; } return; } for (int v = 2; v <= n; v++) { if (!visited[v] && graph[u][v] != INF) { visited[v] = 1; path[depth+1] = v; dfs(v, depth+1, distance+graph[u][v], visited); visited[v] = 0; } } } int main() { scanf("%d %d", &n, &m); for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = 1; j <= n; j++) { graph[i][j] = INF; } } for (int i = 1; i <= m; i++) { int x, y, z; scanf("%d,%d,%d", &x, &y, &z); graph[x][y] = graph[y][x] = z; } for (int k = 1; k <= n; k++) { for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = 1; j <= n; j++) { if (graph[i][k] != INF && graph[k][j] != INF && graph[i][k] + graph[k][j] < graph[i][j]) { graph[i][j] = graph[i][k] + graph[k][j]; } } } } int visited[MAXN] = {0}; visited[1] = 1; path[1] = 1; dfs(1, 1, 0, visited); printf("%d\n", dist); for (int i = 1; i <= n+1; i++) { printf("%d ", path[i]); } printf("\n"); return 0; } ```

为什么d(v, x) + d(x, u) = d(v,u) < dist[u]

这是因为根据三角不等式,d(v, x) + d(x, u) >= d(v, u),同时dist[u]是从起点s到u的最短距离,因此d(v, u) <= dist[u]。因此,如果d(v, x) + d(x, u) < dist[u],那么d(v, u) < dist[u],与dist[u]为最短距离的定义不符。因此,d(v, x) + d(x, u) >= d(v, u)必须成立。

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import random import heapq # 生成无向图 def generate_graph(n, p): graph = [[0] * n for _ in range(n)] for i in range(n): for j in range(i+1, n): if random.random() < p: graph[i][j] = graph[j][i] = random.randint(1, 10) return graph # Prim算法求最小生成树 def prim(graph): n = len(graph) visited = [False] * n heap = [(0, 0)] mst = [] while heap: weight, node = heapq.heappop(heap) if visited[node]: continue visited[node] = True mst.append((weight, node)) for i in range(n): if not visited[i] and graph[node][i] > 0: heapq.heappush(heap, (graph[node][i], i)) return mst # Kruskal算法求最小生成树 def kruskal(graph): n = len(graph) edges = [] for i in range(n): for j in range(i+1, n): if graph[i][j] > 0: edges.append((graph[i][j], i, j)) edges.sort() parent = list(range(n)) mst = [] for weight, u, v in edges: pu, pv = find(parent, u), find(parent, v) if pu != pv: mst.append((weight, u, v)) parent[pu] = pv return mst def find(parent, x): if parent[x] != x: parent[x] = find(parent, parent[x]) return parent[x] # 生成图 graph = generate_graph(10, 0.6) print(graph) mst_prim = prim(graph) print("Prim算法求最小生成树:", mst_prim) mst_kruskal = kruskal(graph) print("Kruskal算法求最小生成树:", mst_kruskal) # Dijkstra算法求最短路径 def dijkstra(graph, start, end): n = len(graph) dist = [float('inf')] * n dist[start] = 0 visited = [False] * n heap = [(0, start)] while heap: d, u = heapq.heappop(heap) if visited[u]: continue visited[u] = True for v in range(n): if graph[u][v] > 0: if dist[u] + graph[u][v] < dist[v]: dist[v] = dist[u] + graph[u][v] heapq.heappush(heap, (dist[v], v)) return dist[end] # Bellman-Ford算法求最短路代码分析

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