C语言实现Dijkstra最短路径算法

"该资源是一个C语言实现的Dijkstra最短路径算法，用于解决图中的最短路径问题。" 贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。在这个特定的C语言程序中，贪心算法被应用于Dijkstra算法，这是一种求解单源最短路径问题的算法。 Dijkstra算法的核心思想是从起点开始，逐步扩展最短路径到其他所有节点。在程序中，`dis`数组用于存储起点到各个节点的最短距离，`visit`数组标记已访问过的节点，`map`数组则存储了图中各个节点之间的距离信息。初始化时，所有节点的最短距离设为无穷大（用`inf`表示），起点的最短距离设为0，且所有节点未访问。 `dijkstra()`函数是实现Dijkstra算法的主要部分。它通过一个外层循环来迭代直到找到所有节点的最短路径。每次迭代中，都会找到当前未访问节点中距离起点最近的一个（`pos`），将其标记为已访问，并更新其余未访问节点的最短距离。这个过程通过比较`dis[j]`和`dis[pos]+map[pos][j]`来完成，如果通过`pos`节点可以到达`j`节点的路径更短，就更新`dis[j]`。 在主函数`main()`中，程序首先读取输入的节点数量`n`和边的数量`m`，然后构建图的邻接矩阵`map`，并调用`dijkstra()`函数计算最短路径。最后，输出从起点到终点的最短路径的总长度。 此程序假设输入的图是加权无向图，边的权重可以是任意非负值。如果输入的边权值为负，Dijkstra算法可能无法得到正确的结果，因为该算法不适用于存在负权边的图。此外，程序没有处理多重边的情况，如果图中可能存在多条连接同一对节点的边，可能会导致最短路径计算错误。 总结来说，这个C语言程序利用贪心策略的Dijkstra算法解决了单源最短路径问题，适用于加权无向图。在实际应用中，可以进一步优化该程序，例如添加错误检查、支持负权边的算法（如Bellman-Ford算法）或者改进数据结构以提高效率。