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【图】最短路径算法

图的最短算法 从起点开始访问所有路径,可以到达终点的有多条地址,其中路径权值最小的为最短路径。...最短路径算法有深度优先遍历、广度优先遍历、Bellman-Ford算法、弗洛伊德算法、SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)算法和迪杰斯特拉算法等。...first;//头插法-类似于hashtable中的插入数据 temp->weight = weight; G.adjlist[i1].first = temp; } } } //图的最短路径算法...{ 0 };//保存最短路径 //求图的最短路径——深度优先遍历(前提连通图) // 起点 终点 已走过的权重和 void...,通过这个下标就能找到对应的data,即可找到走过的路径 } cout << "该路径对应的长度:" << weights << endl;//输入对应的路径长度 if (min_weight

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全源最短路径问题采用Floyd算法进行求解_floyd算法最短路径贪心吗

大家好,又见面了,我你们的朋友全栈君。 前言 在图论中,在寻路最短路径中除了Dijkstra算法以外,还有Floyd算法也是非常经典,然而两种算法还是有区别的,Floyd主要计算多源最短路径。...Floyd算法又称为插点法,一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径算法,与Dijkstra算法类似。...简单的来说,算法的主要思想动态规划(dp),而求最短路径需要不断松弛(熟悉spfa算法的可能熟悉松弛)。...Floyd和Dijkstra经典的最短路径算法,两者有相似也有不同。...在复杂度上,Dijkstra算法时间复杂度O(n2),Floyd算法时间复杂度O(n3);在功能上,Dijkstra求单源最短路径,并且路径权值不能为负,而Floyd求多源最短路径,可以有负权值

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最短路径-Dijkstra算法

Dijkstra算法,又称"迪杰斯特拉算法",从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的有向图中最短路径问题。迪杰斯特拉算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。...算法解析 1: 设置2个顶点集合S,T  S 存储已经找到的最短路径点的距离  T 存储未处理过的顶点 2: 先把起点A存储到T.准备处理 3: 获取到T的起点A,首先起点A到起点A的距离0,直接存储到...S:A=>{length:0,route:A}, 4: 然后通过起点,获取起点周围的几个点和距离,例如B距离1,C距离5,D距离3,存储到T 5: 起点到周围的点都是当前的最短路径,直接存储到S:B=>...: 继续获取到E,C周围的点.存储到T 9: 如果已经获取到了终点(可以不需要终点,则之前遍历全部点),则不再获取终点周围的点 重复7,8步骤,直到T不存在数据 在这个过程中,可以保证起点到所有点都是最短路径...其他过程略 下图遍历步骤,颜色渐变代表了遍历的次数不同 ? 可看出,到红点的路径有多条: ?

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最短路径-Floyd算法

--more--> > Floyd算法(Floyd-Warshall algorithm)又称为插点法,一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径算法,与Dijkstra算法类似。...-来自百度百科 前一篇文章:[第六章 图-Dijkstra算法](https://study.sqdxwz.com/index.php/archives/13/) 我们已经学习过了单源最短路径求解方法...,这次我们来学习所有顶点间(任意两点间)的最短路径求解方法-Floyd算法。...对于求解任意两点最短路径的方式,我们也可以采用简单暴力将Dijkstra算法循环n遍(假设存在有n个顶点),也是可以求解任意两点间距离的,但是人类社会之所以会进步,难道仅仅是会使用筷子?...fr=aladdin)); 2.逐步试着在原路径中增加中间顶点,若加入中间顶点后路径变短,则进行修改,否则,维持原值; 3.进行所有顶点的试探,直至进行全部循环,算法结束。

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最短路径:Dijkstra算法(求单源最短路径)Floyd算法(求各顶点之间最短路径

大家好,又见面了,我你们的朋友全栈君。 最短路径: 在一个带权图中,顶点V0到图中任意一个顶点Vi的一条路径所经过边上的权值之和,定义为该路径的带权路径长度,把带权路径最短的那条路径称为最短路径。...DiskStra算法: 求单源最短路径,即求一个顶点到任意顶点的最短路径,其时间复杂度为O(V*V) 如图所示:求顶点0到各顶点之间的最短路径 代码实现: #include #include...: 求各顶点之间的最短路径,其时间复杂度为O(V*V*V) 如图所示,求之间的最短路径: 代码实现: #include #include #define...//递归输出两个顶点直接最短路径 void printPath(int u,int v,int path[][MaxVexNum]){ if(path[u][v]==-1){ printf(...;i<n;i++){ for(int j=0;j<n;j++){ A[i][j]=g.arcs[i][j]; path[i][j]=-1; } } //第二步:三重循环,寻找最短路径

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最短路径-Dijkstra算法

迪杰斯特拉算法(Dijkstra)由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959 年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的有权图中最短路径问题。...-来自百度百科 一.最短路径问题的求解 1、单源最短路径用Dijkstra算法; 2、所有顶点间的最短路径用Floyd算法。...二.Dijkstra算法 开始之前我们需要知道的一些知识点: 1.Dijkstra算法只能用于边权为正的图中,时间复杂度为O(n^2); 2.BFS可能会是Dijkstra算法的实质,BFS使用的队列进行操作...Dijikstra算法所求解的问题:大概有这样一个有权图,Dijkstra算法可以计算任意节点到其他节点的最短路径。 ?...案例图 1.算法思路 1.指定一个节点,例如我们要计算 'A' 到其他节点的最短路径; 2.引入两个集合(S、U),S集合包含已求出的最短路径的点(以及相应的最短长度),U集合包含未求出最短路径的点(以及

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最短路径算法java

,而不是排查之前已经已经查找出来的点呢,之后自己猜知道,第一次排查的时候就已经查找出了最近的点,而其他点与初始原点的距离不变的,所以,如果之后的点会出现比之前还要短的路径,那么只能通过之前查找过的点来查看是否有另外的路径通往现在的点...这里对不起了,用的别人的图 首先我们以1位初始点开始找,这时候我们发现1的附近只存在1---->2和1----->3这两条路径那么我们只需要选出这两者当中最短的一条保存那就是1---->2这条路径,这时候我们并没有保存其他的路径..., 所以就以2为起点开始发散,这时候我们发现2附近存在两条路径分别为2---->4和2---->3这时候我们存储其中最短的一条,即为2---->4这条路径,这时候存储4这个点。...这次循环我们就以4为点开始发散,这时候重点来了,4附近存在3条路,分别为4---->3和4---->5和4------>6,这时候我们发现,最短路径即为4---->3这条路径,**这里就是重点 **之前我们就已经发现了...顺便附上之前看了同学之后改进过的算法,但主要运用的spfa算法

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单源最短路径dijkstra算法_dijkstra

另外他要告诉你的,在这个部落里,等级观念十分森严。 地位差距超过一定限制的两个人之间不会进行任何形式的直接接触,包括交易。 他一个外来人,所以可以不受这些限制。...输入格式 输入第一行两个整数 M,N,依次表示地位等级差距限制和物品的总数。 接下来按照编号从小到大依次给出了 N 个物品的描述。...每个物品的描述开头三个非负整数 P、L、X,依次表示该物品的价格、主人的地位等级和替代品总数。 接下来 X 行每行包括两个整数 T 和 V,分别表示替代品的编号和”优惠价格”。...1≤L,M≤N, 0≤X<N 输入格式 1 4 10000 3 2 2 8000 3 5000 1000 2 1 4 200 3000 2 1 4 200 50 2 0 输出格式 5250 题解 最短

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最短路径(Floyd算法,弗洛伊德算法,多源最短路径

算法思想:一开始各顶点之间的最短路径,就是邻接矩阵值,每一次加入一个顶点,然后判断该顶点加入后,其余起点通过该顶点到达其余顶点能否得到比之前更短的最短路径,如果找到了就进行最短路径和权值和的更新 ?...算法伪代码 ?...:最短路径P数组 最短路径长度d数组 void Shorttestpath_Floyd(Graph G, int(*p)[Max], int(*d)[Max]) { //初始化最短路径数组p和最短路径长度数组...} } } } } //打印最短路径 void display(Graph g, int(*p)[Max],int(*d)[Max]) { //外层循环每次循环求出一个顶点的最短路径...< endl; cout << "最短路径:"; int k = p[i][j];//获得第一个路径顶点的下标 //打印当前最短路径的起点 cout << i; //如果打印的不是终点

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算法|Dijkstra最短路径算法

01 — 单源最短路径 首先解释什么单源最短路径,所谓单源最短路径就是指定一个出发顶点,计算从该源点出发到其他所有顶点的最短路径。...如下图所示,如果源点设为A,那么单源最短路径问题,就是求解从A到B,从A到C,从A到D,从A到E,从A到F的最短路径。 ?...02 — Dijkstra算法求单源最短路径 这个算法首先设置了两个集合,S集合和V集合。S集合初始只有源顶点即顶点A,V集合初始为除了源顶点以外的其他所有顶点,如下图所示: ?...注意,根据这种讨论,实际上我们考虑了两种从A到B的路径:A->B,A->C->B,但是到达B的路径不只这两条,因为经过D也可以到B,如果这些路劲中出现比距离5还小的路径的话,那么Dijkstra算法是不是有漏洞呢...这个考虑正确的,但是Dijkstra算法假定了边的权重值必须大于0,这样的假定,可以避免经过D到B的路径不可能小于5,因为除了A->B外,其他所有达到B的路径必然经过C,与C相连的顶点中,到达B最小的

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单源最短路径算法

当然这只是最基础的应用,关于单源最短路径还有很多变体: 1.单源最短路径 2.单目的地最短路径 3.单节点对最短路径 4.所有节点对最短路径 最短路径定义: 路径p=的权指组成...p的所有边的权值之和 从u到v的最短路径的权为 从u到v的最短路径权 的任何路径 节点V的前驱节点表示为:Vπ 需要说明的这里讨论的单源最短路径允许出现负数权值,但是不能图中不能出现权值为负数的环路...常用的单源最短路径的解法有两种:Dijkstra算法和bellman_ford算法。 松弛操作 松弛:先测试v到s之间的最短路径是否可以改善,可以则改善。...这是因为单源最短路径和所有节点对的最短路径都是基于松弛操作来实现的,只不过不同的算法采用了不同的松弛次数和顺序。...算法步骤指导纲要,具体实施还是要看oIer的水平, 代码实现: 变量及其说明,如果不光是求出某两个节点之间的最短路径,要求出最短路径的具体路径,就需要增加一个属性保存前驱节点,因此我将他们直接封装为一个

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最短路径问题:Dijkstra算法

定义 所谓最短路径问题指:如果从图中某一顶点(源点)到达另一顶点(终点)的路径可能不止一条,如何找到一条路径使得沿此路径上各边的权值总和(称为路径长度)达到最小。...下面我们介绍两种比较常用的求最短路径算法: Dijkstra(迪杰斯特拉)算法 他的算法思想路径长度递增的次序一步一步并入来求取,贪心算法的一个应用,用来解决单源点到其余顶点的最短路径问题。...算法思想 首先,我们引入一个辅助向量D,它的每个分量D[i]表示当前找到的从起始节点v到终点节点vi的最短路径的长度。...那么,下一条长度次短的最短路径哪一条呢?假设次短路径的终点vk,则可想而知,这条路径或者(v, vk)或者(v, vj, vk)。...算法描述 假设现要求取如下示例图所示的顶点V0与其余各顶点的最短路径: ?

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图的最短路径算法

图的最短路径算法 最短路径问题图论研究中的一个经典算法问题,旨在寻找图(由结点和路径组成的)中两结点之间的最短路径算法具体的形式包括: 确定起点的最短路径问题:即已知起始结点,求最短路径的问题。...适合使用Dijkstra算法。 确定终点的最短路径问题:与确定起点的问题相反,该问题已知终结结点,求最短路径的问题。...全局最短路径问题:求图中所有的最短路径。适合使用Floyd-Warshall算法。...主要介绍以下几种算法: Dijkstra最短算法(单源最短路) Bellman–Ford算法(解决负权边问题) SPFA算法(Bellman-Ford算法改进版本) Floyd最短算法全局/多源最短路...Floyd最短算法全局/多源最短路) 图片例子和史料来自:https://www.cnblogs.com/ahalei/p/3622328.html 此算法由Robert W.

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Floyd算法求解最短路径

Floyd算法求解最短路径 1、算法概述 2、算法实例 3、算法实战 3.1 算法描述 3.2 解题思路 3.3 代码实现 1、算法概述   Floyd算法又称为插点法,一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径算法...该算法名称以创始人之一、1978年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德。   核心思路:通过一个图的权值矩阵求出它的每两点间的最短路径矩阵。   ...算法过程: 从任意一条单边路径开始。左右两点之间的距离边的权,如果两点之间没有边相连,则权为无穷大。...上述概念来源于百度百科 2、算法实例   如下图所示,我们看怎么来求解两点之间的最短路径。   ...总结:Floyd算法可以算出任意两点的最短路径,可以处理带有负权边的图,但不能处理带有“负环”的图。

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最短路径之Dijkstra算法

最短路径之Dijkstra算法 最近使用最短路径算法...,便将经典的最短路径算法梳理了一下。...今天学习的一个O(n^2)的算法--经典Dijkstra(迪杰斯特拉)算法,这也是经典贪心算法的好例子。 Dijkstra算法一种典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。...(单源最短路径算法描述: 算法思想: 设G=(V,E)一个带权(或者不加权)有向图(或者无向图),把图中顶点集合V分成两组,第一组为已求出最短路径的顶点集合(用S表示,初始时S中只有一个源点,以后每求得一条最短路径...此外,每个顶点对应一个距离,S中的顶点的距离就是从v到此顶点的最短路径长度,U中的顶点的距离,从v到此顶点只包括S中的顶点为中间顶点的当前最短路径长度。

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最短路径算法补充版

(Dijkstra Algorithm)的原理最短路径算法一种用于寻找图中两个顶点之间最短路径算法。...最短路径可以根据路径上边的权重进行比较。Dijkstra算法最常用和最流行的最短路径算法之一。它被广泛应用于网络路由算法、地图导航等领域。...Dijkstra算法的基本原理从起点开始,逐步计算出到其他各个顶点的最短路径,并在计算的过程中维护一个待确定的最短路径集合。具体步骤如下:创建一个顶点集合,将起点添加到集合中。...最终,通过该算法可以得到起点到其他各个顶点的最短路径以及对应的距离。最短路径问题的解决示例为了更好地理解和演示Dijkstra算法的原理,我们将使用一个简单的例子来解决最短路径问题。...我们的目标找到城市A到其他各个城市的最短路径

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