最短路径算法(Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法)

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:即已知终结结点,求最短路径的问题。在无向图中,该问题与确定起点的问题完全等同;在有向图中,该问题等同于把所有路径方向反转的确定起点的问题。

确定起点终点的最短路径问题:即已知起点和终点,求两结点之间的最短路径。

全局最短路径问题:求图中所有的最短路径。Floyd-Warshall算法

dijkstra算法思想:

开始时,S={u},T=V-{u}; 对T中所有顶点x,如果u到x存在边,置d(u,x)=c(u,x); 否则d(u,x)=无穷大。

循环:对T中所有顶点x,寻找d(u,x)最小的顶点t,即:d(u,t)=min{d(u,x)|x属于T},则d(u,t)就是顶点t到顶点u的最短路径距离。同时,顶点t也是集合T中所有顶点距离u最近的顶点。把顶点t从T中删除,把它并入S。然后对T中与t相邻接的所有顶点x,用下面的公式更新d(u,x)的值:d(u,x)=min{d(u,x), d(u,t) +c(t,x)}。

继续“循环”,一直到T空为止。

Floyd-Warshall算法和dijkstra算法思想类似:都是通过绕行中间节点找到端到端的最短路径,不再描述。

最短路径算法(Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法)

时间: 2024-08-13 00:21:45

最短路径算法(Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法)的相关文章

算法:最短路径之弗洛伊德(Floyd)算法

https://cloud.tencent.com/developer/article/1012420 为了能讲明白弗洛伊德(Floyd)算法的主要思想,我们先来看最简单的案例.图7-7-12的左图是一个简单的3个顶点的连通网图. 我们先定义两个二维数组D[3][3]和P[3][3], D代表顶点与顶点的最短路径权值和的矩阵.P代表对应顶点的最短路径的前驱矩阵.在未分析任何顶点之前,我们将D命名为D(-1),其实它就是初始图的邻接矩阵.将P命名为P(-1), 初始化为图中的矩阵. 首先我们来分析

最短路径--Dijkstra(狄克斯特拉)算法

最短路径 路径的概念:       在一个无权的图中,若从一顶点到另一顶点存在着一条路径,则称该路径长度为该路径上所经过的边的数目,它等于该路径上的顶点数减1.       由于从一顶点到另一顶点可能存在着多条路径,每条路径上所经过的边数可能不同,即路径长度不同,我们把路径长度最短(即经过的边数最少)的那条路径叫做最短路径,其路径长度叫做最短路径长度或最短距离.       对于带权的图,考虑路径上各边上的权值,则通常把一条路径上所经边的权值之和定义为该路径的路径长度或称带权路径长度.     

Dijkstra算法和Floyed算法

写的比较好的三篇文章 Floyed算法 最短路径-Dijkstra算法和Floyed算法 最短路径之Dijkstra算法和Floyed算法 哈哈,他山之石,可以攻玉 自己有心得,慢慢补充

普里姆算法,克鲁斯卡尔算法,迪杰斯特拉算法,弗洛里德算法

做数据结构的课程设计顺便总结一下这四大算法,本人小白学生一枚, 如果总结的有什么错误,希望能够告知指正 普里姆算法如图所示prim 找出最短的边,再以这条边构成的整体去寻找与之相邻的边,直至连接所有顶点,生成最小生成树,时间复杂度为O(n2) 克鲁斯卡尔算法如图所示kruskal 克鲁斯卡尔算法,假设连通网N=(N,{E}),则令最小生成树的初始状态为只有n个顶点而无边的非连通图T=(V,{}),图中每个顶点 自成一个连通分量.在E中选择代价最小的边,若该边依附的定顶点落在T中不同的连通分量上,

杭电1874-畅通工程续(最短路径,dijkstra,spfa,floyd)

畅通工程续 Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 37458    Accepted Submission(s): 13826 Problem Description 某省自从实行了很多年的畅通工程计划后,终于修建了很多路.不过路多了也不好,每次要从一个城镇到另一个城镇时,都有许多种道路方案可以选择,而某些方案要比另一些方案行

求最短路径的三种算法: Ford, Dijkstra和Floyd

Bellman-Ford算法 Bellman-Ford是一种容易理解的单源最短路径算法, Bellman-Ford算法需要两个数组进行辅助: dis[i]: 存储顶点i到源点已知最短路径 path[i]: 存储顶点i到源点已知最短路径上, i的前一个顶点. 若图有n个顶点, 则图中最长简单路径长度不超过n-1, 因此Ford算法进行n-1次迭代确保获得最短路径. Ford算法的每次迭代遍历所有边, 并对边进行松弛(relax)操作. 对边e进行松弛是指: 若从源点通过e.start到达e.sto

(最短路径算法整理)dijkstra、floyd、bellman-ford、spfa算法模板的整理与介绍

这一篇博客以一些OJ上的题目为载体.整理一下最短路径算法.会陆续的更新... 一.多源最短路算法--floyd算法 floyd算法主要用于求随意两点间的最短路径.也成最短最短路径问题. 核心代码: /** *floyd算法 */ void floyd() { int i, j, k; for (k = 1; k <= n; ++k) {//遍历全部的中间点 for (i = 1; i <= n; ++i) {//遍历全部的起点 for (j = 1; j <= n; ++j) {//遍历

最短路径:Dijkstra算法和Floyd算法

最短路径问题是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: 1.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. 2.确定终点的最短路径问题:与确定起点的问题相反,该问题是已知终结结点,求最短路径的问题.在无向图中该问题与确定起点的问题完全等同,在有向图中该问题等同于把所有路径方向反转的确定起点的问题. 3.确定起点终点的最短路径问题:即已知起点和终点,求两结点之间的最短路径. 4.全局最短路径

Algorithm --&gt; Dijkstra和Floyd最短路径算法

Dijkstra算法 一.最短路径的最优子结构性质 该性质描述为:如果P(i,j)={Vi....Vk..Vs...Vj}是从顶点i到j的最短路径,k和s是这条路径上的一个中间顶点,那么P(k,s)必定是从k到s的最短路径.下面证明该性质的正确性. 假设P(i,j)={Vi....Vk..Vs...Vj}是从顶点i到j的最短路径,则有P(i,j)=P(i,k)+P(k,s)+P(s,j).而 P(k,s)不是从k到s的最短距离,那么必定存在另一条从k到s的最短路径P'(k,s),那么 P'(i,

最短路算法 :Bellman-ford算法 &amp; Dijkstra算法 &amp; floyd算法 &amp; SPFA算法 详解

 本人QQ :2319411771   邮箱 : [email protected] 若您发现本文有什么错误,请联系我,我会及时改正的,谢谢您的合作! 本文为原创文章,转载请注明出处 本文链接   :http://www.cnblogs.com/Yan-C/p/3916281.html . 很早就想写一下最短路的总结了,但是一直懒,就没有写,这几天又在看最短路,岁没什么长进,但还是加深了点理解. 于是就想写一个大点的总结,要写一个全的. 在本文中因为邻接表在比赛中不如前向星好写,而且前向星效率并