最短路----Dijkstra算法详解
简介
迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是一种用于在加权图中找到单个源点到所有其他顶点的最短路径的算法。它是由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻(Edsger Dijkstra)在1956年提出的。Dijkstra算法适用于处理带有非负权重的图。迪杰斯特拉算法主要特点是从起始点开始,采用贪心算法,每次遍历到始点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点,直到扩展到终点为止。适用的是单源路径最短路问题,对于多源则采用弗洛伊德(Floyd)算法
Dijkstra算法原理
-
初始化:
- 创建一个距离数组
dist,用来存储从起始节点到每个节点的最短距离,初始时将起始节点的距离设为0,其余节点设为无穷大。 - 创建一个优先队列(通常使用最小堆)来存储待处理的节点,初始时将起始节点加入队列。
- 创建一个距离数组
-
处理节点:
- 从优先队列中取出距离最小的节点,标记为已处理。
- 对于该节点的每个邻接节点,计算从起始节点到该邻接节点的距离。如果这个距离小于当前记录的距离,则更新距离并将该邻接节点加入优先队列。
-
重复:
- 重复步骤2,直到优先队列为空,或者所有节点都被处理。
如果还看不明白,请看下图

举个栗子
示例图
图的邻接表表示
- 节点0到节点1的边权重为1
- 节点0到节点2的边权重为4
- 节点1到节点2的边权重为2
- 节点1到节点3的边权重为5
- 节点2到节点4的边权重为1
- 节点4到节点3的边权重为1
Dijkstra算法执行过程
假设我们从节点0开始,以下是dist和visited数组在每一步的变化:
-
初始化:
dist = [0, ∞, ∞, ∞, ∞](从起始节点0到其他节点的距离)visited = [false, false, false, false, false](所有节点未被访问)
-
处理节点0:
- 当前节点:0
- 更新邻接节点1和2:
dist[1] = 1(0到1的距离)dist[2] = 4(0到2的距离)
- 更新后的数组:
dist = [0, 1, 4, ∞, ∞]visited = [true, false, false, false, false]
-
处理节点1(下一个最小距离的节点):
- 当前节点:1
- 更新邻接节点2和3:
dist[2] = min(4, 1 + 2) = 3(更新0到2的距离)dist[3] = 1 + 5 = 6(更新0到3的距离)
- 更新后的数组:
dist = [0, 1, 3, 6, ∞]visited = [true, true, false, false, false]
-
处理节点2:
- 当前节点:2
- 更新邻接节点4:
dist[4] = min(∞, 3 + 1) = 4(更新0到4的距离)
- 更新后的数组:
dist = [0, 1, 3, 6, 4]visited = [true, true, true, false, false]
-
处理节点4:
- 当前节点:4
- 更新邻接节点3:
dist[3] = min(6, 4 + 1) = 5(更新0到3的距离)
- 更新后的数组:
dist = [0, 1, 3, 5, 4]visited = [true, true, true, false, true]
-
处理节点3:
- 当前节点:3
- 由于3没有未访问的邻接节点,算法结束。
- 最终的
dist数组为:dist = [0, 1, 3, 5, 4](从节点0到各个节点的最短距离)
visited数组为:visited = [true, true, true, true, true](所有节点均已访问)
最终结果
- 从节点0到节点1的最短距离是1
- 从节点0到节点2的最短距离是3
- 从节点0到节点3的最短距离是5
- 从节点0到节点4的最短距离是4
这个过程展示了Dijkstra算法如何逐步更新每个节点的最短路径,并标记已访问的节点。
代码实现
#include<iostream>
using namespace std;
int n,e,s;//n个顶点,e条边,s是起点
int dis[101];//dis[i]起点到i的最短距离
int vis[101];//标记是否找到
int edge[101][101];//记录路径i->j有路径
int main()
{cin>>n>>e;for(int i=1;i<=n;i++){dis[i]=100000;}for(int i=1;i<=e;i++){//邻接矩阵存储int a,b,c;cin>>a>>b>>c;edge[a][b]=c;}cin>>s;dis[s]=0;//起点到起点不需要代价for(int i=1;i<=n;i++){int minn=inf,minx;for(int j=1;j<=n;j++){if(dis[j]<minn&&vis[j]==0){//寻找此点到其他点的最小距离minn=dis[j];minx=j;}}vis[minx]=1;//标记到达的最小点for(int j=1;j<=n;j++){if(edge[minx][j]>0)//有边的话 {if(minn+edge[minx][j]<dis[j]){dis[j]=minn+edge[minx][j];//更新以最小距离点最为中转点的最小距离}}}}for(int i=1;i<=n;i++){//打印最短距离cout<<dis[i]<<" ";}return 0;
}
相关文章:
最短路----Dijkstra算法详解
简介 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是一种用于在加权图中找到单个源点到所有其他顶点的最短路径的算法。它是由荷兰计算机科学家艾兹格迪科斯彻(Edsger Dijkstra)在1956年提出的。Dijkstra算法适用于处理带有非负权重的图。迪杰斯特拉…...
ORB-SLAM3源码学习:G2oTypes.cc: void EdgeInertial::computeError 计算预积分残差
前言 这部分函数涉及了g2o的内容以及IMU相关的推导内容,需要你先去进行这部分的学习。 1.函数声明 void EdgeInertial::computeError() 2.函数定义 涉及到的IMU的公式: {// TODO Maybe Reintegrate inertial measurments when difference between …...
Unity协程机制详解
Unity的协程(Coroutine)是一种异步编程的机制,允许在多个帧之间分割代码的执行,而不阻塞主线程。与传统的多线程不同,Unity的协程在主线程中运行,并不会开启新的线程。 什么是协程? 协程是一种…...
2024年【高压电工】最新解析及高压电工考试总结
高压电工考试是电力行业从业人员必须通过的资格考试之一,它不仅检验了考生对高压电技术的掌握程度,还考验了考生在实际操作中的安全意识和应急处理能力。为了帮助广大考生更好地备考,本文整理了10道2024年高压电工考试的最新解析及总结试题&a…...
OELOVE 6.0城市列表模板
研究了好久OELOVE6.0源码,一直想将城市列表给单独整出来,做地区排名,但是PHP程序都是加密的,非常难搞,做二开都是要命的处理不了,在这里有一个简单方法可以处理城市列表,并且可以自定义TDK&…...
如何将你的 Ruby 应用程序从 OpenSearch 迁移到 Elasticsearch
作者:来自 Elastic Fernando Briano 将 Ruby 代码库从 OpenSearch 客户端迁移到 Elasticsearch 客户端的指南。 OpenSearch Ruby 客户端是从 7.x 版 Elasticsearch Ruby 客户端分叉而来的,因此代码库相对相似。这意味着当将 Ruby 代码库从 OpenSearch 迁…...
day1数据结构,关键字,内存空间存储与动态分区,释放
小练习 在堆区空间连续申请5个int类型大小空间,用来存放从终端输入的5个学生成绩,然后显示5个学生成绩,再将学生成绩升序排序,排序后,再次显示学生成绩。显示和排序分别用函数完成(两种排序方法࿰…...
1_linux系统网络性能如何优化——几种开源网络协议栈比较
之前合集《计算机网络从入门到放弃》第一阶段算是已经完成了。都是理论,没有实操,让“程序猿”很难受,操作性不如 Modbus发送的报文何时等到应答和 tcp通信测试报告单1——connect和send。开始是想看linux内核网络协议栈的源码,然…...
【问题记录】07 MAC电脑,使用FileZilla(SFTP)连接堡垒机不成功
项目场景: 使用MAC电脑,以子账号(非root)的形式登录,连接堡垒机CLB(传统型负载均衡),使用FileZilla(SFTP)进行FTP文件传输。 问题描述: MAC电脑…...
前端报错npm ERR cb() never called问题
环境使用node版本v14.21.3,npm版本6.14.18 1.问题描述 1.1使用npm install后报错 npm ERR! cb() never called!npm ERR! This is an error with npm itself. Please report this error at: npm ERR! ? ? <https://npm.community>npm ERR! A complete log…...
康谋方案 | 多源相机数据采集与算法集成测试方案
目录 一、相机组成 二、多源相机采集与测试方案 三、应用案例分享 四、结语 在智能化技术快速发展当下,图像数据的采集与处理逐渐成为自动驾驶、工业等领域的一项关键技术。高质量的图像数据采集与算法集成测试都是确保系统性能和可靠性的关键。随着技术的不断进…...
Graspness 端到端抓取点估计 | 环境搭建 | 模型推理测试
在复杂场景中实现抓取检测,Graspness是一种端到端的方法; 输入点云数据,输出抓取角度、抓取深度、夹具宽度等信息。 开源地址:https://github.com/rhett-chen/graspness_implementation?tabreadme-ov-file 论文地址࿱…...
交换机是如何避免数据碰撞的(详细解释 + 示例)
交换机是如何避免数据碰撞的(详细解释 示例) 1. 独立冲突域 交换机的每个端口都形成一个独立的冲突域。这意味着通过交换机连接的每个设备都拥有自己的通信通道,互不干扰。 示例: 假设一个交换机有4个端口,分别连接…...
魅族手机刷官方系统
从魅族官网下载固件 https://flyme.cn/firmware.html 找到自己的型号,里面有历史版本、最新版,按照需求下载。 下载的是update.zip,改名就不能升级了 方法1 直接点击下载的update.zip包就可以升级。 方法2 将文件移动到文件管理的根目录&a…...
女人想要的,是那份懂她的情绪价值
女人想要的,是那份懂她的情绪价值 在情感的世界里,我们常常听到这样的声音:“我不需要你帮我解决问题,我只希望你能懂我。”这句话,简单却深刻,它揭示了女性在情感需求上的一个独特面向——她们渴望的&…...
[python SQLAlchemy数据库操作入门]-10.性能优化:提升 SQLAlchemy 在股票数据处理中的速度
哈喽,大家好,我是木头左! 当处理大量数据时,如股票数据,默认的ORM操作可能会显得效率低下。本文将探讨如何通过一些技巧和策略来优化SQLAlchemy ORM的性能,从而提升其在股票数据处理中的速度。 1. 选择合适的数据类型 在定义模型时,选择合适的数据类型对于性能至关重要…...
【网络取证篇】取证实战之PHP服务器镜像网站重构及绕密分析
【网络取证篇】取证实战之PHP服务器镜像网站重构及绕密分析 在裸聊敲诈、虚假理财诈骗案件类型中,犯罪分子为了能实现更低成本、更快部署应用的目的,其服务器架构多为常见的初始化网站架构,也称为站库同体服务器!也就是说网站应用…...
[python]使用 Pandas 处理 Excel 数据:分割与展开列操作
在数据处理的过程中,时常需要对 Excel 表格中的数据进行清洗与转换,下面介绍使用 Python 中的 Pandas 库对 Excel 文件中的数据进行操作,具体包括分割列、展开数据、清除空格以及格式转换等操作。 目标: 读取一个没有表头的 Exc…...
单片机的选择因素
在选择单片机型号时,需要根据具体的应用需求来选择合适的单片机。单片机(Microcontroller Unit, MCU)是一种将计算机的主要部分集成在一个芯片上的微型计算机,它通常包括处理器、存储器、输入/输出接口等。随着技术的发展…...
软件测试兼容性测试丨分布式测试与多设备管理
本文将从分布式测试的概念、重要性以及实施方法入手,紧接着探讨多设备管理的必要性和管理策略,最后分析其对软件测试行业的前景与影响。 分布式测试简介 什么是分布式测试? 分布式测试是指将测试任务分散到不同的计算机或者设备上进行&…...
后进先出(LIFO)详解
LIFO 是 Last In, First Out 的缩写,中文译为后进先出。这是一种数据结构的工作原则,类似于一摞盘子或一叠书本: 最后放进去的元素最先出来 -想象往筒状容器里放盘子: (1)你放进的最后一个盘子(…...
STM32标准库-DMA直接存储器存取
文章目录 一、DMA1.1简介1.2存储器映像1.3DMA框图1.4DMA基本结构1.5DMA请求1.6数据宽度与对齐1.7数据转运DMA1.8ADC扫描模式DMA 二、数据转运DMA2.1接线图2.2代码2.3相关API 一、DMA 1.1简介 DMA(Direct Memory Access)直接存储器存取 DMA可以提供外设…...
多模态商品数据接口:融合图像、语音与文字的下一代商品详情体验
一、多模态商品数据接口的技术架构 (一)多模态数据融合引擎 跨模态语义对齐 通过Transformer架构实现图像、语音、文字的语义关联。例如,当用户上传一张“蓝色连衣裙”的图片时,接口可自动提取图像中的颜色(RGB值&…...
selenium学习实战【Python爬虫】
selenium学习实战【Python爬虫】 文章目录 selenium学习实战【Python爬虫】一、声明二、学习目标三、安装依赖3.1 安装selenium库3.2 安装浏览器驱动3.2.1 查看Edge版本3.2.2 驱动安装 四、代码讲解4.1 配置浏览器4.2 加载更多4.3 寻找内容4.4 完整代码 五、报告文件爬取5.1 提…...
10-Oracle 23 ai Vector Search 概述和参数
一、Oracle AI Vector Search 概述 企业和个人都在尝试各种AI,使用客户端或是内部自己搭建集成大模型的终端,加速与大型语言模型(LLM)的结合,同时使用检索增强生成(Retrieval Augmented Generation &#…...
Python Ovito统计金刚石结构数量
大家好,我是小马老师。 本文介绍python ovito方法统计金刚石结构的方法。 Ovito Identify diamond structure命令可以识别和统计金刚石结构,但是无法直接输出结构的变化情况。 本文使用python调用ovito包的方法,可以持续统计各步的金刚石结构,具体代码如下: from ovito…...
虚拟电厂发展三大趋势:市场化、技术主导、车网互联
市场化:从政策驱动到多元盈利 政策全面赋能 2025年4月,国家发改委、能源局发布《关于加快推进虚拟电厂发展的指导意见》,首次明确虚拟电厂为“独立市场主体”,提出硬性目标:2027年全国调节能力≥2000万千瓦࿰…...
tomcat入门
1 tomcat 是什么 apache开发的web服务器可以为java web程序提供运行环境tomcat是一款高效,稳定,易于使用的web服务器tomcathttp服务器Servlet服务器 2 tomcat 目录介绍 -bin #存放tomcat的脚本 -conf #存放tomcat的配置文件 ---catalina.policy #to…...
人工智能--安全大模型训练计划:基于Fine-tuning + LLM Agent
安全大模型训练计划:基于Fine-tuning LLM Agent 1. 构建高质量安全数据集 目标:为安全大模型创建高质量、去偏、符合伦理的训练数据集,涵盖安全相关任务(如有害内容检测、隐私保护、道德推理等)。 1.1 数据收集 描…...
零知开源——STM32F103RBT6驱动 ICM20948 九轴传感器及 vofa + 上位机可视化教程
STM32F1 本教程使用零知标准板(STM32F103RBT6)通过I2C驱动ICM20948九轴传感器,实现姿态解算,并通过串口将数据实时发送至VOFA上位机进行3D可视化。代码基于开源库修改优化,适合嵌入式及物联网开发者。在基础驱动上新增…...
