基于Java的Dijkstra最短路径算法实现

Ｄｉｊｋｓｔｒａ最短路径算法的实现及优化　施培港　厦门信息港建设发展股份有限公司 厦门市槟榔路１号联谊广场五层 ３６１００４　Ｅｍａｉｌ：ｓｐｇ＠ｘｍｉｎｆｏｐｏｒｔ．ｃｏｍ　摘要：最短路径算法种类繁多，比较有名的算法包括：Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法、Ｆｏｒｄ算法、Ｆｌｏｙｄ算法、Ｍｏｏｒｅ算法、Ａ＊算法、Ｋ值算法，而即使同一种算法也有多种不同的实现方式。

本文就Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法的两种实现方式做一定的分析，并采用一种新的实现方法达到对算法优化的目的。

　关键字：Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法 最短路径 网络分析 地理信息系统（ＧＩＳ）　１．　何谓最短路径　所谓最短路径就是网络中两点之间距离最短的路径，这里讲的距离可以是实际的距离，也可以引申为其它的度量，如时间、运费、流量等。

因此，从广义上讲，最短路径算法就是指从网络中找出两个点之间最小阻抗路径的算法。

　２．　Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法介绍　Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法本身是一种贪婪算法，它通过分步的方法来求最短路径。

首先，初始产生源点到它自身的路径，其长度为零，然后在贪婪算法的每一步中，产生一个到达新的目的顶点的最短路径。

其算法描述如下（算法中以有向图表示网络结构）：　对于有向图Ｇ　＝（Ｖ，Ｅ），图中有ｎ个顶点，有ｅ条弧，其中Ｖ为顶点的集合，Ｅ为弧的集合，求源点ＶＳ到终点ＶＴ的最短路径。

　（１）　用带权的邻接矩阵Ｌ来表示有向图，Ｌ（Ｘ，Ｙ）表示弧＜Ｘ，Ｙ＞的权值，若弧＜Ｘ，Ｙ＞不存在，则设Ｌ（Ｘ，Ｙ）＝∞；用Ｄ（Ｘ）表示源点ＶＳ到顶点Ｘ的距离，除源点ＶＳ的值为０外，其余各点设为∞；用Ｓ表示已找到的从源点ＶＳ出发的最短路径的顶点的集合，其初始状态为空集；用Ｖ－Ｓ表示未找到最短路径的顶点的集合；　（２）　选择源点ＶＳ做标记，令Ｙ　＝　ＶＳ，Ｓ　＝　Ｓ　∪　｛ＶＳ｝；　（３）　对于Ｖ－Ｓ中各顶点，　若Ｄ（Ｘ）　＞　Ｄ（Ｙ）　＋　Ｌ（Ｙ，Ｘ），则修改Ｄ（Ｘ）为　Ｄ（Ｘ）　＝　Ｄ（Ｙ）　＋　Ｌ（Ｙ，Ｘ）　其中Ｙ是己确定作标记的点；　（４）　选择Ｖｊ，使得Ｄ（ｊ）　＝　ｍｉｎ｛　Ｄ（ｉ）　｜　Ｖｉ　∈　Ｖ－Ｓ　｝　若Ｄ（ｊ）为∞，则说明ＶＳ到Ｖ－Ｓ中各顶点都没有通路，算法终止；否则，Ｖｊ就是当前求得的一条从源点ＶＳ出发的最短路径的终点，对Ｖｊ做标记，令Ｙ　＝　Ｖｊ，并把Ｖｊ放入集合Ｓ中，即令Ｓ　＝　Ｓ　∪　｛Ｖｊ｝；　（５）　如果Ｙ等于ＶＴ，则说明已经找到从ＶＳ到ＶＴ的最短路径，算法终止；否则，转到３继续执行。

Dijkstra算法是一种用于求解最短路径问题的常用算法，适用于带权有向图。

以下是Dijkstra 算法的求解过程：
初始化：将起始节点标记为当前节点，并将起始节点到所有其他节点的距离初始化为无穷大（表示暂时未知）。

将起始节点到自身的距离设置为0，表示起始节点到自身的最短路径长度为0。

遍历所有节点：
选择当前节点的邻接节点中，距离最小且尚未被访问的节点。

更新该邻接节点的最短路径长度。

如果经过当前节点到达该邻接节点的路径比当前记录的最短路径更短，则更新最短路径长度。

继续遍历未访问的节点，直到所有节点都被访问。

重复步骤3，直到所有节点都被访问或者没有可达节点。

最终得到起始节点到其他节点的最短路径长度。

在Dijkstra算法的求解过程中，使用一个距离表（distances）来记录起始节点到各个节点的当前最短路径长度，一个访问表（visited）来标记节点是否已被访问。

同时，使用优先队列（例如最小堆）来选取下一个距离最小且尚未被访问的节点。

具体的实现可以使用迭代或递归的方式，根据实际情况来选择合适的数据结构和算法实现。

在实际编程中，可能还需要考虑处理边的权重、处理节点的邻接关系和路径记录等细节。

Dijkstra算法要求图中的边权重非负，且无法处理负权边的情况。

对于含有负权边的图，可以考虑使用其他算法，如Bellman-Ford算法或SPFA（Shortest Path Faster Algorithm）等。

Dijkstra算法是一种用于解决单源最短路径问题的经典算法，由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·迪克斯特拉在1956年提出。

该算法主要用于计算一个顶点到其余各个顶点的最短路径。

Dijkstra算法的基本思想是：假设图G中顶点集合为V，边集合为E，从源点s开始，初始时只有s的已知最短路径，用集合S记录已找到最短路径的顶点。

利用S中顶点的最短路径来更新其余顶点的最短路径，直到找到从s到其余所有顶点的最短路径。

Dijkstra算法具体实现过程如下：1. 创建两个集合，一个用来保存已找到最短路径的顶点集合S，另一个用来保存未找到最短路径的顶点集合V-S。

2. 初始化距离数组dist[]，将源点到各个顶点的距离初始化为无穷大，源点到自身的距离初始化为0。

3. 从源点s开始，将s加入S集合，更新源点到其余各个顶点的距离，如果存在边(u,v)，使得dist[v] > dist[u] + w(u,v)，则更新dist[v] = dist[u] + w(u,v)，其中w(u,v)表示边(u,v)的权值。

4. 重复第3步，直到将所有顶点加入S集合为止，此时dist数组即为源点到各个顶点的最短路径。

根据以上实现思路，我们可以使用代码来实现Dijkstra算法。

以下是Python语言的Dijkstra算法实现示例：```pythondef dijkstra(graph, src):dist = [float('inf')] * len(graph)dist[src] = 0visited = [False] * len(graph)for _ in range(len(graph)):u = min_distance(dist, visited)visited[u] = Truefor v in range(len(graph)):if graph[u][v] > 0 and not visited[v] and dist[v] > dist[u] + graph[u][v]:dist[v] = dist[u] + graph[u][v]print_solution(dist)def min_distance(dist, visited):min_dist = float('inf')min_index = -1for v in range(len(dist)):if dist[v] < min_dist and not visited[v]:min_dist = dist[v]min_index = vreturn min_indexdef print_solution(dist):print("顶点\t最短距离")for i in range(len(dist)):print(f"{i}\t{dist[i]}")```在上面的示例代码中，我们首先定义了一个dijkstra函数，该函数接受图的邻接矩阵表示和源点的索引作为参数。

dijkstra最短路径算法详解
Dijkstra最短路径算法是一种常用的图算法，用于求解带权图中的单源最短路径问题，即从一个固定的源节点到图中的其他节点的最
短路径。

以下是详细的算法步骤：
1. 初始化
一开始，将源节点的距离设为0，其余节点的距离设置为正无穷，在未访问的节点集合中把源节点压入堆中。

2. 确定最短路径
从堆中取出未访问节点集合中距离源节点最近的节点v，标记其
为已访问。

之后，对于v的邻居节点w，计算从源节点到v再到w的距离，如果经过v的路径比已经计算得到的路径短，则更新路径。

更新
后的距离先暂时放入堆中，如果后边有更短的路径，则更新。

3. 重复第2步
重复第2步，直到取出的节点为终点节点，或者堆为空。

4. 算法结束
算法结束后，各节点的距离就是从源节点到它们的最短距离。

Dijkstra算法的复杂度是O(NlogN)，其中N是节点个数。

其优
势在于只需要算一次即可得到所有最短路径，但是要求所有边的权值
必须非负，否则会导致算法不准确。

总之，Dijkstra算法是一种简单有效的最短路径算法，其实现也比较直观。

在处理如飞机和火车等交通路径规划问题中有较好的应用。

java实现dijkstra算法Dijkstra算法是一种用于解决最短路径问题的经典算法。

它可以在一个加权有向图中找到从起点到终点的最短路径。

在本文中，我们将使用Java语言来实现Dijkstra算法。

首先，我们需要定义一个Graph类来表示图。

该类包含一个节点列表和一个边列表。

节点列表用于存储图中的所有节点，边列表用于存储节点之间的连接关系以及对应的权重。

```javaimport java.util.*;class Graph {private List<Node> nodes;private List<Edge> edges;public Graph() {nodes = new ArrayList<>();edges = new ArrayList<>();}public void addNode(Node node) {nodes.add(node);}public void addEdge(Node source, Node destination, int weight) { Edge edge = new Edge(source, destination, weight);edges.add(edge);}// 省略其他方法}```接下来，我们需要定义一个Node类来表示图中的节点。

每个节点包含一个唯一的标识符和一个距离值，用于表示从起点到该节点的最短路径的长度。

```javaclass Node {private String id;private int distance;public Node(String id) {this.id = id;this.distance = Integer.MAX_VALUE;}public String getId() {return id;}public int getDistance() {return distance;}public void setDistance(int distance) {this.distance = distance;}}```最后，我们需要定义一个Edge类来表示图中的边。

路由算法中的Dijkstra算法实现原理路由算法是计算机网络中的一项重要技术，它指导着数据在网络中的传输过程。

路由算法中的Dijkstra算法是其中一种比较常用的算法，它通过计算最短路径来选择数据传输方案，进而实现高效稳定的数据传输。

本文将详细介绍Dijkstra算法的实现原理。

一、Dijkstra算法的概述Dijkstra算法是一种用于计算带权图最短路径的算法。

它的基本思想是：维护一个当前已知的最短路径集合S和距离源点最短的节点v，然后以v为基础扩展出一些新的节点，并计算这些节点到源点的距离并更新路径集合S。

重复这一过程，一直到源点到所有节点的最短路径集合已经确定为止。

该算法求解的是一个有向带权图中一个节点到其他所有节点的最短路径问题，其中「带权」表示图的边权值是一个非负实数。

二、Dijkstra算法的实现Dijkstra算法可以使用多种数据结构的实现，常见的有数组、链表、堆等。

这里我们以使用优先队列为例进行实现。

首先，定义一个数组distance用于存储源点至所有节点的最短距离。

初始状态下，将源点与其它节点的距离初始化为正无穷大。

同时，构建一个优先队列，用于维护已经遍历过的节点。

具体实现过程如下：1. 初始化distance数组和优先队列。

将源点源加入优先队列中，与源点相邻的节点按照距离增序加入队列中。

2. 从队列中取出距离源点最短的节点u，然后遍历所有与节点u相邻的节点v。

通过计算distance[u] + w(u,v)可得到源点到节点v的距离。

如果这个距离比已经存储在distance[v]中的距离更短，则更新distance[v]的值，同时将节点v加入到优先队列中。

3. 重复步骤2，直到所有节点都已经加入到队列中，并且所有节点的最短路径都已经被确定。

三、Dijkstra算法的时间复杂度分析Dijkstra算法的时间复杂度主要取决于寻找当前距离源点最短的节点的过程。

如果使用数组实现，该过程的时间复杂度为O(n^2)，n为节点数量。

dijkstra算法java最短路径Dijkstra算法是一种用于寻找图中两个节点之间最短路径的算法。

它采用的是贪心策略，将图中的节点分为两个集合：已访问节点集S和未访问节点集T。

算法从源节点开始，每次从T中选择到源节点距离最短的节点加入S集合，并更新S集合中各节点到源节点的最短路径。

直到T集合中的节点全部加入S集合，算法结束。

Dijkstra算法的Java实现如下：●public class Dijkstra{●public static void main(String[]args){●创建图●Graph graph=new Graph();●graph.addVertex("A");●graph.addVertex("B");●graph.addVertex("C");●graph.addEdge("A","B",10);●graph.addEdge("A","C",20);●graph.addEdge("B","C",30);●计算最短路径●dijkstra(graph,"A");}●private static void dijkstra(Graph graph,String startVertex){●初始化●Set<String>visited=new HashSet<>();●Map<String,Integer>distances=new HashMap<>();●for(String vertex:graph.getVertices()){●distances.put(vertex,Integer.MAX_VALUE);}●distances.put(startVertex,0);●遍历所有节点●for(String vertex:graph.getVertices()){●找到未访问节点中距离源节点最小的节点●String nearestVertex=findNearestVertex(distances,visited);●将该节点加入已访问节点集合●visited.add(nearestVertex);●更新该节点到其他节点的最短路径●for(String neighbor:graph.getAdjacentVertices(nearestVertex)){●intnewDistance=distances.get(nearestVertex)+graph.getEdgeWeight(nearestVertex,neighbor ●if(newDistance<distances.get(neighbor)){●distances.put(neighbor,newDistance);}}}●输出结果●System.out.println("从"+startVertex+"到其他节点的最短路径：");●for(String vertex:graph.getVertices()){●System.out.println(vertex+"的最短路径是："+distances.get(vertex));}}●private static String findNearestVertex(Map<String,Integer>distances,Set<String>visited){●int minDistance=Integer.MAX_VALUE;●String nearestVertex=null;●for(String vertex:distances.keySet()){●if(!visited.contains(vertex)&&distances.get(vertex)<minDistance){●minDistance=distances.get(vertex);●nearestVertex=vertex;}}●return nearestVertex;}}该算法的工作原理如下：1.初始化距离表，将所有节点的距离初始化为无穷大。

最短路dijkstra算法详解最短路问题是图论中的一个经典问题，其目标是在给定图中找到从一个起点到其他所有节点的最短路径。

Dijkstra算法是解决最短路问题的一种常用算法，本文将详细介绍Dijkstra算法的原理、实现以及时间复杂度等相关内容。

一、Dijkstra算法的原理Dijkstra算法是一种贪心算法，其基本思想是从起点开始，逐步扩展到其他节点。

具体而言，Dijkstra算法通过维护一个集合S来记录已经找到了最短路径的节点，以及一个数组dist来记录每个节点到起点的距离。

初始时，S集合为空，dist数组中除了起点外所有节点都被初始化为无穷大。

接下来，重复以下步骤直到所有节点都被加入S集合：1. 从dist数组中选择距离起点最近的未加入S集合的节点u；2. 将u加入S集合；3. 更新与u相邻的未加入S集合的节点v的距离：如果从起点出发经过u可以得到更短的路径，则更新v对应位置上dist数组中存储的值。

重复以上步骤直至所有节点都被加入S集合，并且dist数组中存储了每个节点到起点的最短距离。

最后，根据dist数组中存储的信息可以得到起点到任意节点的最短路径。

二、Dijkstra算法的实现在实现Dijkstra算法时，需要使用一个优先队列来维护未加入S集合的节点，并且每次从队列中选择距离起点最近的节点。

由于C++标准库中没有提供优先队列，因此需要手动实现或者使用第三方库。

以下是一个基于STL堆实现的Dijkstra算法代码示例：```c++#include <iostream>#include <vector>#include <queue>using namespace std;const int INF = 0x3f3f3f3f;vector<pair<int, int>> adj[10001];int dist[10001];void dijkstra(int start) {priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> pq;pq.push(make_pair(0, start));dist[start] = 0;while (!pq.empty()) {int u = pq.top().second;pq.pop();for (auto v : adj[u]) {if (dist[u] + v.second < dist[v.first]) {dist[v.first] = dist[u] + v.second;pq.push(make_pair(dist[v.first], v.first));}}}}int main() {int n, m, start;cin >> n >> m >> start;for (int i = 1; i <= n; i++) {dist[i] = INF;}for (int i = 1; i <= m; i++) {int u, v, w;cin >> u >> v >> w;adj[u].push_back(make_pair(v, w));}dijkstra(start);for (int i = 1; i <= n; i++) {if (dist[i] == INF) {cout << "INF" << endl;} else {cout << dist[i] << endl;}}return 0;}```以上代码中，adj数组用于存储图的邻接表，dist数组用于存储每个节点到起点的最短距离。

《求解最短路径：应用迪杰斯特拉算法》一、介绍Dijkstra算法的概念和基本原理Dijkstra算法是一种用于解决最短路径问题的算法，它由荷兰计算机科学家Edsger Dijkstra在1959年发明，用于求解从源点到其他所有结点的最短路径。

它的基本原理是：在一张图中，从源点到每一个结点的最短路径是从源点开始，经过最少的边到达每一个结点的路径。

Dijkstra算法的实现过程中，首先要建立一个有向图，该图由顶点和边组成，每条边都有一个权值，表示从一个顶点到另一个顶点的距离。

然后，从源点开始，每次选择最小权值的边，继续查找下一个顶点，直到找到终点。

最后，将所有路径之和求出，即为源点到目标点的最短路径。

举例来说，假如有一张有向图，其中有A，B，C，D四个结点，以及AB，AC，BD，CD四条边，其中AB，AC，BD边的权值分别为2，3，1，CD边的权值为4。

如果要求求出从A到D的最短路径，则可以使用Dijkstra算法，首先从A出发，选择权值最小的边，即BD，则A-B-D的路径长度为3，接着从B出发，选择权值最小的边，即CD，则A-B-D-C的路径长度为7，因此，从A到D的最短路径为A-B-D，路径长度为3。

Dijkstra算法的优点是算法简单，实现方便，时间复杂度低，它可以用于解决路径规划，车辆调度，网络路由等问题，同时，它也可以用于解决复杂的最短路径问题。

因此，Dijkstra算法在计算机科学中有着重要的应用价值。

二、讨论Dijkstra算法的应用及其优势Dijkstra算法是一种用于解决最短路径问题的算法，它的应用和优势非常广泛。

首先，Dijkstra算法可以用于解决交通路网中的最短路径问题。

例如，在一个城市的交通路网中，如果一个乘客要从一个地方到另一个地方，那么他可以使用Dijkstra算法来查找最短的路径。

这样可以节省乘客的时间和金钱，也可以减少拥堵。

此外，Dijkstra算法还可以用于解决计算机网络中的最短路径问题。

沈阳大学图1算法流程图沈阳大学图2 MFC界面）、各控件ID号及映射变量文件名：IDD_EX_EXFLOYD_DIALOG沈阳大学图3 最短路径import java.util.ArrayList;static ArrayList<Side> map = null;课程设计说明书 NO.10图4 输出结果参考文献要列出5篇以上，格式如下：[1]谢宋和,甘勇.单片机模糊控制系统设计与应用实例[M].北京:电子工业出版社, 1999.5：20-25（参考书或专著格式为:著者.书名[M].版本(第1版不注).出版地:出版者,出版年月：引文所在页码）[2]潘新民,王燕芳.微型计算机控制技术[M],第2版.北京:电子工业出版社, 2003.4：305-350（1本书只能作为1篇参考文献，不能将1本书列为多个参考文献）[3]范立南,谢子殿.单片机原理及应用教程[M].北京:北京大学出版社, 2006.1：123-130[4] Newman W M, Sbroull R F. Principles of Interactive Computer Graphics[M]. New York: McGraw Hill, 1979.10：10-25（参考期刊杂志格式为:作者.论文题目[J].期刊名,出版年,卷号(期号):页码）（期刊名前不写出版地）[6]Mastri A R. Neuropathy of diabetic neurogenic bladder[J]. Ann Intern Med, 1980, 92(2):316-318[7]范立南,韩晓微,王忠石等.基于多结构元的噪声污染灰度图像边缘检测研究[J].武汉大学学报(工学版), 2003，49(3):45-49[8] index.asp（一般情况下不要用网址作为参考文献，如果用，最多1个）注：[M]表示参考的是书籍；[J]表示参考的是学术期刊的论文；如果参考会议论文集中的论文用[C]。

Dijkstra算法求解单源最短路径问题一、单源最短路径问题描述给定一个带权有向图G=(V,E),其中每条边的权都是非负数。

给定V中的一个顶点，称为源。

计算从源到所有其他定点的最短路径长度。

这里的路径长度就是指各边权之和。

该问题称为单源最短路径问题（Single-Source Shortest Paths）。

二、Dijkstra算法思想将图G中所有的顶点V分成两个顶点集合S和T。

以v为源点已经确定了最短路径的终点并入S集合中，S初始时只含顶点v, T则是尚未确定到源点v最短路径的顶点集合。

然后每次从T集合中选择S集合点中到T路径最短的那个点，并加入到集合S中，并把这个点从集合T删除。

直到T集合为空为止。

三、算法描述（步骤）1、选一顶点v为源点，并视从源点v出发的所有边为到各顶点的最短路径：①记录从源点v到其它各顶点的路径长度数组dist[],开始时，dist是源点v到顶点i的直接边长度，即dist中记录的是邻接阵的第v行。

②设一个用来记录从源点到其它顶点的路径数组path[]，path中存放路径上第i个顶点的前驱顶点。

2、在上述的最短路径dist[]中选一条最短的，并将其终点（即<v,k>）k加入到集合s中。

3、调整T中各顶点到源点v的最短路径。

因为当顶点k加入到集合s中后，源点v到T中剩余的其它顶点j就又增加了经过顶点k到达j的路径,这条路径可能要比源点v到j原来的最短的还要短。

调整方法是比较dist[k]+g[k,j]与dist[j]，取其中的较小者。

4、再选出一个到源点v路径长度最小的顶点k,从T中删去后加入S中，再回去到第三步，如此重复，直到集合S中的包含图G的所有顶点。

四、算法实现（数据结构）1、算法实现输入：一个大于1的整数n.输出：●一个随机生成的有向图G=（V，E），对于每一条边，有一个非负数字c(u，v)与之相关。

●对于每个顶点v∈V,得到从v0到v的最短路径的长度。

Dijkstra算法步骤详述Dijkstra算法是一种经典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。

本文将详细介绍Dijkstra算法的步骤和实现。

1. 初始化首先，我们需要将算法的输入进行初始化。

假设我们有一个带权重的有向图，其中节点集合为V，边的集合为E。

对于每个节点v ∈ V，我们设置初始距离d[v]为正无穷大(INF)，表示从起点到节点v的距离为无穷大；同时，我们设置起点s的初始距离d[s]为0，表示从起点到自身的距离为0。

2. 确定最短路径接下来，我们将在图中逐步确定起点到其他节点的最短路径。

首先，我们从起点s开始，将s标记为当前节点。

然后，对于s的所有邻居节点v，我们更新其当前最短路径，并标记v为下一个当前节点。

这一步骤可以通过以下过程实现：a. 对于节点s的所有邻居节点v，计算通过s到达v的距离。

如果该距离小于d[v]，则将d[v]更新为该距离，并将s作为节点v的前驱节点（即最短路径上v的前一个节点）。

b. 从剩余的未标记节点中选择一个距离最短的节点作为下一个当前节点。

具体而言，从未标记节点中选择一个节点u，使得d[u]最小，并将其标记为当前节点。

3. 更新最短路径在上一步中，我们确定了起点到一个节点的最短路径。

现在，我们将以已选择的当前节点继续执行第2步，直到所有节点都被标记为止。

具体而言，重复进行以下步骤：a. 在当前节点的所有邻居节点中，更新其最短路径并选择下一个当前节点，过程与第2步相同。

b. 如果不存在未标记节点，则算法终止。

4. 输出最短路径当算法终止时，我们可以得到从起点到达所有节点的最短路径。

对于每个节点v，最短路径可以通过回溯每个节点的前驱节点得到。

具体而言，从目标节点开始，通过前驱节点一直回溯到起点，即可得到最短路径。

总结：Dijkstra算法通过逐步确定起点到其他节点的最短路径，从而找到整个图中的最短路径。

它的步骤包括初始化、确定最短路径和更新最短路径。

基于Dijkstra算法的最短路径规划技术研究随着社会的飞速发展，交通运输成为了连接各地的重要纽带。

而在交通运输中，最短路径规划技术的应用逐渐成为了必不可少的一部分。

其中Dijkstra算法作为最短路径规划技术中的一种重要算法，也成为了研究的热点之一。

本文主要探讨基于Dijkstra算法的最短路径规划技术研究，深入剖析Dijkstra算法原理及其应用。

一、Dijkstra算法原理Dijkstra算法最初由荷兰计算机科学家Edsger Dijkstra于1956年发明。

该算法是一种广度优先搜索（BFS）的改进算法，它可以求出一个带权有向图中的单个源点到其他所有顶点的最短路径。

Dijkstra算法的基本思想是：以起点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。

Dijkstra算法的具体步骤如下：1.将图中所有顶点分为两部分，已确定最短路径的顶点集合P和未确定最短路径的顶点集合Q。

2.初始时，P中只包含起点s，Q中包含除s以外的所有顶点。

同时，对于每个顶点v∈Q，设置一个标记d[v]表示从起点到v的最短路径长度。

若起点s到v不存在路径，则d[v]=∞。

3.从Q中选取一个距离起点s最近的顶点u加入到P中。

对以u为起点，以其它顶点为终点的边进行松弛操作，即更新从起点到vo的最短路径长度d[vo]。

4.将u从Q中删除，重复步骤3直到Q为空或者到达终点t为止。

5.根据d[]数组即可得到从起点s到任意一点v的最短路径。

二、Dijkstra算法的应用Dijkstra算法用途广泛，特别是在路由选择、网络协议中的应用非常广泛。

在汽车导航、物流配送、无人机避障等领域，Dijkstra算法也是不可或缺的技术之一。

以汽车导航为例，首先需要将地图转换成图的形式，其中地图中的路段表示为图中的边，路口表示为图中的节点。

此时，将起点设置为车的位置，剩下的节点设置为终点。

利用Dijkstra算法计算从起点到终点的最短路径，即可为车提供最佳的行驶路线。

Dijkstra( 迪杰斯特拉算法是典型的最短路径路由算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。

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。

Dijkstra 算法能得出最短路径的最优解，但由于它遍历计算的节点很多，所以效率低。

Dijkstra 算法是很有代表性的最短路算法，在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍，如数据结构，图论，运筹学等等。

其基本思想是，设置顶点集合S并不断地作贪心选择来扩充这个集合。

一个顶点属于集合S当且仅当从源到该顶点的最短路径长度已知。

初始时，S中仅含有源。

设u是G的某一个顶点，把从源到u且中间只经过S中顶点的路称为从源到u的特殊路径，并用数组dist记录当前每个顶点所对应的最短特殊路径长度。

Dijkstra 算法每次从V-S中取出具有最短特殊路长度的顶点u，将u添加到S 中，同时对数组dist作必要的修改。

一旦S包含了所有V中顶点，dist就记录了从源到所有其它顶点之间的最短路径长度。

例如，对下图中的有向图，应用Dijkstra 算法计算从源顶点1到其它顶点间最短路径的过程列在下表中。

Dijkstra 算法的迭代过程:主题好好理解上图!以下是具体的实现（C/C++:A ]***************************************2.* About: 有向图的Dijkstra 算法实现3. * Author: Tanky Woo4. * Blog: 6.7. #i nclude8. using n amespace std;9.9. con st i nt maxnum = 100;10. con st i nt maxi nt = 999999;12.13.11. void Dijkstra(i nt n, int v, int *dist, int *prev, int c[max nu m][max num]12. {13. bool s[maxnum]; // 判断是否已存入该点到 S 集合中14. for(i nt i=1; i<=n; ++i15. {16. dist[i] = c[v][i];17. s[i] = 0; // 初始都未用过该点18. if(dist[i] == maxi nt19. prev[i] = 0;20. else21. prev[i] = v;22. }23. dist[v] = 0;24. s[v] = 1;28.29. // 依次将未放入S 集合的结点中，取 dist[] 最小值的结点，放入结合 S 中5. *************************************30. // 一旦S包含了所有V中顶点，dist就记录了从源点到所有其他顶点之间的最短路径长度31.for(i nt i=2; i<=n; ++i32.{33.i nt tmp = maxi nt;34.i nt u = v;35.// 找出当前未使用的点j的dist[j] 最小值36.for(int j=1; j<=n; ++j37.if((!s[j] && dist[j]38.{39.u = j; // u 保存当前邻接点中距离最小的点的号码40.tmp = dist[j];41.}42.s[u] = 1; // 表示u点已存入S集合中43.43.// 更新dist44.for(i nt j=1; j<=n; ++j45.if((!s[j] && c[u][j]46.{47.int newdist = dist[u] + c[u][j];48.if( newdist < dist[j]49.{50.dist[j] = n ewdist;51.prev[j] = u;52.}53.}54.}55.}58.void searchPath(i nt *prev,i nt v, int u59.{60.int que[max nu m];61.i nt tot = 1;62.que[tot] = u;63.tot++;64.int tmp = prev[u];65.while(tmp != v66.{67.que[tot] = tmp;68.tot++;69.tmp = prev[tmp];70.}71.que[tot] = v;72.for(int i=tot; i>=1; --i73.if(i != 174.cout << que[i] << "-> ";75.else76.cout << que[i] << en dl;77.}78.78.int main(79.{80.freopen("input.txt", "r", stdin;81.II各数组都从下标1开始82.i nt dist[max num]; II 表示当前点到源点的最短路径长度83.i nt prev[max nu m]; II 记录当前点的前一个结点记录图的两点间路径长度84.i nt c[max nu m][max nu m]; II87.88. II输入结点数89. cin >> n;90. II输入路径数91. cin >> line;92. i nt p, q, le n; II 输入p, q93.94. II 初始化c[][] 为maxi nt95. for(i nt i=1; i<=n; ++i96. for(i nt j=1; j<=n; ++j97. c[i][j] = maxi nt;98.99. for(i nt i=1; i<=li ne; ++i100. {101. cin >> p >> q >> len;102. if(len < c[p][q] II 有重边103. {104. c[p][q] = le n; II p 指向q 105. c[q][p] = le n; II q指向p，106. }107. }108.109. for(int i=1; i<=n; ++i110. dist[i] = maxi nt;111. for(i nt i=1; i<=n; ++i112. {113. for(i nt j=1; j<=n; ++j 两点及其路径长度这样表示无向图114.printf("%8d", c[i][j];115.prin tf("\n";116.}117.117.Dijkstra(n, 1, dist, prev, c;119.118.// 最短路径长度119.cout << " 源点到最后一个顶点的最短路径长度:"<< dist[ n] << endl;122.120.// 路径121.cout << " 源点到最后一个顶点的路径为："；122.searchPath(prev, 1, n;123.}复制代码输入数据：571 2 101 4 301 5 1002 3 503 5 104 3 204 5 60输出数据：999999 10 999999 30 10010 999999 50 999999 999999 999999 50 999999 20 1030 999999 20 999999 60100 999999 10 60 999999源点到最后一个顶点的最短路径长度: 60 源点到最后一个顶点的路径为: 1 -> 4 -> 3 -> 5。

最短路径算法在计算机科学和图形学中，最短路径算法是一种用于找到一组节点之间最短路径的算法。

这些算法广泛应用于路由算法、GIS系统、模拟导航系统等领域。

在许多实际应用中，最短路径算法提供了许多实用的功能，如确定两点之间的距离和导航路径等。

下面将介绍几种最短路径算法的基本原理和实现方法。

一、Dijkstra算法Dijkstra算法是一种基于贪婪策略的最短路径算法，适用于图中不含负权边的图。

该算法的基本思想是从一个源节点开始，逐步计算源节点到其他节点的最短路径。

算法的核心思想是每次选择当前已知最短路径的节点，并更新其邻居节点的距离。

实现步骤如下：1. 初始化：将源节点的距离设为0，将所有其他节点的距离设为无穷大。

2. 遍历所有与源节点相邻的节点，并更新其到源节点的距离。

3. 对于每个相邻节点，如果通过源节点到达该节点的距离小于当前距离，则更新该节点的距离。

4. 重复步骤2和3，直到所有节点的距离都得到更新。

二、Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法是一种适用于包含负权边的图的最短路径算法。

该算法通过多次迭代来更新节点的距离，并使用松弛操作来检测负权环。

该算法的时间复杂度为O(n)，其中n是图中节点的数量。

实现步骤如下：1. 初始化：将源节点的距离设为0，并将所有其他节点的距离设为可能的最长距离（例如正无穷）。

2. 对于每个相邻节点u，从图中移除边(u, v)，并更新v的距离（如果存在）。

3. 在没有剩余边的情况下，重新初始化所有节点的距离。

4. 重复步骤2和3，直到所有边的长度被增加到所有v的权重的加和+ε或被更改为新权重的节点变为可达状态。

如果某个节点的权重减小或为负数（因此没有负权环），那么就从结果集中移除它，并将邻居的权重减小对应的数量到其它节点中对应邻居的权重处（对权重相同的情况仍然可采用轮转机制确保统一更新）以优化该点下一步的可能选择空间和对应的下一个邻居的可能状态下的可能性一致。

文章主题：深入探讨最短路径Dijkstra算法在Java中的应用在计算机科学领域中，图论和算法一直是研究的热点之一。

而最短路径问题，则是图论中的一个重要问题，具有广泛的应用价值。

为了解决最短路径问题，Dijkstra算法应运而生，它是一种十分高效的算法，在实际项目中经常会用到。

本文将深入探讨最短路径Dijkstra算法在Java中的应用，分别从算法原理、Java代码实现、应用实例等方面展开讨论。

1. 算法原理最短路径Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家艾兹格·戴克斯特拉于1956年提出的，用于解决带权重的有向图中的最短路径问题。

该算法使用了广度优先搜索解决问题的思想，并且在搜索的过程中动态地维护每个顶点到起点的最短距离。

在算法执行过程中，会逐步确定起点到各个顶点的最短路径，直到确定所有顶点的最短路径为止。

通过松弛操作来逐步缩小起点到各个顶点的距离，最终得到最短路径。

2. Java代码实现为了更好地理解Dijkstra算法在Java中的实现，我们首先需要定义图的数据结构，并实现松弛操作和最短路径搜索的过程。

在Java中，可以使用邻接矩阵或邻接表来表示图的结构，然后通过优先队列来维护顶点之间的最短距离。

在代码实现中，我们可以通过循环遍历各个顶点，并根据最短路径的规则来更新各个顶点的距离，直到得到最终的最短路径。

以下是一个简单的最短路径Dijkstra算法的Java代码示例：```java// Java实现最短路径Dijkstra算法public class DijkstraAlgorithm {public void dijkstra(int[][] graph, int start) {int n = graph.length;int[] dist = new int[n];boolean[] visited = new boolean[n];Arrays.fill(dist, Integer.MAX_VALUE);dist[start] = 0;for (int i = 0; i < n - 1; i++) {int u = minDistance(dist, visited);visited[u] = true;for (int v = 0; v < n; v++) {if (!visited[v] && graph[u][v] != 0 && dist[u] != Integer.MAX_VALUE && dist[u] + graph[u][v] < dist[v]) {dist[v] = dist[u] + graph[u][v];}}}printSolution(dist);}private int minDistance(int[] dist, boolean[] visited) { int min = Integer.MAX_VALUE, minIndex = -1;for (int i = 0; i < dist.length; i++) {if (!visited[i] && dist[i] <= min) {min = dist[i];minIndex = i;}}return minIndex;}private void printSolution(int[] dist) {System.out.println("顶点最短路径");for (int i = 0; i < dist.length; i++) {System.out.println(i + " " + dist[i]);}}}```3. 应用实例最短路径Dijkstra算法在实际项目中有着广泛的应用。

题目：Dijkstra算法解决最短路径问题一、介绍Dijkstra算法Dijkstra算法是一种用于解决图中单源最短路径问题的经典算法。

它采用了贪心法的思想，即每次都选择当前最短的路径去更新相邻节点的距离，直到所有节点的最短路径都被更新为止。

Dijkstra算法的时间复杂度为O(V^2)，其中V表示图中节点的个数，因此适用于节点数较少的情况。

二、Dijkstra算法的基本步骤1. 初始化：将起始节点的距离设置为0，其他节点的距离设置为无穷大。

2. 确定当前最短距离节点：从未标记节点中选择距离最短的节点作为当前节点。

3. 更新相邻节点的距离：计算当前节点到相邻节点的距离，若小于原距离，则更新距离。

4. 标记当前节点：将当前节点标记为已访问。

5. 重复步骤2-4，直到所有节点都被标记为已访问或者没有可更新的节点。

三、经典例题：求解最短路径假设有一个带权有向图，节点表示城市，边表示城市之间的道路并标有权值，即两个城市之间的距离。

现要求从起始城市A到目标城市B的最短路径。

四、Java代码实现Dijkstra算法```javaimport java.util.Arrays;public class DijkstraAlgorithm {private static final int INF = Integer.MAX_VALUE; // 无穷大表示两节点不直接相连public int[] dijkstra(int[][] graph, int start) {int n = graph.length;int[] distance = new int[n]; // 存储起始节点到各节点的最短距离boolean[] visited = new boolean[n]; // 记录节点是否已被访问// 初始化distance数组Arrays.fill(distance, INF);distance[start] = 0;// 循环更新最短距离for (int i = 0; i < n - 1; i++) {int minIndex = findMinIndex(distance, visited); // 找到未被访问且距禃最短的节点visited[minIndex] = true;for (int j = 0; j < n; j++) {if (!visited[j] graph[minIndex][j] != INFdistance[minIndex] + graph[minIndex][j] < distance[j]) {distance[j] = distance[minIndex] +graph[minIndex][j];}}}return distance;}private int findMinIndex(int[] distance, boolean[] visited) { int minDist = INF, minIndex = -1;for (int i = 0; i < distance.length; i++) {if (!visited[i] distance[i] < minDist) {minDist = distance[i];minIndex = i;}}return minIndex;}public static void m本人n(String[] args) {int[][] graph = {{0, 6, 3, INF, INF},{INF, 0, INF, 1, INF},{INF, 2, 0, 1, 1},{INF, INF, INF, 0, 3},{INF, INF, INF, INF, 0}};DijkstraAlgorithm dijkstra = new DijkstraAlgorithm();int[] distance = dijkstra.dijkstra(graph, 0);for (int i = 0; i < distance.length; i++) {System.out.println("节点0到节点" + i + "的最短距禿：" + (distance[i] == INF ? "不可达" : distance[i]));}}}```五、代码解析1. 首先定义了一个常量INF表示无穷大，在实际应用中可以根据具体情况设置为合适的数值。

dijkstra最短路径算法步骤Dijkstra最短路径算法是一种用于在加权图中查找两个节点之间最短路径的算法。

它是由荷兰计算机科学家Edsger W. Dijkstra于1956年提出的。

该算法通过维护一个距离数组，记录每个节点到源节点的距离，并不断更新距离数组来寻找最短路径。

一、基本概念在介绍Dijkstra算法的具体步骤之前，我们需要了解一些基本概念。

1.加权图：加权图是指每条边都有一个权值的图。

2.距离数组：距离数组是指记录每个节点到源节点的当前最短距离的数组。

3.已访问集合：已访问集合是指已经找到最短路径的节点集合。

二、算法步骤1.初始化首先，我们需要将所有节点的距离初始化为无穷大，表示当前还没有找到任何一条路径。

同时，将源节点的距离设为0，表示从源节点到自己的距离为0。

2.选择最小值接下来，在未访问集合中选择一个当前距离最小的点，加入已访问集合中。

这个点就是当前最优解所在位置。

3.更新邻居节点然后，我们需要更新所有与该节点相邻的节点的距离。

具体来说，对于每个相邻节点，我们需要计算从源节点到该节点的距离是否比当前距离更短。

如果更短，则更新距离数组中该节点的值。

4.重复步骤2和3重复执行步骤2和3，直到所有节点都被加入已访问集合中。

此时，距离数组中存储的就是源节点到所有其他节点的最短路径。

三、示例假设我们有以下加权图：现在我们要从A点出发，找到到达其他各点的最短路径。

1.初始化首先，我们将所有点的距离初始化为无穷大，除了A点为0。

2.选择最小值我们从未访问集合{B,C,D,E}中选择当前距离最小的B点，并将其加入已访问集合中。

3.更新邻居节点接下来，我们需要更新与B相邻的所有点（C和D）的距离。

Dijkstra算法的实现和复杂度分析最短路径问题的解决方案最短路径问题一直是图论中的经典问题。

为了解决最短路径问题，荷兰计算机科学家Dijkstra提出了一种被广泛应用的算法。

本文将介绍Dijkstra算法的实现过程，并进行复杂度分析。

一、Dijkstra算法的简介Dijkstra算法是一种用于解决带有非负权重边的带权重有向图中单源最短路径问题的贪心算法。

该算法以源节点为中心逐步计算到其他节点的最短路径。

在每一步中，选择具有最小路径长度的节点作为下一次循环的起点，并使用该节点更新其邻接节点的路径长度。

二、Dijkstra算法的实现Dijkstra算法的实现分为以下步骤：1. 创建一个距离集合，用于存储起点到每个节点的路径长度。

将起点的距离初始化为0，其他节点的距离初始化为无穷大。

2. 创建一个已访问集合，用于标记已经计算过最短路径的节点。

3. 在未访问的节点中选择距离最小的节点作为下一次循环的起点，并标记为已访问。

4. 对于该节点的所有出边，更新其邻接节点的路径长度。

如果经过当前节点到达邻接节点的路径长度小于已存储的路径长度，则更新路径长度。

5. 重复步骤3和步骤4，直到所有节点都被访问过或者没有可以访问的节点为止。

三、Dijkstra算法的复杂度分析Dijkstra算法的复杂度可以分为两个部分进行分析：初始化和迭代更新。

1. 初始化在初始化阶段，需要为每个节点初始化其路径长度和已访问状态。

对于有n个节点的图来说，初始化的时间复杂度为O(n)。

2. 迭代更新迭代更新的次数不会超过节点数量n次。

在每次迭代中，需要在未访问的节点中找到路径长度最小的节点，这个过程的时间复杂度为O(n)。

然后，需要更新该节点的所有邻接节点的路径长度，这一步的时间复杂度为O(m)，其中m为边的数量。

所以，迭代更新的时间复杂度为O(n*m)。

综上所述，Dijkstra算法的时间复杂度为O(n^2)。

在稠密图中，即m接近于n^2的情况下，算法的效率较低。