图论中的最短路径问题及其算法实现

图论中最短路算法与程序实现图论中的最短路问题(包括无向图和有向图)是一个基本且常见的问题。

主要的算法有Dijkstra 算法和Floyd 算法。

Dijkstra 算法是求出指定两点之间的最短路，算法复杂度为 Floyd 算法是求出任意两点之间的最短路，算法复杂度为 2()O n 3()O n1.Dijkstra算法2. Floyd算法算法程序(Matlab)为：for k=1:nfor i=1 :nfor j=1:nt=B(i,k)+B(k,j);if t<B(i,j) B(i,j)=t; end endendend起点终点距离起点终点距离起点终点距离12400718160151725013450892001617140243008152851618130221230910180172724024714010111501819204346001015160182518045210111214019201404193101114130192417556230121320020211805720013344002024190673201415190212230068340142619021232707817015161702147350表1 各点距离(m)实例：已知50个点之间相互连接信息见表1及续表。

求最短距离矩阵续表1 各点距离(m)起点终点距离起点终点距离起点终点距离22441602229313640190 22452702230313738135 22481802230423839130 23242402330433941310 23292102331324041140 23302902331364050190 23441502331504250200 24251702432334344260 24281302432354345210 26271402632364546240 26343202633344648280 27281902735374849200 2829260283639n=50; %Matlab实现的Floyd算法A=zeros(n,n);for i=1:nfor j=1:nif(i==j) A(i,j)=0;else A(i,j)=100000;endendend %赋直接距离信息A(1,2)=400;A(1,3)=450; A(2,4)=300;A(2,21)=230; A(2,47)=140;A(3,4)=600;A(4,5)=210;A(4,19)=310;A(5,6)=230;A(5,7)=200; A(6,7)=320; A(6,8)=340;A(7,8)=170;A(7,18)=160;A(8,9)=200;A(8,15)=285; A(9,10)=180; A(10,11)=150; A(10,15)=160; A(11,12)=140; A(11,14)=130; A(12,13)=200; A(13,34)=400;A(14,15)=190;A(14,26)=190; A(15,16)=170; A(15,17)=250; A(16,17)=140;A(16,18)=130; A(17,27)=240; A(18,19)=204; A(18,25)=180; A(19,20)=140; A(19,24)=175; A(20,21)=180; A(20,24)=190; A(21,22)=300; A(21,23)=270; A(21,47)=350;A(22,44)=160;A(22,45)=270;A(22,48)=180;A(23,24)=240; A(23,29)=210;A(23,30)=290;A(23,44)=150;A(24,25)=170;A(24,28)=130; A(26,27)=140;A(26,34)=320;A(27,28)=190;A(28,29)=260;A(29,31)=190; A(30,31)=240;A(30,42)=130;A(30,43)=210;A(31,32)=230;A(31,36)=260; A(31,50)=210;A(32,33)=190;A(32,35)=140;A(32,36)=240;A(33,34)=210; A(35,37)=160;A(36,39)=180;A(36,40)=190;A(37,38)=135;A(38,39)=130; A(39,41)=310;A(40,41)=140;A(40,50)=190;A(42,50)=200;A(43,44)=260; A(43,45)=210;A(45,46)=240;A(46,48)=280;A(48,49)=200;for j=1:nfor i=1:j-1A(j,i)=A(i,j); %使矩阵对称endendB=A;%利用Floyd算法计算最短距离矩阵for k=1:nfor i=1 :nfor j=1:nt=B(i,k)+B(k,j);if t<B(i,j) B(i,j)=t; endendendend %输出距离矩阵到文件fid=fopen('distance.txt','w'); for i=1:nfor j=1:nfprintf(fid,'%4d ',B(i,j)); endfprintf(fid,'\n');endfclose(fid);谢谢！。

课程论文课程名称图论及其应用题目最短路径算法应用--最短路径游览校园姓名学号专业计算机技术摘要：重邮是个美丽的学校，我们考入重邮后，都喜欢上了学校。

而且经常有同学来找我玩，作为他们的导游，在带领他们游览学校时候，遇到了一个问题：怎样走最短路径来游览学校最多的景点。

当学完图论后，我找到了答案，运用图论中的一些知识，找到一个最短最有效的路径从而迅速到达某个地点。

本文运用了图论中的最短路径算法，邻接矩阵，赋权图等知识，把学校里面我们经常去的地方选了出来，画出平面图，建模赋权图，模拟了在任意两点之间的最短路径的实现以及编程显示。

关键词：数据结构；最短路径；迪杰斯特拉算法； 一：背景介绍设计学校的校园平面图，所含景点不少于8个（中心食堂、信科、图书馆……） 1) 带领同学们从新大门开始利用最短路径游览学校的几个景点。

2) 为来访同学提供图中任意景点的问路查询，即查询任意两个景点之间的一条最短的简单路径。

3) 在社会生活中，最短距离的运用相当广泛。

除了该课题外，还有于此相关的城市道路的设计，交通线路的设计，旅游景点的设计等等。

除了路径长度方面外，到两地花费的最少、时间的最短等等都是同样的道理。

二：最短路径知识点边上有数的图称为加权图，在加权图中我们经常找到两个指定点间最短路径，称为最短路径问题。

在最短路问题中，给出的是一有向加权图G=(V,E)，在其上定义的加权函数W:E →R 为从边到实型权值的映射。

路径P=(v 0, v 1,……, v k )的权是指其组成边的所有权值之和：11()(,)ki i i w p w vv -==∑定义u 到v 间最短路径的权为{}{}min ():)w p u v u v v δυ→(,=∞如果存在由到的通路如果不存在从结点u 到结点v 的最短路径定义为权())w p v δυ=(,的任何路径。

①边的权常被解释为一种度量方法，而不仅仅是距离。

它们常常被用来表示时间、金钱、罚款、损失或任何其他沿路径线性积累的数量形式。

图的最短路径算法本文将详细介绍图的最短路径算法，包括Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。

1. Dijkstra算法Dijkstra算法用于求解以某个节点为起点到其他节点的最短路径。

它通过维护一个距离数组，初始将起点到所有节点的距离设为无穷大，然后逐步更新距离数组，直到找到最短路径。

2. 算法步骤以下是Dijkstra算法的步骤：1) 创建一个距离数组，用于记录起点到每个节点的距离，并将起点到自身的距离设为0。

2) 创建一个集合，用于存放已经找到最短路径的节点。

3) 从起点开始，在未加入集合的节点中选择距离最小的节点，将其加入集合。

4) 更新距离数组：对于起点到未加入集合的节点的距离，如果通过已经加入集合的节点可以找到更短的路径，则更新距离数组。

5) 重复步骤3和4，直到所有节点都被加入集合。

6) 距离数组中的值即为起点到每个节点的最短路径。

3. Floyd-Warshall算法Floyd-Warshall算法用于求解图中任意两个节点之间的最短路径。

它通过维护一个距离矩阵，初始将所有节点之间的距离设为无穷大，然后逐步更新距离矩阵，直到找到最短路径。

4. 算法步骤以下是Floyd-Warshall算法的步骤：1) 创建一个距离矩阵，用于记录任意两个节点之间的距离。

2) 通过给定的边，初始化距离矩阵：如果两个节点之间有直接的边，则将距离矩阵中对应位置的值设为边的权重；否则将距离矩阵中对应位置的值设为无穷大。

3) 对于距离矩阵中的每一个节点，遍历所有节点对，如果通过第三个节点可以找到更短的路径，则更新距离矩阵中对应位置的值。

4) 重复步骤3，直到距离矩阵中的值不再发生变化。

5) 距离矩阵中的值即为任意两个节点之间的最短路径。

通过Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，我们可以在图中求解最短路径的问题。

这些算法在网络路由、物流配送等领域有广泛的应用，能够帮助我们找到最优的路径和规划最佳的行程。

Python中的最短路径算法详解Python是一门高效的编程语言，其强大的算法库包含了许多经典的算法，比如最短路径算法。

最短路径算法是图论中的一个经典问题，它的目的是在图中寻找从一个指定顶点到另一个指定顶点的最短路径，即边权重之和最小的路径。

最短路径算法有很多种，其中比较常见的有Dijkstra算法、Bellman-Ford算法和Floyd算法。

接下来我将分别介绍这3种算法的原理和Python实现。

1. Dijkstra算法Dijkstra算法是最短路径算法中比较经典的一种，它采用贪心策略，通过每次选取当前离源点最近的节点来不断扩展路径，直至到达终点。

它的基本思路如下：步骤1：定义源点s到其它节点的距离数组dist[]，每当找到一条从源点可以到达的路径，就比较这条路径的长度和已知的最短路径长度，如果路径更短，就替换当前的最短路径长度，并更新终点节点的前一个节点。

步骤2：标记源点s为已经访问过的节点，将该节点入队，并在队列中取出此时距离源点最近的节点v。

步骤3：对所有与节点v相邻的节点w，计算出新的距离dist[s][w]，如果dist[s][w]小于已知的最短距离，就更新最短距离，并将节点w加入队列中。

步骤4：重复步骤2和步骤3，直到队列为空。

Dijkstra算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n为节点数，因此它适用于稠密图。

下面是Python中Dijkstra算法的代码实现：```pythonimport heapqdef dijkstra(graph, start):#初始距离和前驱节点dist = {start: 0}previous = {start: None}#所有未确定最短距离的节点放入堆中heap = [(0, start)]heapq.heapify(heap)while heap:(d, u) = heapq.heappop(heap)#如果已经处理过该节点，则直接跳过if u in dist and d > dist[u]:continuefor v, w in graph[u].items():#计算新的距离newdist = dist[u] + w#如果新距离比原距离更小，则更新距离和前驱节点if v not in dist or newdist < dist[v]:dist[v] = newdistprevious[v] = uheapq.heappush(heap, (newdist, v))return (dist, previous)#测试graph = {'A': {"B": 2, "D": 4},'B': {"C": 3, "D": 1},'C': {"D": 1, "E": 5},'D': {"E": 1},'E': {}}dist, prev = dijkstra(graph, 'A')print(dist) # {'A': 0, 'B': 2, 'D': 3, 'C': 5, 'E': 4}print(prev) # {'A': None, 'B': 'A', 'D': 'B', 'C': 'B', 'E': 'D'}```2. Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法是一种适用于有向图的单源最短路径算法，它可以处理有负权边的情况，但是不能处理负环的情况。

python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。

它被广泛应用于图论和网络分析领域，具有简单、高效的特点。

本文将以Python实现Dijkstra算法为主题，详细介绍该算法的原理和实现过程。

一、什么是Dijkstra算法Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家Edsger W. Dijkstra在1956年提出的，用于求解带权有向图中的单源最短路径问题。

在图中，每个顶点代表一个节点，每条边代表两个节点之间的连接，并带有一定的权重。

根据权重的不同，我们可以计算出从一个起始节点到其他节点的最短路径。

二、Dijkstra算法原理Dijkstra算法的核心思想是通过不断更新节点的最短路径来逐步找到起始节点到其他节点的最短路径。

算法的具体步骤如下：1. 创建一个集合S，用于存放已经找到最短路径的节点。

2. 创建一个数组dist，用于存放起始节点到其他节点的最短路径长度。

3. 初始化dist数组，将起始节点到其他节点的距离都设为无穷大，将起始节点的距离设为0。

4. 选择dist数组中距离最小的节点v，将其加入集合S。

5. 遍历节点v的所有邻居节点，更新其最短路径长度。

如果经过节点v到达邻居节点的路径比当前最短路径短，则更新最短路径长度。

6. 重复步骤4和步骤5，直到所有节点都加入集合S。

7. 最终得到起始节点到其他节点的最短路径长度。

三、Python实现Dijkstra算法下面我们使用Python来实现Dijkstra算法。

首先，我们需要定义一个表示图的数据结构，并初始化图中的节点和边的信息。

这里我们使用字典来表示图，键为节点，值为与之相邻的节点及其权重。

```pythongraph = {'A': {'B': 5, 'C': 1},'B': {'A': 5, 'C': 2, 'D': 1},'C': {'A': 1, 'B': 2, 'D': 4, 'E': 8},'D': {'B': 1, 'C': 4, 'E': 3, 'F': 6},'E': {'C': 8, 'D': 3},'F': {'D': 6}}```接下来，我们定义一个函数来实现Dijkstra算法：```pythondef dijkstra(graph, start):# 初始化距离字典dist = {node: float('inf') for node in graph}dist[start] = 0# 初始化已访问节点集合visited = set()while len(visited) < len(graph):# 选择距离最小的节点min_node = Nonefor node in graph:if node not in visited and (min_node is None or dist[node] < dist[min_node]):min_node = node# 更新最短路径长度for neighbor, weight in graph[min_node].items():new_dist = dist[min_node] + weightif new_dist < dist[neighbor]:dist[neighbor] = new_distvisited.add(min_node)return dist```我们调用该函数并打印输出结果：```pythonstart_node = 'A'distances = dijkstra(graph, start_node)for node, dist in distances.items():print(f"从节点{start_node}到节点{node}的最短路径长度为{dist}")```运行上述代码，我们可以得到从节点A到其他节点的最短路径长度。

最短路径问题算法最短路径问题算法概述：在图论中，最短路径问题是指在一个加权有向图或无向图中，从一个顶点出发到另外一个顶点的所有路径中，权值和最小的那条路径。

最短路径问题是图论中的经典问题，在实际应用中有着广泛的应用。

本文将介绍常见的几种最短路径算法及其优缺点。

Dijkstra算法：Dijkstra算法是一种贪心算法，用于解决带权有向图或无向图的单源最短路径问题，即给定一个起点s，求出从s到其他所有顶点的最短路径。

Dijkstra算法采用了广度优先搜索策略，并使用了优先队列来维护当前已知的距离最小的节点。

实现步骤：1. 初始化：将起始节点标记为已访问，并将所有其他节点标记为未访问。

2. 将起始节点加入优先队列，并设置其距离为0。

3. 重复以下步骤直至队列为空：a. 取出当前距离起始节点距离最小的节点u。

b. 遍历u的所有邻居v：i. 如果v未被访问过，则将其标记为已访问，并计算v到起始节点的距离，更新v的距离。

ii. 如果v已被访问过，则比较v到起始节点的距离和当前已知的最短距离，如果更小则更新v的距离。

c. 将所有邻居节点加入优先队列中。

优缺点：Dijkstra算法能够求解任意两点之间的最短路径，并且保证在有向图中不会出现负权回路。

但是Dijkstra算法只适用于无负权边的图，因为负权边会导致算法失效。

Bellman-Ford算法：Bellman-Ford算法是一种动态规划算法，用于解决带权有向图或无向图的单源最短路径问题。

与Dijkstra算法不同，Bellman-Ford算法可以处理带有负权边的图。

实现步骤：1. 初始化：将起始节点标记为已访问，并将所有其他节点标记为未访问。

2. 对于每个节点v，初始化其到起始节点s的距离为正无穷大。

3. 将起始节点s到自身的距离设置为0。

4. 重复以下步骤n-1次（n为顶点数）：a. 遍历所有边(u, v)，如果u到起始节点s的距离加上(u, v)边权小于v到起始节点s的距离，则更新v的距离为u到起始节点s的距离加上(u, v)边权。

【转】彻底弄懂最短路径问题（图论）P.S.根据个⼈需要，我删改了不少问题引⼊问题：从某顶点出发，沿图的边到达另⼀顶点所经过的路径中，各边上权值之和最⼩的⼀条路径——最短路径。

解决最短路的问题有以下算法，Dijkstra算法，Bellman-Ford算法，Floyd算法和SPFA算法，另外还有著名的启发式搜索算法A*，不过A*准备单独出⼀篇，其中Floyd算法可以求解任意两点间的最短路径的长度。

笔者认为任意⼀个最短路算法都是基于这样⼀个事实：从任意节点A到任意节点B的最短路径不外乎2种可能，1是直接从A到B，2是从A经过若⼲个节点到B。

⼀.Dijkstra算法该算法在《数据结构》课本⾥是以贪⼼的形式讲解的，不过在《运筹学》教材⾥被编排在动态规划章节，建议读者两篇都看看。

(1) 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法按路径长度递增次序产⽣最短路径。

先把V分成两组：S：已求出最短路径的顶点的集合V-S=T：尚未确定最短路径的顶点集合将T中顶点按最短路径递增的次序加⼊到S中，依据：可以证明V0到T中顶点Vk的最短路径，或是从V0到Vk的直接路径的权值或是从V0经S中顶点到Vk的路径权值之和（反证法可证）。

(2) 求最短路径步骤1. 初使时令 S={V0},T={其余顶点}，T中顶点对应的距离值，若存在<V0,Vi>，为<V0,Vi>弧上的权值（和SPFA初始化⽅式不同），若不存在<V0,Vi>，为Inf。

2. 从T中选取⼀个其距离值为最⼩的顶点W(贪⼼体现在此处)，加⼊S(注意不是直接从S集合中选取，理解这个对于理解vis数组的作⽤⾄关重要)，对T中顶点的距离值进⾏修改：若加进W作中间顶点，从V0到Vi的距离值⽐不加W的路径要短，则修改此距离值（上⾯两个并列for循环，使⽤最⼩点更新）。

3. 重复上述步骤，直到S中包含所有顶点，即S=V为⽌（说明最外层是除起点外的遍历）。

最短路径之Dijkstra算法详细讲解１最短路径算法在日常生活中，我们如果需要常常往返A地区和B地区之间，我们最希望知道的可能是从A地区到B地区间的众多路径中，那一条路径的路途最短。

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。

（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）全局最短路径问题：求图中所有的最短路径。

用于解决最短路径问题的算法被称做“最短路径算法”，有时被简称作“路径算法”。

最常用的路径算法有：Dijkstra算法、A*算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法、Johnson算法。

本文主要研究Dijkstra算法的单源算法。

２Dijkstra算法2.1 Dijkstra算法Dijkstra算法是典型最短路算法，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。

2.2 Dijkstra算法思想Dijkstra算法思想为：设G=(V,E)是一个带权有向图，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, 就将加入到集合S中，直到全部顶点都加入到S中，算法就结束了），第二组为其余未确定最短路径的顶点集合（用U 表示），按最短路径长度的递增次序依次把第二组的顶点加入S中。

最短路径dijkstra算法例题最短路径问题是图论中的一个重要问题，它的解决方法有很多种，其中最著名的算法之一就是Dijkstra算法。

本文将介绍Dijkstra算法的基本思想和实现过程，并通过一个例题来展示其具体应用。

一、Dijkstra算法的基本思想Dijkstra算法是一种贪心算法，它以起点为中心向外扩展，每次选择当前距离起点最短的点作为下一个扩展点，并更新其周围节点到起点的距离。

这个过程不断重复直至所有节点都被扩展完毕。

具体实现时，可以使用一个数组dist来存储每个节点到起点的距离，初始时所有节点到起点的距离都设为无穷大（表示不可达），起点到自己的距离设为0。

同时还需要使用一个visited数组来记录每个节点是否已经被扩展过。

在每次扩展时，从未被扩展过且与当前扩展节点相邻的节点中选择距离起点最短的节点作为下一个扩展节点，并更新其周围节点到起点的距离。

这个过程可以使用优先队列来实现。

二、Dijkstra算法实现例题下面我们通过一个例题来演示Dijkstra算法的具体实现过程。

例题描述：给定一个有向带权图，求从起点s到终点t的最短路径。

解题思路：根据Dijkstra算法的基本思想，我们可以使用一个优先队列来实现。

具体实现步骤如下：1. 初始化dist数组和visited数组。

2. 将起点s加入优先队列，并将其距离起点的距离设为0。

3. 重复以下步骤直至优先队列为空：（1）取出优先队列中距离起点最近的节点u。

（2）如果该节点已经被扩展过，则跳过此节点，否则将其标记为已扩展。

（3）如果该节点就是终点t，则返回其到起点的距离。

（4）否则，遍历该节点的所有邻居节点v，并更新它们到起点的距离。

如果某个邻居节点v之前未被扩展过，则将其加入优先队列中。

更新dist[v]后，需要将v加入优先队列中以便后续扩展。

4. 如果经过以上步骤仍然没有找到终点t，则表示不存在从起点s到终点t的路径。

代码实现：```#include <iostream>#include <queue>#include <vector>using namespace std;const int INF = 0x3f3f3f3f;const int MAXN = 1005;int n, m, s, t;int dist[MAXN], visited[MAXN];vector<pair<int, int>> graph[MAXN];void dijkstra() {priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> pq;pq.push(make_pair(0, s));dist[s] = 0;while (!pq.empty()) {pair<int, int> p = pq.top();pq.pop();int u = p.second;if (visited[u]) {continue;}visited[u] = 1;if (u == t) {return;}for (int i = 0; i < graph[u].size(); i++) {int v = graph[u][i].first;int w = graph[u][i].second;if (!visited[v] && dist[v] > dist[u] + w) {dist[v] = dist[u] + w;pq.push(make_pair(dist[v], v));}}}}int main() {cin >> n >> m >> s >> t;for (int i = 1; i <= m; i++) {int u, v, w;cin >> u >> v >> w;graph[u].push_back(make_pair(v, w));}memset(dist, INF, sizeof(dist));memset(visited, 0, sizeof(visited));dijkstra();if (dist[t] == INF) {cout << "No path from " << s << " to " << t << endl;} else {cout << "Shortest path from " << s << " to " << t << ": " << dist[t] << endl;}}```代码解析：首先定义了一些常量和全局变量，其中n表示节点数，m表示边数，s 表示起点，t表示终点。