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图文解说 Dijkstra.

时间:2016-05-27 21:39:38      阅读:207      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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Dijkstra

  太多文章了,有些简练,有些一笔带过.自己还是花了些时间才明白,刚脆自己写个图文说明的,希望能让还没明白的,尽快清楚.

 

  问题:求某点到图中其他所有点的最短路径(权值和最小)

 

 

Dijkstra.其实只有4个数据和3句话。明白了这3句话,这个算法就理解了。

第一个数据:还未到达的点的集合。noDone{顶点编号,权值}   顶点编号 和 原点到此编号最小权的候选值

第二个数据:源点 sourceVertex

第三个数据:最新到达的点 lastestVertex

第四个数据:最新到达的点的权  lVCost

 

第一句话:初始化noDone,把所有除源点之外的点,加入到nodne中。权为这个点直连原点的权,无直线设置为无限大int_max.

第二句话:如果noDone中还有数据,找出noDone中权直最小的点,并把这个点作为 lastestVertex,把它的权作为lVCost,顺便把它从noDone中删除

第三句话:更新noDone中的每个元素的权值,重复第二句话。

 

分析之前先看流程:

第一句话:初始化noDone,把所有除源点之外的点,加入到nodne中。权为这个点直连原点的权,无直线设置为无限大int_max.

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  完成后3个数据

  noDone:(1,3)(2,5)(3,9)(4,max)(5,6)(6,4)    

  sourceVertex:0

  lastestVertex:可以设置为sourceVertex的值。

  lVCost:0

 

 

 

第二句话:如果noDone中还有数据,找出noDone中权直最小的点,并把这个点作为 lastestVertex,把它的权作为lVCost,顺便把它从noDone中删除

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执行前数据:

  noDone:(1,3)(2,5)(3,9)(4,max)(5,6)(6,4)

  sourceVertex:0

  lastestVertex:0

  lVCost:0

 

(1,3)这个最小,点为1,权为3。

lastestVertex,更新为1

 

执行后数据:

  noDone:(2,5)(3,9)(4,max)(5,6)(6,4)

  sourceVertex:0

  lastestVertex:1

  lVCost:3

 

第三句话:更新noDone中的每个元素的权值,重复第二句话。

执行前数据:

  noDone:(2,5)(3,9)(4,max)(5,6)(6,4)

  sourceVertex:0

  lastestVertex:1

  lVCost:3

  

  如何更新,比较2个值看谁小。第一个值:点到原点的权。第二个值:点到lastestVertex的权+lVCost。

  比如:4点,到原点的权为无限大,到1点的权为8+3(lVCost)=11。11更小。所以(4,max)更新为(4,11)。

  这里其实只需要更新和lastestVertex相连的点,就可以。因为和lastestVertex不相连,那么肯定是原来的直更小,或相等。

 

执行后数据:

  noDone:(2,5)(3,9)(4,11)(5,6)(6,4)

  sourceVertex:0

  lastestVertex:1

  lVCost:3

 

分析和思索:

  源点到达某个点可以有很多路径,除非列出所有可能路径,再比较才能得出结果.

  是的,但有一个特例,就是和原点直联的所有点中,权直最小的那个点.暂且叫最近点.

  如图中,权直最小的是3, 1为最近点.

  我们马上就可以确定0->1这条路径,就是0和1的最短路径。

  如何证明:

  反证法:假如有 0->x-->1是最优路径.首先0->x就大于等于 3,因为从0出发,已经确定了0—>1最小。

  式子观察法:最优路径无非就是 x+y+z+...=总权值。x是从原点出发直连的路径。y是点的第二条路...总权值最小。就是去掉y,去掉z,找x最小的。就找到了所有最优路径中的最小的路径。

  想明白这个,才能继续往下处理。所以直连中,权最小的那个,已经确定了最优路径。权值就是直连路径的权。

 

  看一看,上面的分析已经解释了3句话中的2句了。

  第一句话:初始化noDone,把所有除源点之外的点,加入到nodne中。权为这个点直连原点的权,无直线设置为无限大int_max.

 

  第二句话:如果noDone中还有数据,找出noDone中权直最小的点,并把这个点作为 lastestVertex,把它的权作为lVCost,顺便把它从noDone中删除

 

  解释第三句话前先分析:

  如果纯粹继续贪心思路,可以得到另外一种解决方案,这是我在理解 Dijkstra.之前自己想出的思路。        可以看下自己笨拙的思路和别人的对比。

  我们先假设找出了原点到各个点的最短路径。那么第二条最短路径肯定是比第一条长,但比第三条短。废话!

  比第一条长,但比第三条短,在哪里呢?有2个地方,可供候选。

  1)继续从原点出发,找出除掉刚才找到的,第2长的。也就是0-》6。

  2)从新顶点1出发,找出最短的。也就是0-》1-》5。 比较0-》6和0-》1-》5,谁的权直更小。就完成了。

 

  没有其他可能了吗?为什么?

  首先只要把0->6作为下一个最短路径的候选, 那么0->2,0->3,0->4,0->5,以及由他们产生的路径,就比0-》6长。

  唯一的可能,就是曾经的最优路线0->1,基础上,走下一个点。

  

  思路是这样,没错,但Dijkstra为什么归纳在动态算法中。

  Dijkstra这个时候,并没有直接找下一个最短路径,而选择 更新和lastestVertex相连的点 的权。动态调整 每个点到 原点的 目前所能确定的最小权直。

  以方便他回到第二句话。找到新的最短路径。找到后,继续更新和lastestVertex相连的点 的权,每次都更新,每个点到 原点的 目前所能确定的最小权直。

  步步逼近,步步找出最小的那个。只有最小的才是确定的。最小的那个没有可能再小了,但其他的有可能在这个最小的基础上,饶个弯过来。比原来node中的权直更小。

  哎,这里总感觉说不明白,虽然自己明白。

  写下来把。  任何最短路径的产生,只可能是在原来所有最短路径的基础上,贪心的比较。

  这里要把原点到原点也当成一条最短路径。原点的最短路径就是0->0,

  我们只需要有新的最优顶点,更新和最优顶点相连的点,再来最优顶点。再更新和 这个最优顶点相连的点,上一次的最优顶点的不用管了,因为上次已经更新了。而且没次都会比较,保存最小的。

  所有的noDone中的权直,都是他本身的最小候选值,不是最终最优路径的权直,但是每次最小的那个权直不单是候选值,而且是最终最小权直。

   

  看来还是贴公式更简洁。

 

代码 c。

struct distance
{
    int noGet;
    int dist;
};

int main()
{
    int matrix[7][7]={
    0,3,5,9,0x7fffffff,6,4,
    3,0,0x7fffffff,0x7fffffff,8,5,0x7fffffff,
    5,0x7fffffff,0,0x7fffffff,2,0x7fffffff,0x7fffffff,
    9,0x7fffffff,0x7fffffff,0,0x7fffffff,0x7fffffff,0x7fffffff,
    0x7fffffff,8,2,0x7fffffff,0,0x7fffffff,0x7fffffff,
    6,5,0x7fffffff,0x7fffffff,0x7fffffff,0,1,
    4,0x7fffffff,0x7fffffff,0x7fffffff,0x7fffffff,1,0
    };

    int minTop=0;
    struct distance noG[6]=
    {
        {1,3},{2,5},{3,9},{4,0x7fffffff},{5,6},{6,4}
    };


    int count_minRd=1;

    int i=0;
    while(count_minRd<7)
    {
        int shortest=0x7fffffff;
        int shortest_i=0;
        for(i=0;i<6;i++)
        {
            if(noG[i].noGet!=-1)
            {
                if(noG[i].dist<=shortest)
                {
                    shortest_i=i;
                    shortest=noG[i].dist;
                }
            }
        }

        minTop=shortest_i;//更新刚找出的最短路径的顶点。

        printf("0->....->%d cost:%d\n",minTop+1,shortest);

        noG[shortest_i].noGet=-1;//简单的赋直为-1,表示删除。

        //动态更新,剩下未处理的点的权值。,对比到源点和到新顶点+新顶点本身权值,取小值。
        for(i=0;i<6;i++)
        {
            if(noG[i].noGet!=-1)
            {
                int i_n=i+1;
                int i_t=minTop+1;
                int newCost=0x7fffffff;//只有相联,才需要更新,因为只有相连的权值才会发生变化。
                if(matrix[0,i_n]<matrix[i_n][i_t]+noG[shortest_i].dist && matrix[i_n][i_t]!=0x7fffffff)
                {
                    newCost=matrix[0,i_n];
                }
                else if(matrix[0][i_n]>matrix[i_n][i_t]+noG[shortest_i].dist && matrix[i_n][i_t]!=0x7fffffff)
                {
                    newCost=matrix[i_n][i_t]+noG[shortest_i].dist;
                }
                if(newCost<noG[i].dist)
                {
                    noG[i].dist=newCost;
                }
            }
        }

        count_minRd++;
    }

    return 0;
}

 

  

    

 

图文解说 Dijkstra.

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原文地址:http://www.cnblogs.com/lsfv/p/5534883.html

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