标签:路径 下标 扩展 专业课 之间 序号 value 包含 原来
本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载!
1.1、定义概览
Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型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。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算法是很有代表性的最短路径算法,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。注意该算法要求图中不存在负权边。
问题描述:在无向图 G=(V,E) 中,假设每条边 E[i] 的长度为 w[i],找到由顶点 V0 到其余各点的最短路径。(单源最短路径)
1.2、算法描述
1)算法思想: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。在加入的过程中,总保持从源点v到S中各顶点的最短路径长度不大于从源点v到U中任何顶点的最短路径长度。此外,每个顶点对应一个距离,S中的顶点的距离就是从v到此顶点的最短路径长度,U中的顶点的距离,是从v到此顶点只包括S中的顶点为中间顶点的当前最短路径长度。
2)算法步骤:
a.初始时,S只包含源点,即S={v},v的距离为0。U包含除v外的其他顶点,即:U={其余顶点},若v与U中顶点u有边,则<u,v>正常有权值,若u不是v的出边邻接点,则<u,v>权值为∞。
b.从U中选取一个距离v最小的顶点k,把k,加入S中(该选定的距离就是v到k的最短路径长度)。
c.以k为新考虑的中间点,修改U中各顶点的距离;若从源点v到顶点u的距离(经过顶点k)比原来距离(不经过顶点k)短,则修改顶点u的距离值,修改后的距离值的顶点k的距离加上边上的权。
d.重复步骤b和c直到所有顶点都包含在S中。
1 public class GraphByMatrix { 2 public static final boolean UNDIRECTED_GRAPH = false;//无向图标志 3 public static final boolean DIRECTED_GRAPH = true;//有向图标志 4 5 public static final boolean ADJACENCY_MATRIX = true;//邻接矩阵实现 6 public static final boolean ADJACENCY_LIST = false;//邻接表实现 7 8 public static final int MAX_VALUE = Integer.MAX_VALUE; 9 private boolean graphType; 10 private boolean method; 11 private int vertexSize; 12 private int matrixMaxVertex; 13 14 //存储所有顶点信息的一维数组 15 private Object[] vertexesArray; 16 //存储图中顶点之间关联关系的二维数组,及边的关系 17 private int[][] edgesMatrix; 18 19 // 记录第i个节点是否被访问过 20 private boolean[] visited; 21 22 /** 23 * @param graphType 图的类型:有向图/无向图 24 * @param method 图的实现方式:邻接矩阵/邻接表 25 */ 26 public GraphByMatrix(boolean graphType, boolean method, int size) { 27 this.graphType = graphType; 28 this.method = method; 29 this.vertexSize = 0; 30 this.matrixMaxVertex = size; 31 32 if (this.method) { 33 visited = new boolean[matrixMaxVertex]; 34 vertexesArray = new Object[matrixMaxVertex]; 35 edgesMatrix = new int[matrixMaxVertex][matrixMaxVertex]; 36 37 //对数组进行初始化,顶点间没有边关联的值为Integer类型的最大值 38 for (int row = 0; row < edgesMatrix.length; row++) { 39 for (int column = 0; column < edgesMatrix.length; column++) { 40 edgesMatrix[row][column] = MAX_VALUE; 41 } 42 } 43 44 } 45 } 46 47 /********************最短路径****************************/ 48 //计算一个顶点到其它一个顶点的最短距离 49 public void Dijkstra(Object obj) throws Exception { 50 Dijkstra(getVertexIndex(obj)); 51 } 52 public void Dijkstra(int v0) { 53 int[] dist = new int[matrixMaxVertex]; 54 int[] prev = new int[matrixMaxVertex]; 55 56 //初始化visited、dist和path 57 for (int i = 0; i < vertexSize; i++) { 58 //一开始假定取直达路径最短 59 dist[i] = edgesMatrix[v0][i]; 60 visited[i] = false; 61 62 //直达情况下的最后经由点就是出发点 63 if (i != v0 && dist[i] < MAX_VALUE) 64 prev[i] = v0; 65 else 66 prev[i] = -1; //无直达路径 67 } 68 69 //初始时源点v0∈visited集,表示v0 到v0的最短路径已经找到 70 visited[v0] = true; 71 72 // 下来假设经由一个点中转到达其余各点,会近些,验证之 73 // 再假设经由两个点中转,会更近些,验证之,..... 74 // 直到穷举完所有可能的中转点 75 int minDist; 76 int v = 0; 77 for (int i = 1; i < vertexSize; i++) { 78 //挑一个距离最近经由点,下标装入 v 79 minDist = MAX_VALUE; 80 81 for (int j = 0; j < vertexSize; j++) { 82 if ((!visited[j]) && dist[j] < minDist) { 83 v = j; // 经由顶点j中转则距离更短 84 minDist = dist[j]; 85 } 86 } 87 visited[v] = true; 88 89 /*顶点v并入S,由v0到达v顶点的最短路径为min. 90 假定由v0到v,再由v直达其余各点,更新当前最后一个经由点及距离*/ 91 for (int j = 0; j < vertexSize; j++) { 92 if ((!visited[j]) && edgesMatrix[v][j] < MAX_VALUE) { 93 94 if (minDist + edgesMatrix[v][j] <= dist[j]) { 95 //如果多经由一个v点到达j点的 最短路径反而要短,就更新 96 dist[j] = minDist + edgesMatrix[v][j]; 97 98 prev[j] = v; //经由点的序号 99 } 100 101 } 102 } 103 104 } 105 106 for (int i = 1; i < matrixMaxVertex; i++) { 107 System.out.println("**" + vertexesArray[v0] + "-->" +vertexesArray[i] + " 的最短路径是:" + dist[i]); 108 } 109 } 110 111 //获取顶点值在数组里对应的索引 112 private int getVertexIndex(Object obj) throws Exception { 113 int index = -1; 114 for (int i = 0; i < vertexSize; i++) { 115 if (vertexesArray[i].equals(obj)) { 116 index = i; 117 break; 118 } 119 } 120 if (index == -1) { 121 throw new Exception("没有这个值!"); 122 } 123 124 return index; 125 } 126 127 /** 128 * 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 129 */ 130 public void Dijkstra2(int v0) { 131 // LinkedList实现了Queue接口 FIFO 132 Queue<Integer> queue = new LinkedList<Integer>(); 133 for (int i = 0; i < vertexSize; i++) { 134 visited[i] = false; 135 } 136 137 //这个循环是为了确保每个顶点都被遍历到 138 for (int i = 0; i < vertexSize; i++) { 139 if (!visited[i]) { 140 queue.add(i); 141 visited[i] = true; 142 143 while (!queue.isEmpty()) { 144 int row = queue.remove(); 145 System.out.print(vertexesArray[row] + "-->"); 146 147 for (int k = getMin(row); k >= 0; k = getMin(row)) { 148 if (!visited[k]) { 149 queue.add(k); 150 visited[k] = true; 151 } 152 } 153 154 } 155 } 156 } 157 } 158 159 private int getMin( int row) { 160 int minDist = MAX_VALUE; 161 int index = 0; 162 for (int j = 0; j < vertexSize; j++) { 163 if ((!visited[j]) && edgesMatrix[row][j] < minDist) { 164 minDist = edgesMatrix[row][j]; 165 index = j; 166 } 167 } 168 if (index == 0) { 169 return -1; 170 } 171 return index; 172 } 173 174 public boolean addVertex(Object val) { 175 assert (val != null); 176 vertexesArray[vertexSize] = val; 177 vertexSize++; 178 return true; 179 } 180 181 public boolean addEdge(int vnum1, int vnum2, int weight) { 182 assert (vnum1 >= 0 && vnum2 >= 0 && vnum1 != vnum2 && weight >= 0); 183 184 //有向图 185 if (graphType) { 186 edgesMatrix[vnum1][vnum2] = weight; 187 188 } else { 189 edgesMatrix[vnum1][vnum2] = weight; 190 edgesMatrix[vnum2][vnum1] = weight; 191 } 192 193 return true; 194 } 195 196 }
1 @Test 2 public void testWeight() throws Exception { 3 GraphByMatrix graph = new GraphByMatrix(Graph.UNDIRECTED_GRAPH, Graph.ADJACENCY_MATRIX, 6); 4 5 graph.addVertex("1"); 6 graph.addVertex("2"); 7 graph.addVertex("3"); 8 graph.addVertex("4"); 9 graph.addVertex("5"); 10 graph.addVertex("6"); 11 12 graph.addEdge(0, 1,7); 13 graph.addEdge(0, 2,9); 14 graph.addEdge(0, 5,14); 15 16 graph.addEdge(1, 3,15); 17 graph.addEdge(1, 2,10); 18 19 graph.addEdge(2, 3,11); 20 graph.addEdge(2, 5,2); 21 22 graph.addEdge(3, 4,6); 23 graph.addEdge(4, 5,9); 24 25 graph.Dijkstra(0); 26 System.out.println(); 27 graph.Dijkstra("1"); 28 System.out.println(); 29 graph.Dijkstra2(0); 30 System.out.println(); 31 }
标签:路径 下标 扩展 专业课 之间 序号 value 包含 原来
原文地址:http://www.cnblogs.com/frankdevhub/p/7401088.html