C++简单实现Dijkstra算法

本文实例为大家分享了C++简单实现Dijkstra算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下

// Dijkstra.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <stack>
#define MAX_VALUE 1000
using namespace std;

struct MGraph
{
 int *edges[MAX_VALUE];
 int iVertexCount, iEdageCount;
};
void ReadDate(MGraph *mGraph, int *iBegin, int *iEnd);
void Dijkstra(MGraph *mGraph, int *pArrDis, int *pArrPath, int iBegin);
void PrintResult(int *pArrDis, int *pArrPath, int iBegin, int iEnd);

int main()
{
 int iBegin, iEnd;
 int *pArrPath = new int[MAX_VALUE];
 int *pArrDis = new int[MAX_VALUE];
 MGraph mGraph;
 for (int i = 0; i < MAX_VALUE; i++){
 mGraph.edges[i] = new int[MAX_VALUE];
 }
 ReadDate(&mGraph, &iBegin, &iEnd);
 Dijkstra(&mGraph, pArrDis, pArrPath, iBegin);
 PrintResult(pArrDis,pArrPath, iBegin, iEnd);
 system("pause");
 return 0;
}

void ReadDate(MGraph *mGraph, int *iBegin, int *iEnd){
 cout << "请输入顶点数量" << endl;
 cin >> mGraph->iVertexCount;
 cout << "请输入邻接矩阵数据:" << endl;
 for (int iRow = 1; iRow <= mGraph->iVertexCount; iRow++){
 for (int iCol = 1; iCol <= mGraph->iVertexCount; iCol++){
  cin >> mGraph->edges[iRow][iCol];
 }
 }

 //cout << "请输入顶点数和边数" << endl;
 //cin >> mGraph->iVertexCount >> mGraph->iEdageCount;
 //for (int iRow = 1; iRow <= mGraph->iVertexCount; iRow++){
 // for (int iCol = 1; iCol <= mGraph->iVertexCount; iCol++){
 // mGraph->edges[iRow][iCol] = -1;
 // }
 //}
 //cout << "请输入连通边及权重" << endl;
 //int iRow, iCol, iWeight;
 //for (int i = 1; i <= mGraph->iEdageCount; i++){
 // cin >> iRow >> iCol >> iWeight;
 // mGraph->edges[iRow][iCol] = iWeight;
 //}

 cout << "请输入查询的起点和终点" << endl;
 cin >> *iBegin >> *iEnd;
}

void Dijkstra(MGraph *mGraph, int *pArrDis, int *pArrPath, int iBegin){
 int iMin;
 int bArrVisited[MAX_VALUE];
 memset(bArrVisited, false, sizeof(bArrVisited));
 for (int i = 1; i <= mGraph->iVertexCount; i++){
 pArrPath[i] = -1;
 mGraph->edges[i][i] = 0;
 pArrDis[i] = mGraph->edges[iBegin][i] != -1 ? mGraph->edges[iBegin][i] : INT_MAX;
 }
 int iNewCost;
 int iSelected = iBegin;

 for (int i = 1; i <= mGraph->iVertexCount; i++){
 int iPre = iSelected;
 iMin = INT_MAX;
 for (int j = 1; j <= mGraph->iVertexCount; j++){
  if (!bArrVisited[j] && pArrDis[j] < iMin){
  iMin = pArrDis[j];
  iSelected = j;
  }
 }
 for (int j = 1; j <= mGraph->iVertexCount; j++){
  iNewCost = pArrDis[iSelected] != -1 && mGraph->edges[iSelected][j] != -1 ? pArrDis[iSelected] + mGraph->edges[iSelected][j] : INT_MAX;
  if (!bArrVisited[j] && iNewCost < pArrDis[j]){
  pArrPath[j] = iSelected;
  pArrDis[j] = iNewCost;
  //pArrPath[iSelected] = iSelected;
  }
 }
 //pArrPath[iSelected] = iPre;
 bArrVisited[iSelected] = true;
 }
}

void PrintResult(int *pArrDis, int *pArrPath, int iBegin, int iEnd){

 cout << "从" << iBegin << "开始到" << iEnd << "的最短路径长度为";
 cout << pArrDis[iEnd] << endl;
 cout << "所经过的最短路径节点为:";

 stack<int> stackVertices;
 int k = iEnd;
 do{
 k = pArrPath[k];
 stackVertices.push(k);
 } while (k != pArrPath[k] && k != -1);
 cout << stackVertices.top()*-1;
 stackVertices.pop();

 unsigned int nLength = stackVertices.size();
 for (unsigned int nIndex = 0; nIndex < nLength; nIndex++)
 {
 cout << " -> " << stackVertices.top();
 stackVertices.pop();
 }
 cout << " -> " << iEnd << endl;
}

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • C++简单实现Dijkstra算法

    本文实例为大家分享了C++简单实现Dijkstra算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下 // Dijkstra.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <stack> #define MAX_VALUE 1000 using namespace std; struct MGraph { int *edges[MAX_VALUE]; int iVertex

  • Python使用Dijkstra算法实现求解图中最短路径距离问题详解

    本文实例讲述了Python使用Dijkstra算法实现求解图中最短路径距离问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里继续前面一篇<Python基于Floyd算法求解最短路径距离问题>的内容,这里要做的是Dijkstra算法,与Floyd算法类似,二者的用途均为求解最短路径距离,在图中有着广泛的应用,二者的原理都是老生常谈了,毕竟本科学习数据结构的同学是不可能不学习这两个算法的,所以在这里我也不再累赘,只简单概述一下这个算法的核心思想: Dijkstra算法的输入有两个参数,一个是原始的数据矩

  • java实现Dijkstra算法

    本文实例为大家分享了java实现Dijkstra算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1 问题描述 何为Dijkstra算法? Dijkstra算法功能:给出加权连通图中一个顶点,称之为起点,找出起点到其它所有顶点之间的最短距离. Dijkstra算法思想:采用贪心法思想,进行n-1次查找(PS:n为加权连通图的顶点总个数,除去起点,则剩下n-1个顶点),第一次进行查找,找出距离起点最近的一个顶点,标记为已遍历:下一次进行查找时,从未被遍历中的顶点寻找距离起点最近的一个顶点, 标记为已遍历:

  • python3实现Dijkstra算法最短路径的实现

    问题描述 现有一个有向赋权图.如下图所示: 问题:根据每条边的权值,求出从起点s到其他每个顶点的最短路径和最短路径的长度. 说明:不考虑权值为负的情况,否则会出现负值圈问题. s:起点 v:算法当前分析处理的顶点 w:与v邻接的顶点 d v d_v dv​:从s到v的距离 d w d_w dw​:从s到w的距离 c v , w c_{v,w} cv,w​:顶点v到顶点w的边的权值 问题分析 Dijkstra算法按阶段进行,同无权最短路径算法(先对距离为0的顶点处理,再对距离为1的顶点处理,以此类

  • Dijkstra算法与Prim算法的异同案例详解

    目录 Dijkstra简述 Prim简述 异 同 思想 时间复杂度 Dijkstra特例 Dijkstra简述 Dijkstra算法用于构建单源点的最短路径树(MST)--即树中某个点到任何其他点的距离都是最短的.例如,构建地图应用时查找自己的坐标离某个地标的最短距离.可以用于有向图,但是不能存在负权值(Bellman-Ford可以处理负权值). 伪代码 Dijkstra() { for each u in G,V { //此处做初始化操作,给每个节点u赋键值+∞,设置空为父节点 u.key =

  • C++ Dijkstra算法之求图中任意两顶点的最短路径

    Dijkstra算法是图中找任意两点中最短路径的一种经典算法. 重点的步骤总结如下: 1.算法采用了并查集 (之后都叫它为 最短路径顶点集 ):即每次都找离开始顶点距离最短的顶点,然后把该顶点加入最短路径顶点集中(已经加入最短路径顶点集里的那些顶点 下一次就会跳过它了,并且,在顶点集里 任意两个顶点间的距离 都已经是最短) 2.用来记录从源点(开始顶点) 到vi (0<=i<=numVertices) 的最短距离 的数组dist[numVertices] ,并且这个数组的元素值是会不断变化的,

  • php实现简单洗牌算法

    如下所示: 复制代码 代码如下: <?php  /**   * 简单洗牌算法   */ $card_num=54; //牌数  print_r(wash_card($card_num)); function wash_card($card_num)  {      $cards=$tmp=array();      for($i=0;$i<$card_num;$i++){          $tmp[$i]=$i;      } for($i=0;$i<$card_num;$i++){

  • JS实现最简单的冒泡排序算法

    1. 算法步骤 比较相邻的元素.如果第一个比第二个大,就交换他们两个. 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对.这步做完后,最后的元素会是最大的数. 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较. 2. 动图演示 3. 什么时候最快 当输入的数据已经是正序时(都已经是正序了,我还要你冒泡排序有何用啊). 4. 什么时候最慢 当输入的数据是反序时(写一个 for 循环反序输出数据不就行了,干嘛要用你冒泡排序呢

  • java实现最短路径算法之Dijkstra算法

    前言 Dijkstra算法是最短路径算法中为人熟知的一种,是单起点全路径算法.该算法被称为是"贪心算法"的成功典范.本文接下来将尝试以最通俗的语言来介绍这个伟大的算法,并赋予java实现代码. 一.知识准备: 1.表示图的数据结构 用于存储图的数据结构有多种,本算法中笔者使用的是邻接矩阵. 图的邻接矩阵存储方式是用两个数组来表示图.一个一维数组存储图中顶点信息,一个二维数组(邻接矩阵)存储图中的边或弧的信息. 设图G有n个顶点,则邻接矩阵是一个n*n的方阵,定义为: 从上面可以看出,无

  • 基于Java实现的Dijkstra算法示例

    本文以实例形式介绍了基于Java实现的Dijkstra算法,相信对于读者研究学习数据结构域算法有一定的帮助. Dijkstra提出按各顶点与源点v间的路径长度的递增次序,生成到各顶点的最短路径的算法.即先求出长度最短的一条最短路径,再参照它求出长度次短的一条最短路径,依次类推,直到从源点v 到其它各顶点的最短路径全部求出为止. 其代码实现如下所示: package com.algorithm.impl; public class Dijkstra { private static int M =

随机推荐