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数据结构与算法(十四)——图的最短路径问题

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拉维
发布2022-06-15 11:52:07
4830
发布2022-06-15 11:52:07
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文章被收录于专栏:iOS小生活

最短路径,指的是从连接图中的某个顶点出发到达到达另外一个顶点所经过的边的权重和最小的那一条路径

求解图的最短路径有很多个算法,比如Dijkstra算法、Floyd算法、SPFA算法等,我们今天主要是介绍Dijkstra算法

一、算法思路

1,该算法中最关键的,就是需要设计如下三个数组

foundStatus是一个数组,元素个数等于图的顶点个数,该数组记载了自顶点V0出发到达其余各个顶点的最短路径是否已经确定找到。

foundStatus[i]表示是否已经求得顶点V0到顶点Vi的最短路径,true是已经求得,false是暂未求得

*shortestDiscounts是一个int类型的数组,其元素个数等于图的顶点个数,该数组记载了自顶点V0到其余各个顶点的最短路径值是多少。

*shortestDiscounts[i]表示,顶点V0到顶点Vi的最短路径值是多少

*previousVertexes是一个数组。

*previousVertexes[i]表示,顶点i在最短路径上的上一个顶点(前驱顶点)是谁。

如果顶点i是第一个顶点,则*previousVertexes[i]=-1

2,代码流程

(1)声明三个数组foundStatus、shortestPathValues和previousVertexes,并且对其进行遍历初始化。

foundStatus数组初始化为false,表示均未确定起始顶点到各个顶点的最短路径;

shortestPathValues初始化为初始顶点到各个顶点的权值(路径值)大小;

previousVertexes初始化为0,代表所有顶点在最短路径上的上一个顶点都是初始顶点

(2)将初始顶点V0放到最短路径中。

foundStatus[0] = true,表示已经找到初始顶点到其自身的最短路径;

shortestPathValues[0] = 0,表示初始顶点到其自身的路径值大小是0;

previousVertexes = -1,表示初始顶点在最短路径中没有上一个顶点。

(3)遍历其他所有的顶点,找到初始顶点V0到其他各顶点的最短路径。在每一次遍历中,都做如下事情:

① 找到当前shortestPathValues数组中尚未确定最小路径的最小路径值min,以及该最小路径值所对应的顶点k

② 此时初始顶点到顶点k的最小路径已经确定了,因此设置foundStatus[k] = true

③ 找到顶点k的其他尚未确定最小路径的顶点,检查(min+【顶点k到当前遍历到的顶点的路径值】)是否小于【初始顶点到当前遍历到的顶点的路径值】。如果小于则更新shortestPathValues和previousVertexes数组。

二、代码

代码语言:javascript
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//
//  main.c
//  Dijkstra
//
//  Created by 拉维 on 2022/4/29.
//

#include <stdio.h>
#include <stdbool.h>

#pragma mark - 创建一个图

// 无穷值
#define INFINITY 95535

// 图中顶点最大数量
#define Max_Vertexes_count 20

// 图结构
typedef struct Graph {
  int vertexes[Max_Vertexes_count]; // 顶点表
  int edges[Max_Vertexes_count][Max_Vertexes_count]; // 边表
  int countOfVertexes; // 顶点数
  int countOfEdges; // 边数
} Graph;

// 创建图
void createGraph(Graph *graph) {
  // 初始化顶点数、边数
  graph->countOfVertexes = 9;
  graph->countOfEdges = 16;

  // 初始化顶点表
  for (int i = 0; i < graph->countOfVertexes; i++) {
    graph->vertexes[i] = i;
  }

  // 初始化边表
  for (int i = 0; i < graph->countOfVertexes; i++) {
    for (int j = i; j < graph->countOfVertexes; j++) {
      graph->edges[i][j] = i == j ? 0 : INFINITY;
    }
  }

  // 个性化边表信息
  graph->edges[0][1]=1;
  graph->edges[0][2]=5;
  graph->edges[1][2]=3;
  graph->edges[1][3]=7;
  graph->edges[1][4]=5;

  graph->edges[2][4]=1;
  graph->edges[2][5]=7;
  graph->edges[3][4]=2;
  graph->edges[3][6]=3;
  graph->edges[4][5]=3;

  graph->edges[4][6]=6;
  graph->edges[4][7]=9;
  graph->edges[5][7]=5;
  graph->edges[6][7]=2;
  graph->edges[6][8]=7;

  graph->edges[7][8]=4;

  // 无向图需要对称
  for (int i = 0; i < graph->countOfVertexes; i++) {
    for (int j = i+1; j < graph->countOfVertexes; j++) {
      graph->edges[j][i] = graph->edges[i][j];
    }
  }
}

#pragma mark - 最短路径

void shortestPath(Graph graph, int v0, int endVertex) {
  /*
   1,声明三个数组。
   foundStatus是一个数组,元素个数等于图的顶点个数。
   foundStatus[i]表示是否已经求得顶点V0到顶点Vi的最短路径,true是已经求得,false是暂未求得

   *shortestDiscounts是一个int类型的数组,其元素个数等于图的顶点个数。
   *shortestDiscounts[i]表示,顶点V0到顶点Vi的最短路径值是多少

   *previousVertexes是一个数组。
   *previousVertexes[i]表示,顶点i在最短路径上的上一个顶点(前驱顶点)是谁。
   如果顶点i是第一个顶点,则*previousVertexes[i]=-1
   */
  bool foundStatus[graph.countOfVertexes];
  int shortestPathValues[graph.countOfVertexes];
  int previousVertexes[graph.countOfVertexes];

  // 2,初始化
  for (int i = 0; i < graph.countOfVertexes; i++) {
foundStatus[i] = false;
shortestPathValues[i] = graph.edges[v0][i];
previousVertexes[i] = v0;
  }

foundStatus[v0] = true;
shortestPathValues[v0] = 0;
previousVertexes[v0] = -1;

  // 3,遍历各个顶点
for (int i = 1; i < graph.countOfVertexes; i++) {
    // 3.1 找寻shortestPathValues数组中最小的那个路径值min,并确定对应的顶点vertexIndex
int min = INFINITY; // 最小路径值
int vertexIndex = v0; // 最小路径值对应的顶点下标
for (int j  = 0; j < graph.countOfVertexes; j++) {
if (!foundStatus[j] && shortestPathValues[j] < min) {
min = shortestPathValues[j];
vertexIndex = j;
      }
    }

    // 3.2 将顶点vertexIndex标记为已经确定找到了最短路径
foundStatus[vertexIndex] = true;

    // 找到指定两个顶点间的最短路径后,打印该最短路径信息
if (vertexIndex == endVertex) {
int tempIndex = endVertex;
while (tempIndex != v0) {
printf("[%d, %d] = %d\n", previousVertexes[tempIndex], tempIndex, graph.edges[previousVertexes[tempIndex]][tempIndex]);
tempIndex = previousVertexes[tempIndex];
      }
return;
    }

    // 3.3 找寻与顶点vertexIndex连接的其他顶点,看看顶点v0通过顶点vertexIndex抵达这些顶点会不会更短一些
for (int i = 0; i < graph.countOfVertexes; i++) {
if (!foundStatus[i] && (min + graph.edges[vertexIndex][i] < shortestPathValues[i])) {
shortestPathValues[i] = min + graph.edges[vertexIndex][i];
previousVertexes[i] = vertexIndex;
      }
    }
  }
}

int main(int argc, const char * argv[]) {
  // insert code here...
printf("Hello, World!\n");

Graph graph;
createGraph(&graph);
shortestPath(graph, 3, 5);

return 0;
}

以上。

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原始发表:2022-04-30,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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