开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

为什么Dijkstra + priority_queue比Dijkstra +队列性能最差？

Dijkstra算法是一种用于解决单源最短路径问题的经典算法，它通过不断更新起始节点到其他节点的最短距离来找到最短路径。在实现Dijkstra算法时，可以使用不同的数据结构来存储和管理节点的信息，其中包括使用队列和使用优先队列。

在Dijkstra算法中，使用队列的实现方式是将待处理的节点按照到起始节点的距离进行排序，然后按照顺序处理这些节点。每次处理一个节点时，需要更新与该节点相邻节点的距离，并将其加入队列中。然而，使用队列的方式存在一个问题，即每次处理一个节点时，需要遍历整个队列来找到距离起始节点最近的节点，这样的时间复杂度为O(n)，其中n为节点的数量。

相比之下，使用优先队列的方式可以在O(logn)的时间复杂度内找到距离起始节点最近的节点。优先队列是一种基于堆的数据结构，它可以根据元素的优先级进行排序和访问。在Dijkstra算法中，可以使用优先队列来存储节点，并根据节点到起始节点的距离作为优先级进行排序。这样，在每次处理节点时，只需要从优先队列中取出优先级最高的节点，而不需要遍历整个队列。这样可以大大提高算法的效率。

因此，Dijkstra算法使用优先队列的方式比使用队列的方式性能更好。使用优先队列可以减少查找最近节点的时间复杂度，从而加快算法的执行速度。在实际应用中，如果需要使用Dijkstra算法求解最短路径问题，推荐使用基于优先队列的实现方式。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云云服务器（CVM）：提供弹性、可靠的云服务器实例，适用于各种应用场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云数据库MySQL版：提供高性能、可扩展的MySQL数据库服务，适用于各种规模的应用。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
腾讯云人工智能平台（AI Lab）：提供丰富的人工智能服务和开发工具，帮助用户快速构建和部署AI应用。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ailab
腾讯云物联网平台（IoT Hub）：提供全面的物联网解决方案，包括设备接入、数据管理、消息通信等功能。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/iothub
腾讯云移动应用开发平台（MADP）：提供一站式移动应用开发和管理服务，帮助开发者快速构建高质量的移动应用。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/madp

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Python 算法基础篇之最短路径算法： Dijkstra 算法和 Floyd-Warshall 算法

2.1 Dijkstra 算法的实现下面是 Dijkstra 算法的 Python 实现： import heapq def dijkstra(graph, start): distances...= {node: float('inf') for node in graph} distances[start] = 0 priority_queue = [(0, start)]...while priority_queue: current_distance, current_node = heapq.heappop(priority_queue)...distances[neighbor]: distances[neighbor] = distance heapq.heappush(priority_queue...在函数中，我们使用了一个优先队列（堆）来存储待处理的节点，并在遍历时按距离的顺序进行处理。

1.5K2 0

【最短路算法】Dijkstra+heap和SPFA的区别

单源最短路问题(SSSP)常用的算法有Dijkstra，Bellman-Ford，这两个算法进行优化，就有了Dijkstra+heap、SPFA(Shortest Path Faster Algorithm...image.png image.png typedef pair PII; priority_queue,greater > q; ... while...SPFA是用双端队列，每次取出队头，来更新距离，它之后可能还会入队。它是一种动态逼近法，因为每次松弛距离都会减小，所以松弛一定会有结束的。如果一个点入队超过n次就是存在负环。...复杂度分析对比 image.png 适用场景如果是稠密图，Dijkstra+heap比SPFA快。稀疏图则SPFA更快。...SPFA可以有SLF和LLL两种优化，SLF就是d比队头小就插入队头，否则插入队尾。

1.3K1 0

一次讲透次短路及条数问题，详细探讨dijkstra算法的本质

可是朴素的 dijkstra从来都不是我的重点~ 挣扎抛开【1】中讲解的大道理不谈，咱们先谈wa的细节, 对于上面wa掉的优先队列优化的dijkstra求次短路，用给出的反例数据进行debug的时候发现错误的关键原因在于代码第...其实不然, 因为首先就无法解释为什么朴素O(n^2)能AC, 而优先队列式的dijkstra会wa掉. 其次, 为什么后面让KK的顶点也加入到堆的比较序就可以A了?...所以我们猜测, 不论是朴素O（n^2）dijkstra还是加了KK排序的优先队列式的dijkstra，都是保证了顶点按照某一次序搜索，从而防止了 “已经出堆的状态被当前出堆的状态非严格松弛” 这种事情的发生的...所以出现discuss里说的，用优先队列WA，用朴素AC的情况。而网上的一些用优先队列AC的题解中，在重载的< 中比较了编号大小，侥幸AC，但不正确。...为什么能保证算法正确?

1.7K2 0

Python算法解析：寻找最短路径！

迪杰斯特拉算法和贝尔曼-福特算法的原理和实现步骤迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）：迪杰斯特拉算法通过维护一个距离表，不断更新起始节点到其他节点的最短距离，直到找到最短路径。...算法使用优先队列来选择下一个要处理的节点，以确保总是选择距离最短的节点进行扩展。...= [(0, start)] while priority_queue: current_distance, current_node = heapq.heappop(priority_queue...4}, 'D': {'E': 1}, 'E': {'F': 1}, 'F': {} } start_node = 'A' print("迪杰斯特拉算法结果:") print(dijkstra...然后，我们分别实现了迪杰斯特拉算法dijkstra和贝尔曼-福特算法bellman_ford来找到最短路径。下集预告这就是第十五天的教学内容，关于最短路径算法的原理、实现步骤和应用场景。

5702 0

Python高级数据结构——图论算法（Graph Algorithms）

not in visited: dfs(graph, neighbor, visited)# 示例dfs(graph_list.graph, 0)广度优先搜索（BFS）BFS 使用队列实现...最短路径算法Dijkstra算法Dijkstra算法用于求解单源最短路径，通过贪心策略逐步找到最短路径。...} distances[start] = 0 priority_queue = [(0, start)] while priority_queue: current_distance..., current_vertex = heapq.heappop(priority_queue) if current_distance > distances[current_vertex...在Python中，可以使用字典等数据结构来表示图，通过深度优先搜索、广度优先搜索、Dijkstra算法、Prim算法等实现图论算法。

4431 0

Python高级数据结构——图论算法（Graph Algorithms）

visited: dfs(graph, neighbor, visited) # 示例 dfs(graph_list.graph, 0) 广度优先搜索（BFS） BFS 使用队列实现...最短路径算法 Dijkstra算法 Dijkstra算法用于求解单源最短路径，通过贪心策略逐步找到最短路径。...} distances[start] = 0 priority_queue = [(0, start)] while priority_queue: current_distance..., current_vertex = heapq.heappop(priority_queue) if current_distance > distances[current_vertex...在Python中，可以使用字典等数据结构来表示图，通过深度优先搜索、广度优先搜索、Dijkstra算法、Prim算法等实现图论算法。

1.2K1 0

spfa(链式前向星)+dijkstra(链式前向星)

q.front(); q.pop(); color[st]=0;//这里就是和bfs的唯一区别，bfs没有这里，所以color表示的就是这个点有没有进过，进过就不用进了 //spfa里color表示的是队列里有没有...我理解 d i j k s t r a 实际上是 B F S + 贪心我理解dijkstra实际上是BFS+贪心我理解dijkstra实际上是BFS+贪心 #include <iostream...(int b,int e){ priority_queue > p;//有限队列存最小节点（默认优先级较大） int d[maxn];//用于记录起点s到v的最短路 memset...(1,n)); return 0; } 最短路径问题—Dijkstra算法详解 https://blog.csdn.net/qq_35644234/article/details/60870719 dijkstra...(){ priority_queue q; int d[maxn]; memset(d,INF,sizeof d); d[1]=0; q.push(Time{ 0,1}); while

4534 0

Learn Dijkstra For The Last Time

问自己这样几个问题： Dijkstra 算法的每个过程是在干什么？ Dijkstra 算法为什么是正确的？也许你在小学就已经能熟练的打出 Dijkstra 的板子，拿它在各大 OJ 上厮杀。...我可以手指不停地将它敲出来，也会记录最短路径、最短路计数之类的拓展，但我不明白它的 Key Inspiration 是什么，不理解它「为什么」这么做，「为什么」是正确的。...那么这条路径一定不能取得比当前 \operatorname{D}(u) 更优的值。因此，该更短路不存在。 PS：这里还能看出 Dijkstra 为什么不能处理负权图。...优先队列：和二叉堆类似，但使用优先队列时，如果同一个点的最短路被更新多次，因为先前更新时插入的元素不能被删除，也不能被修改，只能留在优先队列中，故优先队列内的元素个数是 O(m) 的，时间复杂度为 O(...operator>(const node& a) const { return dis > a.dis; } }; vector e[maxn]; int dis[maxn], vis[maxn]; priority_queue

9972 0

算法基础学习笔记——⑪拓扑排序最短路

() { memset(dist, 0x3f, sizeof dist); dist[1] = 0; priority_queue, greater...dijkstra算法 O(n2)最裸的dijkstra算法，不用堆优化。每次暴力循环找距离最近的点。只能处理边权为正数的问题。图用邻接矩阵存储。...也可以直接使用STL中的 priority_queue，但不能支持对堆中元素的修改，不过我们可以将所有修改过的点直接插入堆中，堆中会有重复元素，但堆中元素总数不会大于 m。...() { memset(dist, 0x3f, sizeof dist); dist[1] = 0; priority_queue, greater...但需要注意的是，在网格图中，spfa算法的效率比较低，如果边权为正，则尽量使用 dijkstra 算法。图采用邻接表存储。队列为手写的循环队列。

1231 0

Dijkstra+Priority_Queue

Dijkstra英文wiki：传送门，中文博客：传送门 Dijkstra+优先队列：传送门本篇所有知识点部分（及其拓展链接）均采用C++进行介绍。...Tag：图论 ---- 目录前置知识 Dijkstra+Priority_Queue模板前置知识优先队列：时间复杂度O（lg（n））普通的队列是一种先进先出的数据结构，元素在队列尾追加，而从队列头删除...在优先队列中，元素被赋予优先级。当访问元素时，具有最高优先级的元素最先删除。优先队列具有最高级先出（first in, largest out）的行为特征。通常采用堆数据结构来实现。...data,n); for(int i=1;i<=Heap_size;i++) cout<<Heap[i]<<" "; cout<<endl; return 0; } Dijkstra...v[150000],w[150000],next[150000],first[150000],n,m,d[150000], tot; int maxn[21]; bool done[150000]; priority_queue

2041 0

最短路算法实现与分析：Dijkstra算法，Floyed，Bellman-Ford, SPFA算法；

这个问题通常称为单源最短路径问题； Dijkstra算法：Dijkstra算法使用的是贪心的思想，即在问题求解是总是选择当前最优解；该算法用于求解单源最短路问题，不能处理负权，只能用于正权图中；算法使用贪心策略...算法：更新的是源点到未标记集合之间的距离； Dijkstra 算法可以使用堆进行优化：堆优化，Dijkstra算法的核心是，先找到最小距离，然后在更新；在不优化的时候，我们是通过循环来找到最小距离的；我们可以使用优先队列来进行优化...；优先队列一般使用堆来进行实现，所以可以认为是堆优化；C++中有std::priority_queue容器适配器可以来进行使用； ?...，每次将距离更新且不在队列中的点入队；每次从队列中取出一个顶点，对它所有相邻的节点进行松弛，如果某个顶点松弛成功，如归该点不在队列中，则将其入队，重复这样的操作，直到队列为空为止；如果一个节点入队次数超过...标记u已经出队，将与u有边相连的点进行v进行松弛操作；如果松弛成功并且v不在队列中，则v入队；重复上述操作直到队列为空；时间复杂度分析： Floyed算法：求多源最短路，可以处理负边；时间复杂度为O

1.4K2 0

HDU 2544 最短路(链式前向星+dijkstra优先队列优化)

pid=2544 第一次用队列优化加链式前向星，所以找了道模板题来练手，体验感不错.....v,int w){ Edge[num].to = v; Edge[num].w = w; Edge[num].Next = Head[u]; Head[u] = num++; } void dijkstra...ans){ bool vis[maxn]; int dis[maxn]; memset(dis,inf,sizeof(dis)); memset(vis,false,sizeof(vis)); priority_queue...for(int i=0;i<m;i++){ int u,v,w; scanf("%d%d%d",&u,&v,&w); add(u,v,w); add(v,u,w); } dijkstra

7572 0

C++ Dijkstra 最短路径求解算法的两种实现方案

矩阵存储常规时间复杂度：O(n)，可以使用堆优化优先队列，时间复杂度降低到O(logN)。缺点是对于稀疏图而言空间浪费严重。...pri[i]=1; continue; } //其它顶点都可候选 pri[i]=0; } } /* * *Dijkstra...算法 */ void dijkstra() { for(int i=1; i<=v; i++) { //从候选队列中选择一个顶点，要求到起始顶点的距离为最近的...i<=v; i++) { cout<<dis[i]<<"\t"; } } int main() { cin>>v>>e; init(); dijkstra...priority_queue proQue; public: Graph( int v,int e ) { this->v=v; this

4201 0

【USACO 3.2】Sweet Butter（最短路）

题解枚举到的某点，然后优先队列优化的dijkstra求最短路，把给定的点到其的最短路加起来，更新最小值。复杂度是 (O(NElogE)) 。...int v,c; int operator<(const qnode& r)const{ return c>r.c; } }; int d[N],vis[N]; int dijkstra...(int s){ for(int i=1;i<=p;i++){d[i]=inf;vis[i]=0;} priority_queueque; while(!...add(u,v,w); add(v,u,w); } int ans=inf; for(int i=1;i<=p;i++){ int tans=dijkstra

3953 0

图论-单源最短路径（Dijskal算法）

Cards Dijkstra ---- image.png 原理 ---- Dijkstra算法应用了贪心的思想，即“抄近路走”。...上述方法中，对于每次寻找B中距离最近结点，可以用优先队列实现，这样依赖复杂度就能优化到 O(mlog(n))。...q; //优先队列 q.push(node(s, dis[s])); //入队起点 while (!...(int s) { dis[s] = 0; priority_queueq; q.push(node(s, dis[s])); while (!...() { dis[0] = 0; priority_queueq; q.push(node(0, dis[0])); while (!

9422 0

【USACO 2.4 】Bessie Come Home

dis[N],b[N]; struct cmp{ bool operator ()(int a,int b){ return dis[a]>dis[b]; } }; priority_queue...,cmp>q; void dijkstra(){ int s=get('Z'); int ans=inf,ansi; memset(dis,inf...q.empty()){ int p=q.top(); q.pop(); if(b[p])continue; b[p]=1;//出队列时标记它已经用来更新过...=v) add(get(u),get(v),w); } dijkstra(); return 0; }

5204 0

HDU 1874 畅通工程续 dijkstra+priority_queue

不说废话，接下来我讲一下优先队列拍最短路其实优先队列相较之邻接矩阵跑什么SPFA，Bellman_Flod有着时空复杂度上的优势因为队列pop（）的性质可以减少不必要的循环，而且不易被卡常，如果数据太大的话邻接矩阵也不好存啊...，所以我们选择链式前向星+priority_queue就很nice了。...val=val; } bool operator <(const point &x)const{ return val>x.val; } }; void dijkstra...(int s){ memset(vis,0,sizeof(vis)); for(int i=0;i<n;i++)dis[i]=inf; priority_queue...add(to,from,val); } int s,t; cin>>s>>t; //源点,目的地 dijkstra

3953 0

单源最短路径（狄克斯特拉算法）

= 0; j < k; ++j) { cin >> v >> c; M[u][v] = c; } } dijkstra...这就需要用到优先级队列。这里我们用到的优先级队列需要是小根堆。在应用STL的priority_queue之后，剩下的部分其实思路是类似的。直接看代码就好了。...MAXN]; //加权有向图的邻接表表示法 int color[MAXN] = {0}; int d[MAXN]; int p[MAXN]; //最短路径生成树（存储每个节点的父节点） void dijkstra...() { priority_queue, vector>, greater>> pq; //这里面第一个...); for (int i = 0; i < n; ++i) { cout << i << ' ' << d[i] << endl; } } 分析知，从优先级队列中取出顶点

5272 0

STL 之 priority_queue 优先级队列

priority_queue 优先级队列,鄙人以为这是一种很重要的迭代器，重要到是图论位必备技能。掌握好priority_queue是为了后期学Dijkstra和SPFA等图论算法的基础。...priority_queue 介绍 priority_queue 优先队列的核心操作是支持在常量时间内获得最优先的元素。...priority_queue 的难点就在于如何构造优先队列，更具体的说是如何使用自己定义的结构作为优先队列中的元素。 priority_queue 对于基本类型的使用方法相对简单。...) 取队首元素 const value_type& top() const 队列非空判断 bool empty() 队列中元素个数 size_type size() // size_type为一个无符号整数...就像：priority_queue,cmp> q; 构建优先队列例一：构建一个 int 型大顶堆，队头元素最大 (如果需要一个小顶堆，将仿函数 less 修改为 greater

9312 0

L2-001 紧急救援 (25 分)（Dijkstra应用）

输入样例: 4 5 0 3 20 30 40 10 0 1 1 1 3 2 0 3 3 0 2 2 2 3 2 输出样例: 2 60 0 1 3 分析 Dijkstra基础应用，比模板单纯求最短路的基础上多了输出路径...int tot[510], city[510], path[510], road[510]; void dijkstra() { //别忘初始化 memset(dis, 0x3f, sizeof...city[s]; path[s] = -1;//起点的前驱设为-1 road[s] = 1;//到起点有一种走法 dis[s] = 0;//起点到起点的最短路径为0 priority_queue...//到i有几种走法，就到now有几种 road[i] = road[now]; //由于i点最短距离被更新，需要压入队列...int x, y, c; cin >> x >> y >> c; mp[x][y] = c; mp[y][x] = c; } dijkstra

4651 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭