首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

JAVA语言中使用邻接表和优先级队列的Djikstra算法

Dijkstra算法是一种用于解决单源最短路径问题的经典算法,它可以在带权重的有向图中找到从起点到其他所有节点的最短路径。

在JAVA语言中,我们可以使用邻接表和优先级队列来实现Dijkstra算法。

邻接表是一种表示图的数据结构,它由一组链表组成,每个链表表示一个节点以及与该节点相邻的节点。在Dijkstra算法中,我们可以使用邻接表来表示图的结构,以便快速访问节点和它们的邻居。

优先级队列是一种数据结构,它可以根据元素的优先级进行排序和访问。在Dijkstra算法中,我们可以使用优先级队列来选择下一个要访问的节点,以确保总是选择最短路径的节点。

下面是使用邻接表和优先级队列实现Dijkstra算法的步骤:

  1. 创建一个邻接表来表示图的结构,其中每个节点都有一个链表来存储与其相邻的节点以及对应的权重。
  2. 创建一个优先级队列来存储待访问的节点,初始时将起点加入队列,并将起点到自身的距离设置为0,其他节点的距离设置为无穷大。
  3. 从优先级队列中取出距离起点最近的节点,遍历该节点的邻居节点。
  4. 对于每个邻居节点,计算通过当前节点到达该邻居节点的距离,并与该邻居节点当前的最短距离进行比较。
  5. 如果通过当前节点到达邻居节点的距离更短,则更新邻居节点的最短距离,并将邻居节点加入优先级队列。
  6. 重复步骤3-5,直到优先级队列为空。
  7. 最终,每个节点的最短距离就是从起点到该节点的最短路径。

Dijkstra算法在许多领域都有广泛的应用,例如路由算法、网络优化、地图导航等。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务,其中包括云服务器、云数据库、云存储、人工智能等。您可以通过访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多关于这些产品和服务的详细信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 【数据结构】图

    1. 图这种数据结构相信大家都不陌生,实际上图就是另一种多叉树,每一个结点都可以向外延伸许多个分支去连接其他的多个结点,而在计算机中表示图其实很简单,只需要存储图的各个结点和结点之间的联系即可表示一个图,顶点可以采取数组vector存储,那顶点和顶点之间的关系该如何存储呢?其实有两种方式可以存储顶点与顶点之间的关系,一种就是利用二维矩阵(二维数组),某一个点和其他另外所有点的连接关系和权值都可以通过二维矩阵来存储,另一种就是邻接表,类似于哈希表的存储方式,数组中存储每一个顶点,每个顶点下面挂着一个个的结点,也就是一个链表,链表中存储着与该结点直接相连的所有其他顶点,这样的方式也可以存储结点间的关系。

    01

    深度优先搜索遍历与广度优先搜索遍历

    1、图的遍历      和树的遍历类似,图的遍历也是从某个顶点出发,沿着某条搜索路径对图中每个顶点各做一次且仅做一次访问。它是许多图的算法的基础。      深度优先遍历和广度优先遍历是最为重要的两种遍历图的方法。它们对无向图和有向图均适用。   注意:     以下假定遍历过程中访问顶点的操作是简单地输出顶点。 2、布尔向量visited[0..n-1]的设置      图中任一顶点都可能和其它顶点相邻接。在访问了某顶点之后,又可能顺着某条回路又回到了该顶点。为了避免重复访问同一个顶点,必须记住每个已访问的顶点。为此,可设一布尔向量visited[0..n-1],其初值为假,一旦访问了顶点Vi之后,便将visited[i]置为真。 深度优先遍历(Depth-First Traversal) 1.图的深度优先遍历的递归定义      假设给定图G的初态是所有顶点均未曾访问过。在G中任选一顶点v为初始出发点(源点),则深度优先遍历可定义如下:首先访问出发点v,并将其标记为已访问过;然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w。若w未曾访问过,则以w为新的出发点继续进行深度优先遍历,直至图中所有和源点v有路径相通的顶点(亦称为从源点可达的顶点)均已被访问为止。若此时图中仍有未访问的顶点,则另选一个尚未访问的顶点作为新的源点重复上述过程,直至图中所有顶点均已被访问为止。      图的深度优先遍历类似于树的前序遍历。采用的搜索方法的特点是尽可能先对纵深方向进行搜索。这种搜索方法称为深度优先搜索(Depth-First Search)。相应地,用此方法遍历图就很自然地称之为图的深度优先遍历。 2、深度优先搜索的过程      设x是当前被访问顶点,在对x做过访问标记后,选择一条从x出发的未检测过的边(x,y)。若发现顶点y已访问过,则重新选择另一条从x出发的未检测过的边,否则沿边(x,y)到达未曾访问过的y,对y访问并将其标记为已访问过;然后从y开始搜索,直到搜索完从y出发的所有路径,即访问完所有从y出发可达的顶点之后,才回溯到顶点x,并且再选择一条从x出发的未检测过的边。上述过程直至从x出发的所有边都已检测过为止。此时,若x不是源点,则回溯到在x之前被访问过的顶点;否则图中所有和源点有路径相通的顶点(即从源点可达的所有顶点)都已被访问过,若图G是连通图,则遍历过程结束,否则继续选择一个尚未被访问的顶点作为新源点,进行新的搜索过程。 3、深度优先遍历的递归算法 (1)深度优先遍历算法   typedef enum{FALSE,TRUE}Boolean;//FALSE为0,TRUE为1   Boolean visited[MaxVertexNum]; //访问标志向量是全局量   void DFSTraverse(ALGraph *G)   { //深度优先遍历以邻接表表示的图G,而以邻接矩阵表示G时,算法完全与此相同     int i;     for(i=0;i<G->n;i++)       visited[i]=FALSE; //标志向量初始化     for(i=0;i<G->n;i++)       if(!visited[i]) //vi未访问过         DFS(G,i); //以vi为源点开始DFS搜索    }//DFSTraverse (2)邻接表表示的深度优先搜索算法   void DFS(ALGraph *G,int i){     //以vi为出发点对邻接表表示的图G进行深度优先搜索     EdgeNode *p;     printf("visit vertex:%c",G->adjlist[i].vertex);//访问顶点vi     visited[i]=TRUE; //标记vi已访问     p=G->adjlist[i].firstedge; //取vi边表的头指针     while(p){//依次搜索vi的邻接点vj,这里j=p->adjvex       if (!visited[p->adjvex])//若vi尚未被访问         DFS(G,p->adjvex);//则以Vj为出发点向纵深搜索       p=p->next; //找vi的下一邻接点      }    }//DFS (3)邻接矩阵表示的深度优先搜索算法   void DFSM(MGraph *G,int i)   { //以vi为出发点对邻接矩阵表示的图G进行DFS搜索,设邻接矩阵是0,l矩阵     int j;     printf("visit vertex:%c",G->vexs[i]);//访问顶点vi     visited[i]=TRUE;     for(j=0;j<G->n;j++) //依次搜索vi的邻接点       if(G->edges[i][j]==1&&!vi

    05
    领券