数据结构图之最短路 Dijkstra 算法 - 实例2道PAT对应题目解法

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前提

很早就决定要考PAT了,前几天刚刚报了秋季9.8的考试,所以接下来的重心也都放在了刷题学习算法上面。也希望能够把刷题的时候遇到的一些知识记录在博客里面。我是在牛客网上面刷的题,前两道就是关于图的最短路算法的变种,所以也乘机好好复习了一下相关的算法,将这两道题涉及到的Dijkstra算法做个详解。
同时分享一波学习资料,我的算法理解都是来自于这本书《挑战程序设计竞赛》,我将其放在百度云上面,有需要的朋友拿去下载(在本文最后,要下载的直接拖到最后面下载,不过建议看完本文)。 同时本文提到的算法在书中的101页,配合阅读效果更佳喔。

单源最短路

Dijkstra是针对单源最短路的算法,即该算法将会找出从某点出发到其他点的最短距离。

算法思想

  1. 找出最短距离已经确定的顶点,从它出发更新相邻顶点的最短距离。
  2. 此后不在关心1中提到的最短距离已经确定的点。

其中,最短距离已经确定的顶点就是找出所有距离的基础,这个点就是起点它自己,它到自己的距离是0是在最开始的时候唯一确定的。而我们要做的事就是,不断的从最短距离已经确定的点出发,将它相邻的点的最短距离更新。

举个例子:设最开始的点为s,那么我们将会把s所有相邻的点的距离定为:从s到该点的距离。那么与s相邻的点的最短距离也就确定了。这时候我们就多了几个最短距离确定的点,然后我们从其他这些没有用过的点出发,再将其最短距离定为:从s到该点的最短距离 + 从该点到其相邻点的距离。

如何实现 - 设起点为s

  1. 用二维数组cost来存储点到点的距离是多少,如果点之间没有路,那么就将两点之间距离设置为INF。
  2. 用一维数组used来表示某个点有没有被访问过。
  3. 用一维数组d来表示点到其他点的最短距离,初始化所有距离为INF。
  4. 刚开始,d[s] = 0
  5. 设变量v 为当前选定的点,初始化为-1。
  6. 如果是第一次,则v = s,否则,在没有使用过的点中选择一个距离最小的点。
  7. 如果v等于-1,则所有点被访问过了,跳出循环即可。如果不是,used[v] = true,表示已经访问过该点。
  8. 遍历所有的点,将s到该点到距离设置为:s到该点的距离,s到v + v到该点的距离中最小的那个。
  9. 从5 到8开始循环。

INF即无穷大,根据具体问题具体设置

ps:
若1 - 3 的距离为2,那么cost[1][3] = cost[3[1] = 2。
若起点为点1,那么d[1] = 0,即点1到点1点距离,d[5]即点1到点5的距离。

实现代码

根据上面实现的9条,翻译过来就是其代码:

int cost[MAX_V][MAX_V];
int d[MAX_V];
bool used[MAX_V];
int V;     //顶点个数

void dijkstra() {
    fill(d, d + V, INF);
    fill(used, used + V, false);
    d[s] = 0;
    
    while(true) {
        int v = -1;
        
        for(int u = 0; u < V; u++) {
            if(!used[u] && (v == -1 || d[u] < d[v]))
            v = u;
        }
        
        if(v == -1) break;
        used[v] = true;
        
        for(int u = 0; u < V; u++) {
            d[u] = min(d[u], d[v] + cost[v][u]);
        }
    }
}

是不是很短,那如果要记录路径呢?
跟数组d一样,设置一个path数组,放路径。然后在while外面设置path[s] = (string)s,在第二个for循环里面,如果要更新d[u],那么也将path[u]更新了,更新为 path[u] = path[v] + (string)u

两道PAT真题

题目描述与解决代码分别是:

  1. Public Bike Management (30) - Solve
  2. All Roads Lead to Rome (30 - Solve

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