Dijkstra的实现有不少种，下面给出一种较为简洁和高效的实现，能够做为模板快速使用。c++
1. 使用邻接表存储图；less
2. 使用标准STL的vector存储每一个点的全部邻接边；函数
3. 使用pair记录当前搜索的点，pair<int,int>对：优化
first记录最小距离，用以在优先队列中实现相似'最小堆优化'；spa
second记录该最小距离对应的点；code
4. 使用priority_queue实现优化；(附使用方法)blog
5. 一个细节:这是盲目检索，中途若D[i] < p.first，说明队列里的该点已经到达了，这个pair已经无效，直接continue；队列
实现：ci
1 #include<bits/stdc++.h> 2 #define INF 100000005 3 #define MAX 100006 4 using namespace std; 5 6 typedef pair<int,int> P; 7 8 struct edge{ 9 int to; 10 int cost; 11 edge(int t,int c):to(t),cost(c){ 12 } 13 }; 14 15 const int N = 100006; 16 vector<edge> g[N]; 17 int D[N]; //距离 18 int n,m; //n个点 m条边 19 20 void Dijkstra(int s){ 21 priority_queue<P,vector<P>,greater<P> > que; //小端优先队列 22 fill(D,D+MAX,INF);//注意必须初始化为最大 23 D[s] = 0; 24 que.push(P(0,s)); 25 while(!que.empty()){ 26 P p = que.top(); 27 que.pop(); 28 int v = p.second; 29 if(D[v] < p.first) continue; //说明该点无需重复 30 for(int i = 0;i<g[v].size();i++) { 31 //遍历全部后续边 32 edge e = g[v][i]; 33 int to = e.to; 34 int cost = e.cost; 35 if(D[to] > D[v] + cost){ 36 D[to] = D[v] + cost; 37 que.push(P(D[to],to)); 38 } 39 } 40 } 41 } 42 43 int main(){ 44 cin>>n>>m; 45 int a,b,d; 46 //Vector<edge> g[MAX]的初始化 47 for(int i = 0;i<MAX;i++) { 48 g[i].clear(); 49 } 50 //距离D的初始化 51 //fill(D,D+MAX,INF) ;//等Dijkstra时再初始化也行 52 for(int i = 0;i<m;i++){ 53 cin>>a>>b>>d; 54 g[a].push_back(edge(b,d)); 55 g[b].push_back(edge(a,d)); 56 } 57 int s,t;//起点 终点 58 s = 1; 59 t = n; 60 Dijkstra(s); 61 cout<<D[n]<<endl; 62 return 0; 63 }
【Appendix】it
priority_queue的使用方法：
- 对于基本数据：
- priority_queue<int> q;
- priority_queue<int,vector<int>,less<int> > q; //默认，less能够省
- 这建立的是‘大 ’优先队列，大的在top
- 取：q.top();
- 出：q.pop();
- 放：q.push(int);
- 建立‘小 ’优先队列：
- priority_queue<int,vector<int>,greater<int> > q;
- 对于结构体数据：
- 1. 结构体运算符重载
bool operator < (const struct1,const struct1) const{
return ?;
}
-
- 2. 定义cmp函数，作参数传入，更加灵活
bool cmp(struct1,struct2){ return ?; } priority_queue<struct1,vector<struct2>,cmp> q;