算法初探 - 最短路径

更新记录

【1】2020.05.21-00:36ios

1.完善dijkstra
【2】2020.05.21-11:25
1.完善dijkstra堆优化算法

正文

铅制芝士(会一点点就行啦~)

  • 动态规划
  • 贪心
  • 链式前向星

持续更新中...

在学习图论算法的时候,最短路算法就是必学算法之一
那么既然它这么重要,就更须要咱们深刻了解,熟练掌握
默认图为连通图学习

dijkstra算法

有点贪心动规的意思优化

  • 咱们能够发现,起点到任何一个点的最短路都要通过至少一个的中转点(起点s也算一个中转点)
  • 那么咱们发现,若是想求出这个点的最短路,那么一定要求出它中转点的最短路
    • 首先dijkstra算法不能处理负边权,因此咱们在使用时默认图无负边权
    • 因此1-其中一个中转点的最短路,必定小于等于1-终点的最短路
    • 当小于时,中转点比其先肯定最短路
    • 当等于时,谁先处理都是同样的结果
  • 那么依此类推,最后终将推到一个最最最简单的问题:两点间的最短路

这个问题只要你会存图人就会作
(很像动态规划对不对)spa


^RT,咱们要求出1-5的最短路径

就必须求出起点到中转点的最短路径,中转点为4

想求出1-4的最短路径,就先去求1-3的最短路径

同理求1-2

而1-2的最短路就是其链接边的权值3d

算法思路:code

定义变量(链式前向星的那堆变量就再也不重复写了):
dis[i]:表示从起点到i的最短距离
f[i]:记录这条边有没有被肯定过最短路
s表示起点blog

初始化:dis[i]=∞;dis[s]=0排序

遍历每个点队列

  • 对于每个点a,找到一个dis[b]最小的顶点b
  • b被肯定过最短路
  • 遍历全部以b为起点的边,更新它们的dis
    算法结束
#include<iostream>
using namespace std;
#define NUM 500050
#define INF 2147483647
struct Edge{
	int na,np,w;
}e[NUM];
int head[NUM],dis[NUM],num,n,m,s,u,v,w,minn;
bool f[NUM];
inline void add(int f,int t,int w){
	e[++num].na=head[f];
	e[num].np=t,e[num].w=w;
	head[f]=num;
}
int main(){
	cin>>n>>m>>s;
	for(int i=0;i<m;i++){
		cin>>u>>v>>w;
		add(u,v,w);
	}
//初始化
	for(int i=1;i<=n;i++) dis[i]=INF;
	dis[s]=0;
//遍历每个点
	for(int i=1;i<=n;i++){
//对于每个点a,找到一个dis[b]最小的顶点b
		minn=-1;
		for(int o=1;o<=n;o++)
			if(f[o]==0&&(dis[minn]>dis[o]||minn==-1)) minn=o;
//b被肯定过最短路
		f[minn]=1;
//遍历全部以b为起点的边,更新它们的dis
		for(int o=head[minn];o!=0;o=e[o].na)
			if(!f[e[o].np])
				dis[e[o].np]=min(dis[e[o].np],dis[minn]+e[o].w);
	}
//算法结束,输出s到各点的最短距离
	for(int i=1;i<=n;i++) cout<<dis[i]<<" ";
}

dijkstra堆优化

咱们能够发现,对于原来的dijkstra算法,每次查找最小值时间复杂度都为O(n)

那么有什么算法能够在常数时间内求出最小值呢?
固然是(线段树)堆啦!

创建一个小根堆,便可迅速求出全部数据的最小值

那么咱们发现,对于每次扫描,会有一些数据已经肯定过最小值,再次进行扫描会浪费时间
因此咱们要使用队列来实现

最终结论:用优先队列+二元组实现
明白了这个以后,这道题对你来讲+岩浆=黑曜石

#include<cstdio>
#include<queue>
#include<vector>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define ll int
#define NUM 500050
#define INF 2147483647
struct Edge{
	int na,np,w;
}e[NUM];
ll head[NUM],dis[NUM],num,n,m,s,u,v,w,minn,bf,i;
bool f[NUM];
priority_queue<pair<ll,ll>,vector<pair<ll,ll> >,greater<pair<ll,ll> > >q;
inline void add(int f,int t,int w){
	e[++num].na=head[f];
	e[num].np=t,e[num].w=w;
	head[f]=num;
}
inline int read() {
    int X=0,W=1; char c=getchar();
    while (c<'0'||c>'9') { if (c=='-') W=-1; c=getchar(); }
    while (c>='0'&&c<='9') X=(X<<3)+(X<<1)+c-'0',c=getchar();
    return X*W;
}
int main(){
	n=read();m=read();s=read();
	for(i=0;i<m;++i){
		u=read();v=read();w=read();
		add(u,v,w);
	}
	for(int i=1;i<=n;++i) dis[i]=INF;
	dis[s]=0;
//以上所有为初始化
	q.push(make_pair(0,s));
//将起点压进队列
	while(q.size()){
//若是队列里还有元素
		bf=q.top().second;q.pop();
//bf为当前次遍历的起点,保存后将这个元素弹出
		if(f[bf]) continue;
//搜过了就不搜了
		f[bf]=1;
//没搜过就标记一下
		for(int i=head[bf];i;i=e[i].na){
//一样的遍历
			if(dis[bf]+e[i].w<dis[e[i].np]){
//找到了更短的路径
				dis[e[i].np]=dis[bf]+e[i].w;
//更新
				q.push(make_pair(dis[e[i].np],e[i].np));
//既然有更优解那就将这个点压进队列,用来更新其余点
			}
		}
	}
	for(int i=1;i<=n;++i) printf("%d ",dis[i]);
//out
}

那么至于为何make_pair的参数是最短距离,边的终点呢?

为何不反过来存或存其余的参数呢

由于这是个自动排序的优先队列
由于二元组自带排序规则

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