图论-最短路Dijkstra算法

Dijkstra算法解释

迪杰斯特拉算法是基于贪心思想 和单源的最短路算法。

变量解释

e[u]用来存储节点u的所有出边的终点和边权。
d[u]存u到源点s的最小距离。
vis[u]用来标记u是否出圈。

1.初始时，所有点都在集合内，初始化vis=0，d[s]=0,d[其他节点]=INT_MAX（因为要最小，所以初始化最大)。
2.从圈内选一个距离最小的点u，打上标记移出圈。
3.对u的所有出边执行操作（尝试更新邻点v的最小距离）
4.重复2，3，直到圈内为空。

缺点：

如果边权有负数就会出错。

图示：

步骤3：

代码展示

cpp 复制代码

struct edug{
	int v,w;//存出边的终点和边权 
}; 
vector<edge>e[N];//邻接表法建树
int d[N],vis[N];//存最小距离和访问状态
void dijkstra(int s)
{
	for(int i=0;i<=n;i++)d[i]=INT_MAX;//初始化为最大 
	d[s]=0;//起始点即源点最小距离就是0 
	for(int i=1;i<n;i++)//枚举n-1次
	{
		int u=0;
		for(int j=1;j<=n;j++)//枚举点 
		if(!vis[j]&&d[j]<d[u])u=j;//如果没被访问过，并且有更小的距离就更新
		vis[u]=1;//更新u已经被访问过
		for(auto x:e[u])//枚举u的每个邻点
		{
			int v=x.v,w=x.w;
			if(d[u]+w)<d[v])//有更小距离就更新
			d[v]=d[u]+w; 
		 } 
	 } 
 } 
 int main()
 {
 	cin>>n>>m>>s;
 	for(int i=0;i<m;i++)
 	cin>>a>>b>>c,e[a].push_back({b,c});
 	dijkstra(s);
 }

这样操作下来的时间复杂度为O( n 2 n^2 n2+m)还是比较大的，数据范围大一些就用不了。

优化

可以观察每一轮更新的点数是有限的，以及还有一些已经被pass掉的点不必要再去枚举，因此我们可以用优先队列来维护，每次只需与到源点最近的距离比较即可，不必枚举所有 。

由于用pair类型创建小根堆比较复杂，所以我们可以创建一个大根堆，将参数取负，那么实际上也就是小根堆的道理。时间复杂度优化为O(mlogm)
代码展示

cpp 复制代码

struct edug{
	int v,w;
}; 
vector<edge>e[N];
int d[N],vis[N];
priority_queue<pair<int,int>>q;
void dijkstra(int s)
{
	for(int i=0;i<=n;i++)d[i]=INT_MAX;
	d[s]=0;q.push({0,s});
	while(q.size())
	{
		auto t=q.top();q.pop();
		int u=t.second;
		if(vis[u])continue;//如果已经出队就不做处理 
		vis[u]=1;//标记已经出队 
		for(auto x:e[u])
		{
			int v=x.v,w=x.w;
			if(d[u]+w<d[v])
			{
				d[v]=d[u]+w;
				q.push({-d[v],v}); 
			}
		}
	}
}

路径的记录与递归输出

cpp 复制代码

struct edug{
	int v,w;
}; 
vector<edge>e[N];
int d[N],vis[N];
priority_queue<pair<int,int>>q;
void dijkstra(int s)
{
	for(int i=0;i<=n;i++)d[i]=INT_MAX;
	d[s]=0;q.push({0,s});
	while(q.size())
	{
		auto t=q.top();q.pop();
		int u=t.second;
		if(vis[u])continue;//如果已经出队就不做处理 
		vis[u]=1;//标记已经出队 
		for(auto x:e[u])
		{
			int v=x.v,w=x.w;
			if(d[u]+w<d[v])
			{
				d[v]=d[u]+w;
				pre[v]=u;//记录前驱点 
				q.push({-d[v],v}); 
			}
		}
	}
}
void dfs_path(int u)
{
	if(u==s)
	{
		cout<<u<<" ";
		return ;
	}
	dfs_path(pre[u]);
	cout<<u<<" ";
 }

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优化

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