14.数据结构与算法-最短路径 之 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法 $ 弗洛伊德(Floyd)算法

迪杰斯特拉(Dijkstra)算法

只计算v0出发到其他顶点的距离

维护了3个数组：

final数组: 表示V0到某个顶点Vw是否已经求得了最短路径的标记. 如果V0到Vw已经有结果,则final[w] = 1;
D数组: 表示V0到某个顶点 Vw的目前已知的最短路径;
P数组: 当前顶点的前驱顶点的下标;

每次遍历，从D数组中找到最短距离的顶点。 从最短距离的顶点出发，比较到达每个顶点的总距离，如果总距离更短则更新D数组

#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"

#include "math.h"
#include "time.h"

#define OK 1
#define ERROR 0
#define TRUE 1
#define FALSE 0

#define MAXEDGE 20
#define MAXVEX 20
#define INFINITYC 65535

typedef int Status;
typedef struct
{
    int vexs[MAXVEX];
    int arc[MAXVEX][MAXVEX];
    int numVertexes, numEdges;
}MGraph;

/*用于存储最短路径下标的数组*/
typedef int Patharc[MAXVEX];
/*用于存储到各点最短路径权值和的数组*/
typedef int ShortPathTable[MAXVEX];

/*10.1 创建邻近矩阵*/
void CreateMGraph(MGraph *G)
{
    int i, j;
    
    G->numEdges=16;
    G->numVertexes=9;
    
    for (i = 0; i < G->numVertexes; i++)
    {
        G->vexs[i]=i;
    }
    
    for (i = 0; i < G->numVertexes; i++)
    {
        for ( j = 0; j < G->numVertexes; j++)
        {
            if (i==j)
                G->arc[i][j]=0;
            else
                G->arc[i][j] = G->arc[j][i] = INFINITYC;
        }
    }
    
    G->arc[0][1]=1;
    G->arc[0][2]=5;
    G->arc[1][2]=3;
    G->arc[1][3]=7;
    G->arc[1][4]=5;
    
    G->arc[2][4]=1;
    G->arc[2][5]=7;
    G->arc[3][4]=2;
    G->arc[3][6]=3;
    G->arc[4][5]=3;
    
    G->arc[4][6]=6;
    G->arc[4][7]=9;
    G->arc[5][7]=5;
    G->arc[6][7]=2;
    G->arc[6][8]=7;
    
    G->arc[7][8]=4;
    
    
    for(i = 0; i < G->numVertexes; i++)
    {
        for(j = i; j < G->numVertexes; j++)
        {
            G->arc[j][i] =G->arc[i][j];
        }
    }
    
}

/*10.2 求得网图中2点间最短路径
 Dijkstra 算法
 G: 网图;
 V0: V0开始的顶点;
 P[v]: 前驱顶点下标;
 D[v]: 表示从V0到Vw的最短路径长度和;
 */
void ShortestPath_Dijkstra(MGraph G, int v0, Patharc *P, ShortPathTable *D)
{
    int v,w,k,min;
    k = 0;
    /*final[w] = 1 表示求得顶点V0~Vw的最短路径  判断顶点有没获得最短路径， 取得为1 否则0*/
    int final[MAXVEX];
    
    /*1.初始化数据*/
    for(v=0; v<G.numVertexes; v++)
    {
        //全部顶点初始化为未知最短路径状态0
        final[v] = 0;
        //将与V0 点有连线的顶点最短路径值;
        (*D)[v] = G.arc[v0][v];
        //初始化路径数组p = 0;
        (*P)[v] = 0;
    }
    
    //V0到V0的路径为0
    (*D)[v0] = 0;
    //V0到V0 是没有路径的.
    final[v0] = 1;
    //v0到V0是没有路径的
    (*P)[v0] = -1;
    
  
    
    //2. 开始主循环,每次求得V0到某个顶点的最短路径
    for(v=1; v<G.numVertexes; v++)
    {
        //当前所知距离V0顶点最近的距离
        min=INFINITYC;
        /*3.寻找离V0最近的顶点*/
        for(w=0; w<G.numVertexes; w++)
        {
            if(!final[w] && (*D)[w]<min)
            {
                k=w;
                //w顶点距离V0顶点更近
                min = (*D)[w];
            }
        }
        
        //将目前找到最近的顶点置为1;
        final[k] = 1;
        
        /*4.把刚刚找到v0到v1最短路径的基础上,对于v1 与 其他顶点的边进行计算,得到v0与它们的当前最短距离;*/
        for(w=0; w<G.numVertexes; w++)
        {
            //如果经过v顶点的路径比现在这条路径长度短,则更新
            if(!final[w] && (min + G.arc[k][w] < (*D)[w]))
            {
                //找到更短路径, 则修改D[W],P[W]
                //修改当前路径的长度
                (*D)[w] = min + G.arc[k][w];
                (*P)[w]=k;
            }
        }
    }
}

int main(void)
{
    printf("最短路径-Dijkstra算法\n");
    int i,j,v0;
    MGraph G;
    Patharc P;
    ShortPathTable D;
    v0=0;
    
    CreateMGraph(&G);
    
    ShortestPath_Dijkstra(G, v0, &P, &D);
    
    printf("最短路径路线:\n");
    for(i=1;i<G.numVertexes;++i)
    {
        printf("v%d -> v%d : ",v0,i);
        j=i;
        while(P[j]!=-1)
        {
            printf("%d ",P[j]);
            j=P[j];
        }
        printf("\n");
    }
    
    printf("\n最短路径权值和\n");
    for(i=1;i<G.numVertexes;++i)
        printf("v%d -> v%d : %d \n",G.vexs[v0],G.vexs[i],D[i]);
    
    printf("\n");
    return 0;
}
/*
 最短路径路线:
 v0 -> v1 : 0
 v0 -> v2 : 1 0
 v0 -> v3 : 4 2 1 0
 v0 -> v4 : 2 1 0
 v0 -> v5 : 4 2 1 0
 v0 -> v6 : 3 4 2 1 0
 v0 -> v7 : 6 3 4 2 1 0
 v0 -> v8 : 7 6 3 4 2 1 0

 最短路径权值和
 v0 -> v1 : 1
 v0 -> v2 : 4
 v0 -> v3 : 7
 v0 -> v4 : 5
 v0 -> v5 : 8
 v0 -> v6 : 10
 v0 -> v7 : 12
 v0 -> v8 : 16
 */

弗洛伊德(Floyd)算法

计算所有顶点出发到其他顶点的距离。

从每个顶点出发，通过中转顶点是否可以得到更短的总距离。

维护2个矩阵(二维数组)

 D矩阵：代表顶点到顶点的最短路径权值的矩阵; 
 P矩阵：代表对应顶点最短路径的前驱矩阵;

/*
 Floyd算法，求网图G中各顶点v到其余顶点w的最短路径P[v][w]及带权长度D[v][w]。
 Patharc 和 ShortPathTable 都是二维数组;
 */
void ShortestPath_Floyd(MGraph G, Patharc *P, ShortPathTable *D)
{
    int v,w,k;
    
    /* 1. 初始化D与P 矩阵*/
    for(v=0; v<G.numVertexes; ++v)
    {
        for(w=0; w<G.numVertexes; ++w)
        {
            /* D[v][w]值即为对应点间的权值 */
            (*D)[v][w] = G.arc[v][w];
             /* 初始化P P[v][w] = w*/
            (*P)[v][w]=w;
        }
    }
    
    //2.K表示经过的中转顶点
    for(k=0; k<G.numVertexes; ++k)
    {
        for(v=0; v<G.numVertexes; ++v)
        {
            for(w=0; w<G.numVertexes; ++w)
            {
                /*如果经过下标为k顶点路径比原两点间路径更短 */
                if ((*D)[v][w]>(*D)[v][k]+(*D)[k][w])
                {
                    /* 将当前两点间权值设为更小的一个 */
                    (*D)[v][w]=(*D)[v][k]+(*D)[k][w];
                    /* 路径设置为经过下标为k的顶点 */
                    (*P)[v][w]=(*P)[v][k];
                }
            }
        }
    }
}