Dijkstra算法:单元最短路径算法

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概述

适用范围:没有权值为负数的边。

规定一个出发点,这个出发点到所有节点的距离,对于不可达的点可以认为距离无穷大。

假如去往地点的路径和长度已知,那么可以使用dijkstra算法计算某个地点到其他所有地点的最短距离。

单源什么意思?

  • 从一个顶点出发,Dijkstra算法只能求一个顶点到其他点的最短距离而不能任意两点。

bfs求的最短路径有什么区别?

  • bfs求的与其说是路径,不如说是次数。因为bfs他是按照队列一次一次进行加入相邻的点,而两点之间没有权值或者权值相等(代价相同)。处理的更多是偏向迷宫类的这种都是只能走邻居(不排除特例)。

Dijkstra在处理具体实例的应用还是很多的,因为具体的问题其实带权更多一些。

图解思路

举个例子:下面的无向图描述了A、B、C、D、E五点之间的相互距离。 image.png

第一步:初始化表格

首先先初始化一个表格,规定A为出发点,那么A到A的距离初始值为0,A到B、C、D、E四点之间的距离均为无穷大。

ABCDE
A0无穷大无穷大无穷大无穷大

第二步:从A出发,看能否让表格中的距离变短

从A出发,已知A到原点(原点也是A)的基础距离是0,是跟A相连的有三个点D、C、B。

    1. A(0)-B这个路发现了比无穷大更短的距离0+3,因此更新表格第三列值
    1. A(0)-C这个路发现了比无穷大更短的距离0+15,因此更新表格第四列值
    1. A(0)-D这个路发现了比无穷大更短的距离0+9,因此更新表格第五列值
    1. 跟A相连的有三个点D、C、B已经分析完毕,那么A这点就锁死,之后不会再更新值了 | |A|B|C|D|E|
      |--|--|--|--|--|--|
      |A|0(锁死)|无穷大 -> 3|无穷大 -> 15|无穷大 -> 9|无穷大|

第三步:从B出发,看能否让表格中的距离变短

从B出发,已知B到原点(原点是A)的基础距离是3,是跟B相连的有三个点A、C、E。

    1. B(3)-A这个路的距离是3+3,并没有比表格中的数据小,因此不选不更新值
    1. B(3)-C这个路的距离是3+2,比表格中的数值(15)小,因此更新表格值为5
    1. B(3)-E这个路的距离是3+200,比表格中的数值(无穷大)小,因此更新表格值为203
    1. 跟B相连的有三个点A、C、E已经分析完毕,那么B这点就锁死,之后不会再更新值了 | |A|B|C|D|E|
      |--|--|--|--|--|--|
      |A|0 -> 0(锁死)|3(锁死)|15 -> 5|9|无穷大 -> 203|

第四步:从C出发,看能否让表格中的距离变短

从C出发,已知C到原点(原点是A)的基础距离是5,是跟C相连的有五个点A、B、C、D、E。

    1. C(5)-A这个路的距离是5+15,并没有比表格中的数据(0)小,因此不选不更新值
    1. C(5)-B这个路的距离是5+2,并没有比表格中的数据(2)小,因此不选不更新值
    1. C(5)-C这个路的距离是5+0,不更新值
    1. C(5)-D这个路的距离是5+7,并没有比表格中的数据(9)小,因此不选不更新值
    1. C(5)-E这个路的距离是5+14,比表格中的数值(203)小,因此更新表格值为19
    1. 跟C相连的五个点A、B、C、D、E已经分析完毕,那么C这点就锁死,之后不会再更新值了 | |A|B|C|D|E|
      |--|--|--|--|--|--|
      |A|0 -> 0(锁死)|3 -> 3(锁死)| 5 -> 5 (锁死)|9 -> 9|203 -> 19|

第五步:从D出发,看能否让表格中的距离变短

从D出发,已知D到原点(原点是A)的基础距离是9,是跟D相连的有三个点A、C、E。

    1. D(9)-A这个路的距离是9+9,并没有比表格中的数据(0)小,因此不选不更新值
    1. D(9)-C这个路的距离是9+7,并没有比表格中的数据(5)小,因此不选不更新值
    1. D(9)-E这个路的距离是9+16,并没有比表格中的数据(19)小,因此不选不更新值
    1. 跟D相连的有三个点A、C、E已经分析完毕,那么D这点就锁死,之后不会再更新值了 | |A|B|C|D|E|
      |--|--|--|--|--|--|
      |A|0 -> 0(锁死)|3| 5 -> 5 (锁死)|9(锁死)|19 -> 19|

第六步:从E出发,看能否让表格中的距离变短

从E出发,已知E到原点(原点是A)的基础距离是19,是跟E相连的有三个点B、C、D。

    1. E(19)-B这个路的距离是19+200,并没有比表格中的数据(3)小,因此不选不更新值
    1. E(19)-C这个路的距离是19+14,并没有比表格中的数据(5)小,因此不选不更新值
    1. E(19)-D这个路的距离是19+16,并没有比表格中的数据(9)小,因此不选不更新值
    1. 跟E相连的有三个点B、C、D已经分析完毕,那么E这点就锁死,之后不会再更新值了

此时所有点都已经遍历完毕,因此从A点出发到各点的最短距离就如下表格所示:

ABCDE
A035919

为何Dijkstra算法的适用范围:没有权值为负数的边?

如果有负数的话,那么在比较过程中,已经被锁死的节点会在后续的比较中出现更新的情况。 准确说来,其实是可以出现权值为负数的边,但是不要出现一个整体累加和为负数的环。
因为如果有负数的话,每次去走那条权值为负数的边,累加和都会更小,这样明显是不行的。

代码实现

public class Dijkstra{
    public class HashMap<Node, Integer> dijkstra(Node head){
        // 从head出发到所有点的最小距离
        // key:从head出发到达key
        // value:从head出发到达key的最小距离
        // 如果在表中,没有T的记录,含义是从head出发到T这个点的距离为正无穷
        HashMap<Node, Integer> distanceMap = new HashMap<>();
        distanceMap.put(head, 0);
        // 已经求过距离的节点,存在selectedNodes中,以后再也不碰
        HashSet<Node> seletcedNodes = new HashSet<>();
        Node minNode = getMinDistanceAndUnselectedNode(distanceMap, selectedNodes);
        while(minNode != null){
            int distance = distanceMap.get(minNode);
            for(Edge edge: minNode.edges){
                Node toNode = edge.to;
                if(!distanceMap.containsKey(toNode)){
                    distanceMap.put(toNode, distance + edge.weight);
                }
                distanceMap.put(edge.to, Math.min(distanceMap.get(toNode),distance + edge.weight));
            }
            selectedNodes.add(minNodes);
            minNode = getMinDistanceAndUnselectedNode(distanceMap, selectedNodes);
        }
        return distanceMap;
    }
    public static Node getMinDistanceAndUnselectedNode(
        HashMap<Node, Integer> distanceMap,HashSet<Node> touchedNodes){
            Node minNode = null;
            int minDistance = Integer.MAX_VALUE:
            for(Entry<Node, Integer> entry: distanceMap.entrySet()){
                Node node = entry.getKey();
                int distance = entry.getValue();
                if(!touchedNodes.contains(node)&&distance<minDistance){
                    minNode = node;
                    minDistance = distance;
                }
            }
            return minNode;
        }
    }
}