今天来说一下图论里最常用的求最短路径的算法dijkstra。
Dijkstra
这里以题目为例来说明(Dijkstra求最短路)
给定一个 n 个点 m 条边的有向图,图中可能存在重边和自环,所有边权均为正值。
请你求出 1 号点到 n 号点的最短距离,如果无法从 1 号点走到 n 号点,则输出 −1。
输入格式
第一行包含整数 n 和 m。
接下来 m 行每行包含三个整数 x,y,z,表示存在一条从点 x 到点 y 的有向边,边长为 z。
输出格式
输出一个整数,表示 1 号点到 n 号点的最短距离。
如果路径不存在,则输出 −1。
数据范围
,
,
图中涉及边长均不超过10000。
输入样例:
3 3
1 2 2
2 3 1
1 3 4
输出样例:
3
解题思路
首先给我们一个图,让我求从1号点到n号点的最短距离。最开始我们一定是将图存储起来,可以用邻接表或邻接矩阵来存储。根据此题给的数据范围,我们可以推断出这是一个稠密图,所以我们采用邻接矩阵的形式存储图更合适。这里我用g[N][N]来存储,最开始初始化为无穷大,然后根据输入数据存储两点之间的距离。图存完后,就开始我们的求最短路问题。
核心代码
这里的dist[N]存储每个点到点1的最短路。st[N]来记录该点最短路是否确定。dijkstra经典的两重for循环,外层是控制次数,一共n个点需要找n次最短路。内层第一个循环是枚举1-n个点,找到距离1最小且最短路没确定的点,将其确定。然后又来一层for循环,用确定的点来更新其他点的最短路。
最后判断dist[n]是否为无穷大,若是则1-n不通,否则将其输出。
int dijkstra()
{
memset(dist, 0x3f, sizeof dist);
dist[1]=0;
for(int i=0 ; i<n; i++)
{
//找没确定的距离最小的点
int t = -1;// 点t没有确定
for(int j=1;j<=n;j++)
{
if( !st[j] && (t == -1 || dist[j] < dist[t])) t = j;
}
st[t] = true;
//用该点更新其他点
for(int j=1; j<=n; j++)
{
if(dist[j] > dist[t] + g[t][j]) dist[j] = dist[t] + g[t][j];
}
}
if(dist[n] == 0x3f3f3f3f) return -1;
return dist[n];
}
AC代码
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N = 510;
int g[N][N];
int dist[N];
bool st[N];
int n,m;
int dijkstra()
{
memset(dist, 0x3f, sizeof dist);
dist[1]=0;
for(int i=0 ; i<n; i++)
{
//找没确定的距离最小的点
int t = -1;// 点t没有确定
for(int j=1;j<=n;j++)
{
if( !st[j] && (t == -1 || dist[j] < dist[t])) t = j;
}
st[t] = true;
//用该点更新其他点
for(int j=1; j<=n; j++)
{
if(dist[j] > dist[t] + g[t][j]) dist[j] = dist[t] + g[t][j];
}
}
if(dist[n] == 0x3f3f3f3f) return -1;
return dist[n];
}
int main()
{
cin>>n>>m;
memset(g, 0x3f, sizeof g); //初始化邻接矩阵
while(m--)
{
int x,y,z;
cin>>x>>y>>z;
g[x][y] = min(g[x][y], z);
}
int n = dijkstra();
cout<< n << endl;
return 0;
}