Dijkstra算法C++代码
Dijkstra算法是一种经典的图论算法,用于在有向无环图中寻找最短路径。Dijkstra算法的基本思想是从起点开始,依次遍历每个节点,更新起点到每个节点的最短路径,并记录下这个节点的前一个节点。在完成对每个节点的遍历后,得到了从起点到每个节点的最短路径。
以下是Dijkstra算法的C++代码实现:
#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
using namespace std;
//定义节点类型
struct Node {
int id; //节点编号
int cost; //到该节点的最小代价
bool operator<(const Node& other) const
return cost > other.cost;
//因为要使用优先队列,所以定义"<"运算符
};
const int INF = 1000000000;
//graph表示邻接矩阵,节点从0到n-1编号
int dijkstra(vector<vector<int>>& graph, int n, int start, int end) {
vector<int> dist(n, INF); //记录起点到各个节点的最小代价
vector<int> prev(n, -1); //记录当前节点的前一个节点
bool visited[n] = {false}; //记录节点是否已经访问过
dist[start] = 0; //起点到起点的代价为0
priority_queue<Node> q; //定义优先队列,实现Dijkstra算法的关键
q.push({start, dist[start]}); //将起点加入队列中
while (!q.empty()) {
Node curr = q.top();
q.pop();
if (visited[curr.id]) continue; //如果当前节点已经被访问过,则不再处理
visited[curr.id] = true; //将当前节点标记为已访问
if (curr.id == end) break; //如果当前节点为终点,则直接结束算法
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (graph[curr.id][i] == INF) continue; //如果当前节点到该节点没有边,则跳过
int newDist = dist[curr.id] + graph[curr.id][i];
if (newDist < dist[i]) { //如果通过当前节点可以更新该节点的最小代价
dist[i] = newDist;
prev[i] = curr.id; //记录当前节点为该节点的前一个节点
q.push({i, dist[i]}); //加入队列中
}
}
}
//如果终点是不可达的,返回-1
if (dist[end] == INF) return -1;
//打印路径
vector<int> path;
int curr = end;
while (curr != start) {
path.push_back(curr);
curr = prev[curr];
}
path.push_back(start);
for (int i = path.size() - 1; i >= 0; i--) {
if (i != path.size() - 1) cout << " -> ";
cout << path[i];
}
cout << endl;
//返回起点到终点的最小代价
return dist[end];
}
int main() {
int n = 5; //图中节点数
//邻接矩阵表示有向图
vector<vector<int>> graph = {
INF,
0,
4,
0,
6
};
int start = 0, end = 4; //设置起点和终点
int cost = dijkstra(graph, n, start, end);
cout << "最小代价为:" << cost << endl; //输出最小代价
return 0;
}
上述代码以有向图的邻接矩阵表示为输入,实现了Dijkstra算法的核心思想。首先定义了节点类型,包括节点编号和起点到该节点的最小代价。这里通过重载运算符"<"实现了定义节点的优先级,以实现Dijkstra算法中的优先队列。然后,用邻接矩阵表示图,并定义了几个变量:起点到各个节点的最小代价(dist)、当前节点的前一个节点(prev)和节点是否已经访问过(visited)。最后,在循环中不断地更新起点到各个节点的最小代价,并记录下前一个节点,最终输出从起点到终点的最小代价,并输出路径。
Dijkstra算法是一种经典的图论算法,在各种应用场景中得到了广泛的应用。掌握其思想和实现方式,对于提高算法和程序设计的能力具有重要意义。
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