最短路径之狄克斯特拉(Dijkstra)算法
16lz
2021-01-24
相比较贝尔曼-福特算法需要每次对所有边进行松弛操作,时间复杂度为O(顶点数*边数),并且可以处理负权边,但是我们在实际生活中,计算路径的时候,极少遇到负权边的情况,所以只考虑正权边的情况下,可以采用更优化的Dijkstra算法。
Dijkstra算法设置了两个集合,设所有顶点集合为V,则:
S=所有与起点s已经确定最短路径、最低权重值的顶点。
W=V-S。
算法每次都将W中权重值最小的顶点u移入S中,并对u的所有边进行松弛操作。
看图说话:
初始化:
S=A0W=B∞,C∞,D∞,E∞,F∞,G∞
1、需要对A的所有边进行松弛操作,结果
S=A0W=B6,C4,D∞,E∞,F∞,G∞
2、取出W中最小的顶点C放入S,并对C所有边进行松弛操作,结果
S=A0,C4W=B6,D9,E∞,F11,G∞
3、取出W中最小顶点B放入S,并对B所有边进行松弛操作,结果
S=A0,B6,C4W=D9,E11,F11,G∞
4、取出W中最小的顶点D放入S,并对D所有边进行松弛操作,结果
S=A0,B6,C4,D9W=E11,F10,G∞
5、取出W中最小的顶点F放入S,并对F所有边进行松弛操作,结果
S=A0,B6,C4,D9,F10W=E11,G∞
6、取出W中最小的顶点E放入S,并对E所有边进行松弛操作,结果
S=A0,B6,C4,D9,E11,F10W=G∞
7、取出W中最小的顶点G放入S,并对G所有边进行松弛操作,结果
S=A0,B6,C4,D9,E11,F10,G∞
至此,我们可以得出一个最短路径树:
A——B=6A——C=4A——C——D=9A——B——E=11A——C——D——F=10A无法到达G
在这里有两个地方可以优化:
1、因为要取出权重最小的顶点,所以每次都要对W进行排序,采用遍历数组进行比较的算法,不如采用优先队列(PriorityQueue),因为优先队列采用了堆结构,排序时间复杂度是O (nlgn)。
2、如果我们只是想计算起点到某点的最短距离,那么在遍历的时候,检查一下取出的最小顶点是否是终点,如果是,跳出循环即可。
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