Dijkstra算法----- Java代碼實現

轉載於:http://www.cnblogs.com/skywang12345/

迪傑斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路徑算法,用於計算一個節點到其他節點的最短路徑。 
它的主要特點是以起始點爲中心向外層層擴展(廣度優先搜索思想),直到擴展到終點爲止。


基本思想

     通過Dijkstra計算圖G中的最短路徑時,需要指定起點s(即從頂點s開始計算)。

     此外,引進兩個集合S和U。S的作用是記錄已求出最短路徑的頂點(以及相應的最短路徑長度),而U則是記錄還未求出最短路徑的頂點(以及該頂點到起點s的距離)。

     初始時,S中只有起點s;U中是除s之外的頂點,並且U中頂點的路徑是"起點s到該頂點的路徑"。然後,從U中找出路徑最短的頂點,並將其加入到S中;接着,更新U中的頂點和頂點對應的路徑。 然後,再從U中找出路徑最短的頂點,並將其加入到S中;接着,更新U中的頂點和頂點對應的路徑。 ... 重複該操作,直到遍歷完所有頂點。


操作步驟

(1) 初始時,S只包含起點s;U包含除s外的其他頂點,且U中頂點的距離爲"起點s到該頂點的距離"[例如,U中頂點v的距離爲(s,v)的長度,然後s和v不相鄰,則v的距離爲∞]。

(2) 從U中選出"距離最短的頂點k",並將頂點k加入到S中;同時,從U中移除頂點k。

(3) 更新U中各個頂點到起點s的距離。之所以更新U中頂點的距離,是由於上一步中確定了k是求出最短路徑的頂點,從而可以利用k來更新其它頂點的距離;例如,(s,v)的距離可能大於(s,k)+(k,v)的距離。

(4) 重複步驟(2)和(3),直到遍歷完所有頂點。

單純的看上面的理論可能比較難以理解,下面通過實例來對該算法進行說明。

迪傑斯特拉算法圖解

以上圖G4爲例,來對迪傑斯特拉進行算法演示(以第4個頂點D爲起點)。

初始狀態:S是已計算出最短路徑的頂點集合,U是未計算除最短路徑的頂點的集合! 
第1步:將頂點D加入到S中。 
    此時,S={D(0)}, U={A(∞),B(∞),C(3),E(4),F(∞),G(∞)}。     注:C(3)表示C到起點D的距離是3。

第2步:將頂點C加入到S中。 
    上一步操作之後,U中頂點C到起點D的距離最短;因此,將C加入到S中,同時更新U中頂點的距離。以頂點F爲例,之前F到D的距離爲∞;但是將C加入到S之後,F到D的距離爲9=(F,C)+(C,D)。 
    此時,S={D(0),C(3)}, U={A(∞),B(23),E(4),F(9),G(∞)}。

第3步:將頂點E加入到S中。 
    上一步操作之後,U中頂點E到起點D的距離最短;因此,將E加入到S中,同時更新U中頂點的距離。還是以頂點F爲例,之前F到D的距離爲9;但是將E加入到S之後,F到D的距離爲6=(F,E)+(E,D)。 
    此時,S={D(0),C(3),E(4)}, U={A(∞),B(23),F(6),G(12)}。

第4步:將頂點F加入到S中。 
    此時,S={D(0),C(3),E(4),F(6)}, U={A(22),B(13),G(12)}。

第5步:將頂點G加入到S中。 
    此時,S={D(0),C(3),E(4),F(6),G(12)}, U={A(22),B(13)}。

第6步:將頂點B加入到S中。 
    此時,S={D(0),C(3),E(4),F(6),G(12),B(13)}, U={A(22)}。

第7步:將頂點A加入到S中。 
    此時,S={D(0),C(3),E(4),F(6),G(12),B(13),A(22)}。

此時,起點D到各個頂點的最短距離就計算出來了:A(22) B(13) C(3) D(0) E(4) F(6) G(12)

迪傑斯特拉算法的代碼說明

以"鄰接矩陣"爲例對迪傑斯特拉算法進行說明,對於"鄰接表"實現的圖在後面會給出相應的源碼。

1. 基本定義

public class MatrixUDG {

    private int mEdgNum;        // 邊的數量
    private char[] mVexs;       // 頂點集合
    private int[][] mMatrix;    // 鄰接矩陣
    private static final int INF = Integer.MAX_VALUE;   // 最大值

    ...
}

MatrixUDG是鄰接矩陣對應的結構體。mVexs用於保存頂點,mEdgNum用於保存邊數,mMatrix則是用於保存矩陣信息的二維數組。例如,mMatrix[i][j]=1,則表示"頂點i(即mVexs[i])"和"頂點j(即mVexs[j])"是鄰接點;mMatrix[i][j]=0,則表示它們不是鄰接點。

2. 迪傑斯特拉算法

/*
 * Dijkstra最短路徑。
 * 即,統計圖中"頂點vs"到其它各個頂點的最短路徑。
 *
 * 參數說明:
 *       vs -- 起始頂點(start vertex)。即計算"頂點vs"到其它頂點的最短路徑。
 *     prev -- 前驅頂點數組。即,prev[i]的值是"頂點vs"到"頂點i"的最短路徑所經歷的全部頂點中,位於"頂點i"之前的那個頂點。
 *     dist -- 長度數組。即,dist[i]是"頂點vs"到"頂點i"的最短路徑的長度。
 */
public void dijkstra(int vs, int[] prev, int[] dist) {
    // flag[i]=true表示"頂點vs"到"頂點i"的最短路徑已成功獲取
    boolean[] flag = new boolean[mVexs.length];

    // 初始化
    for (int i = 0; i < mVexs.length; i++) {
        flag[i] = false;          // 頂點i的最短路徑還沒獲取到。
        prev[i] = 0;              // 頂點i的前驅頂點爲0。
        dist[i] = mMatrix[vs][i];  // 頂點i的最短路徑爲"頂點vs"到"頂點i"的權。
    }

    // 對"頂點vs"自身進行初始化
    flag[vs] = true;
    dist[vs] = 0;

    // 遍歷mVexs.length-1次;每次找出一個頂點的最短路徑。
    int k=0;
    for (int i = 1; i < mVexs.length; i++) {
        // 尋找當前最小的路徑;
        // 即,在未獲取最短路徑的頂點中,找到離vs最近的頂點(k)。
        int min = INF;
        for (int j = 0; j < mVexs.length; j++) {
            if (flag[j]==false && dist[j]<min) {
                min = dist[j];
                k = j;
            }
        }
        // 標記"頂點k"爲已經獲取到最短路徑
        flag[k] = true;

        // 修正當前最短路徑和前驅頂點
        // 即,當已經"頂點k的最短路徑"之後,更新"未獲取最短路徑的頂點的最短路徑和前驅頂點"。
        for (int j = 0; j < mVexs.length; j++) {
            int tmp = (mMatrix[k][j]==INF ? INF : (min + mMatrix[k][j]));
            if (flag[j]==false && (tmp<dist[j]) ) {
                dist[j] = tmp;
                prev[j] = k;
            }
        }
    }

    // 打印dijkstra最短路徑的結果
    System.out.printf("dijkstra(%c): \n", mVexs[vs]);
    for (int i=0; i < mVexs.length; i++)
        System.out.printf("  shortest(%c, %c)=%d\n", mVexs[vs], mVexs[i], dist[i]);
}

迪傑斯特拉算法的源碼

這裏分別給出"鄰接矩陣圖"和"鄰接表圖"的迪傑斯特拉算法源碼。

1鄰接矩陣源碼(MatrixUDG.java)

2鄰接表源碼(ListUDG.java)

 

發表評論
所有評論
還沒有人評論,想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章