0. 数据结构
#define MAXVEX 20
#define INFINITYC 65535
typedef struct {
int vexs[MAXVEX];
int arc[MAXVEX][MAXVEX];
int numVertexes, numEdges;
} MGraph;
注意:
以下算法提到的v0可以是任意顶点,实现的时候可能需要调整一下代码,这里以v0顶点为索引0生成的邻接矩阵为例。
- Dijkstra算法 只计算v0出发到其他顶点的距离。
- Floyd算法 计算所有顶点出发到其他顶点的距离。
1. Dijkstra算法
1.1 思想
从v0顶点出发,维护一个访问表和总距离表。(路径表根据需求选择)
- 每次遍历,从总距离表中找到最短距离的顶点。
- 从最短距离的顶点出发,比较到达每个顶点的总距离,如果总距离更短则更新总距离表。
- 如果维护路径表,也在此更新。
1.2 实现
/// Dijkstra算法
/// @param G 图
/// @param pathArcs 前驱顶点下标
/// @param pathLengths 表示从v0到vi的总距离表
void ShortestPath_Dijkstra(MGraph G, int *pathArcs, int *pathLengths) {
int visited[MAXVEX]; // 是否访问过
// 1.初始化数据
for (int i = 0; i < G.numVertexes; i++) {
visited[i] = 0; // 都没有访问过
pathArcs[i] = 0; // 前驱节点都是v0
pathLengths[i] = G.arc[0][i]; // 读入v0的的邻接矩阵
}
int k = 0; // 从v0开始
visited[k] = 1; //v0访问过了
pathLengths[k] = 0; //v0到v0的路径为0
pathArcs[k] = -1; //v0到v0是没有路径的
// 2.开始主循环,每次求得当前顶点v0到某个顶点的最短路径
int min, j;
for (int i = 1; i < G.numVertexes; i++) {
// 3.寻找离v0最近的顶点
min = INFINITYC;
for (j = 0; j < G.numVertexes; j++) {
if (!visited[j] // 还没有访问过这个顶点
&& pathLengths[j] < min) { // v0到vj总距离更短
min = pathLengths[j];
k = j;
}
}
// 下面从总距离最短的k顶点出发寻找合适的顶点
visited[k] = 1; // 访问过k顶点了
// 4.从k顶点到各顶点的总距离,如果更小则更新总距离表
for (j = 0; j < G.numVertexes; j++) {
if (!visited[j] // 还没有访问过这个顶点
&& (min + G.arc[k][j]) < pathLengths[j]) { // v0到vj总距离更短
pathLengths[j] = min + G.arc[k][j]; // 更新总距离表
pathArcs[j] = k; // 从k顶点到j顶点更近,则j顶点的前驱为k顶点
}
}
}
}
2. Floyd算法
2.1 思想
从每个顶点出发,通过中转节点是否可以得到更短的总距离。
2.2 实现
/// Floyd算法
/// @param G 图
/// @param pathArcs pathArcs[i][j]从i出发到j的中转顶点
/// @param pathLengths 表示从vi到vj的总距离表
void ShortestPath_Floyd(MGraph G, int pathArcs[MAXVEX][MAXVEX], int pathLengths[MAXVEX][MAXVEX])
{
// 1.初始化从i出发到j节点的总距离
int i, j;
for (i = 0; i < G.numVertexes; i++) {
for (j = 0; j < G.numVertexes; j++) {
pathArcs[i][j] = j; // 从i出发现在直接到j
pathLengths[i][j] = G.arc[i][j]; // 从i出发到j的距离
}
}
// 2.k表示经过的中转顶点
int k, oriLen, transLen;
for (k = 0; k < G.numVertexes; k++) {
for (i = 0; i < G.numVertexes; i++) {
for (j = 0; j < G.numVertexes; j++) {
oriLen = pathLengths[i][j]; // 原来的路径长
transLen = pathLengths[i][k] + pathLengths[k][j]; // 经过中转顶点i→k→j的总距离
if (oriLen > transLen) {
pathLengths[i][j] = transLen; // 距离更短,更新总距离
pathArcs[i][j] = pathArcs[i][k]; // 现在从i→j,需要从i→k进行中转
}
}
}
}
}
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