• 单源最短路-dijkstra算法及其优化


    dijkstra算法及其优化

    题目描述: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

    1≤n≤500 1≤m≤10^5 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

    分析:鉴于n的数据规模比较小,可用朴素迪杰斯特拉算法(适用于稠密图)

    算法时间复杂度O(n^2)

    code:朴素dijkstra算法

     #include<cstdio>
     #include<cstring>
     #include<iostream>
     #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;
         
         //迭代n次,每次找到一个点,用它来更新它的可达点到起点的距离。
         for(int i=0;i<n;i++){
             int t = -1;
             //总是选出当前最短路还没有确定的点中到起点最近的点,并用它来更新它的可达点到起点的距离。(这是迪杰斯特拉算法的核心思想--贪心)
             //下面是找到当前没有确定最短路的点里到起点距离最短的点。
             for(int j=1;j<=n;j++){
                 if(!st[j]&&(t==-1||dist[j]<dist[t]))
                     t = j;
            }
             st[t] = true;
             //更新可达点
             for(int j=1;j<=n;j++) dist[j] = min(dist[j],dist[t] + g[t][j]);
        }
         
         if(dist[n]==0x3f3f3f3f) return -1;
         return dist[n];
     }
     int main(){
         scanf("%d%d",&n,&m);
         memset(g,0x3f,sizeof g);
         while(m--){
             int x,y,z;
             scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);
             g[x][y] = min(g[x][y],z);
        }
         
         int t = Dijkstra();
         printf("%d ",t);
         return 0;
     }

    分析:同一题,如果n的数据规模增大至10^5

    那么,对于这种稀疏图,可以采用堆优化策略的dijkstra算法来求解

    代码如下:

     //堆优化版dijkstra算法。
     
     #include<queue>
     #include<cstdio>
     #include<cstring>
     #include<iostream>
     #include<algorithm>
     using namespace std;
     
     const int N = 2e5 + 10;
     typedef pair<int,int> PII;//第一分量存的是距离,第二分量存的是点编号
     int h[N],e[N],ne[N],w[N],idx;//w为边的权值 ,用邻接表来存储稀疏图 ,数据结构类似哈希map,
     //h存放的是图中所有结点(h中每个元素将会拉着'一条链',表示该点可达点),
     //e[i] 表示的是第i条边指向的结点,
     //ne[i] 表示的是第i条边的下一条边
     //w[i] 表示的是第i跳变的权重,
     //idx为当前边的编号。
     int dist[N];//dist[i] 表示第i个点到起点的距离
     bool st[N];//判断第i个点到起点的距离的最短路是否已确定
     int n,m;
     void add(int a,int b,int c){
      e[idx] = b;//idx边所指点是b
      w[idx] = c;//idx边的权值是c
      ne[idx] = h[a];//下面两行表示将b插入到a的可达点链的最前面。
      h[a] = idx++;
     }
     
     int Dijkstra(){
      //思想与宽搜类似
      memset(dist,0x3f,sizeof dist);
      //鉴于题意要求最短路,所以采用小根堆来维护每个点到起点的距离,这样堆顶总是最短的路径
      //因为dijkstra算法是基于贪心的,所以总用堆顶结点(当前所有点中到起点距离最小的点)来更新堆顶可达点到起点的最短路。
      priority_queue<PII,vector<PII>,greater<PII> > p;
      dist[1] = 0;
      p.push({0,1});//把起点信息入堆,起点到自己距离为0,所以插入的是{0,1};
      while(p.size()){
      //堆顶出堆
      auto t = p.top();
      p.pop();
     
      //堆顶可扩展点入堆
      int distance = t.first;
      int ver = t.second;
      //如果ver这个点已近确定了它到起点的最短路,那么可以continue,因为如果它已经确定,那么它的可达点到起点的最短路已经会被它更新,
      //所以,重复操作可以得以避免。
      if(st[ver]) continue;
     
      for(int i=h[ver];i!=-1;i=ne[i]){
      int j = e[i];
      if(dist[j] > distance + w[i]){
      dist[j] = distance + w[i];
      //可扩展点入堆
      p.push({dist[j] , j});
      }
      }
      //ver及其拓展点的最短路信息被更新后就设置ver点的最短路已经确定。
      st[ver] = true;
      }
     
      if(dist[n] == 0x3f3f3f3f) return -1;
      return dist[n];
     }
     int main(){
      scanf("%d%d",&n,&m);
      memset(h,-1,sizeof h);
      while(m--){
      int a,b,c;
      scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
      add(a,b,c);
      }
      int t = Dijkstra();
      cout<<t<<endl;
      return 0;
     }

     

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