該演算法需要解決的問題就是在圖中某兩個點之間的最短路徑。類似修路問題，修路問題是為了求出實現把整體全部連通所需要花的最短路徑。而地傑斯特拉演算法和弗洛伊德演算法是為了解決任意兩點之間的最短路徑問題，就好比送快遞路線選擇問題，開啟手機地圖輸入目的地給你規劃出來的路線方案，這就是求單點最短路徑問題。
/**
* @description:
* @create 2020-08-26 13:16
* @email:[email protected]
*/public
class
dijkstra
;// 鄰接矩陣必須轉置相等的
int[
] weight =
newint
,,,,,,
};graph graph =
newgraph
(vertex, data, weight)
;dijkstra
(graph,0)
;}/** * 結果沒有進行返回儲存只是進行了輸出
** @param graph 圖
* @param start 起點
*/private
static
void
dijkstra
(graph graph,
int start)
// 起點到起點的距離當然需要置為零
dis[start]=0
;// 同時需要把起點標記為已經訪問過的
visited[start]=1
;int
pre =
newint
[num]
;// 臨時變數
int min;
int k =0;
// 起點到其他點最短距離的個數肯定只有 節點數減乙個
// 所以最外層迴圈只需從1開始就可以了 就能把所有節點進行訪問
for(
int i =
1; i < graph.vertexs; i++)}
// 對選中的節點進行操作
visited[k]=1
;// 先把它加入到訪問過的集合 打個標記
// 從這個節點找到其他節點的最短距離
// 因為還未訪問過的節點通過其他已經訪問過的節點不可達
// 所以最短距離需要min加上這個節點到其他還沒訪問過的節點的距離。
for(
int j =
0; j < graph.vertexs; j++)}
}for
(int i =
0; i < graph.vertexs; i++
)// pre陣列可以還原距離走法 也就是說通過值不斷找父親節點，找到後經過的節點就是最優路徑 一般就是需要儲存的結果
// 以這個 [0, 0, 0, 5, 6, 6, 0]為例
// 索引從0開始 第三個節點(值為5)->第五個節點(值為6)->第六個節點(值為0)->第零個節點（值為0）（也就是start=0起點）
system.out.
println
(arrays.
tostring
(pre));
system.out.
println
(arrays.
tostring
(dis));
system.out.
println
(arrays.
tostring
(visited));
}}class
graph
this
.vertexs = vertexs;
this
.data = data;
this
.weight = weight;
//計算邊的條數
for(
int i =
0; i < vertexs; i++)}
}}}
a>a最短距離為：0
a>b最短距離為：5
a>c最短距離為：7
a>d最短距離為：12
a>e最短距離為：6
a>f最短距離為：8
a>g最短距離為：2[0
,0,0
,5,6
,6,0
]// 父親陣列[0
,5,7
,12,6
,8,2
]// 最短距離陣列[1
,1,1
,1,1
,1,1
]// 全為1代表全部訪問到了
Dijkstra最短路徑演算法
基本思路是 選擇出發點相鄰的所有節點中，權最小的乙個，將它的路徑設定為確定。其他節點的路徑需要儲存起來。然後從剛剛確認的那個節點的相鄰節點，算得那些節點的路徑長。然後從所有未確定的節點中選擇乙個路徑最短的設定為確定。重複上面步驟即可。void dijkstra graph g,string v fl...
Dijkstra最短路徑演算法
引入 dijkstra 迪傑斯特拉 演算法是典型的最短路徑路由演算法，用於計算乙個節點到其他所有節點的最短路徑。主要特點是以起始點為中心向外層層擴充套件，直到擴充套件到終點為止。dijkstra演算法能得出最短路徑的最優解，但由於它遍歷計算的節點很多，所以效率低。package dijkstra p...
最短路徑 Dijkstra演算法
最短路徑 描述 已知乙個城市的交通路線，經常要求從某一點出發到各地方的最短路徑。例如有如下交通圖 則從a出發到各點的最短路徑分別為 b 0c 10 d 50 e 30 f 60 輸入 輸入只有乙個用例，第一行包括若干個字元，分別表示各頂點的名稱，接下來是乙個非負的整數方陣，方陣維數等於頂點數，其中0...