非负权值有向图上的单源最短路径算法之Dijkstra算法

时间:2023-03-08 22:25:03

问题的提法是:给定一个没有负权值的有向图和其中一个点src作为源点(source),求从点src到其余个点的最短路径及路径长度。求解该问题的算法一般为Dijkstra算法。

假设图顶点个数为n,则针对其余n-1个点需要分别找出点src到这n-1个点的最短路径。Dijkstra算法的思想是贪心法,先找出最短的那条路径,其次找到次短的,再找到第三短的,依次类推,直到找完点src到达其余所有点的最短路径。下面举例说明算法和贪心过程。

如下图所示(该图源自《数据结构预(用面向对象方法与C++语言描述)(第2版)》殷人昆 主编清华大学出版社),求顶点0到其余个点的最短路径其路径长度。

非负权值有向图上的单源最短路径算法之Dijkstra算法

说明一下,下面表述过程中有一个【直接到达】,例如 从点0直接到达点K意思是有一条边从0指向K。

从定点0出发能直接达到点1、3、4,不能直接到达的点,认为点0直接到达这些点的距离为无穷大,所以这些直接路径中,最短的路径为0到1,长度为10。可以认定,从0到点1的最短路径就是0→1,否则,假设存在另外一条从0到1的路径,经过其他点,例如点k,使得该路径0→k+k→3的路径长度<10,然而已知,从0直接到达除1之外的其他点k的距离 > 从0直接到达点1的距离,所以这条路径不可能是最短路径。这样,就找出了从0到1的最短路径。

然后,找出从0直接到达其他的点最短路径,最短为0→3,路径长度为30,那么能否像确定0→1一样确定0→3为从0到达3的最短路径呢?不能,因为有可能存在另外一条从0到3的路径,经过其他点,例如k,使得该路径0→k+k→3的路径长度<30,因为存在0→k的长度<30,所以有可能 路径(0→k)+(k→3)的路径长度<30,所以需要验证一下这种可能是否存在。

上面通过实例对Dijkstra算法的贪心过程进行了简单说明,下面给出算法过程。

Dijkstra算法过程:设图的邻接矩阵为G[n][n],顶点集合为V,G[i][j]表示从i到j的直线距离,求定点v到达其他定点的最短路径及路径长度。

Step1:令集合S={v},集合S用于存储已经找到从v到达该点的最短路径的顶点,dist[i]用于存储v到i的最短路径长度,初始化的时候令dist[i] = G[v][i](i取遍V-S中所有的点)。

Step2:寻找k使得dist[k]= min{dist[i]},令S=S+{k}(注意这里+表示取两个集合的并集)。

Step3:更新dist[i] = min { dist[i],dist[k]+G[k][i] } (i取遍V-S中所有的点)。

Step4:判断,若S==V,则停止算法,dist[i]即为v到i的最短路径长度;否则,转到Step2。

下面给出不严密证明:

v作为源点,算法开始的时候,没有找到任何点的最短路径,所以Step2寻找k使得dist[k]= min{dist[i]},此时k的最短路径已经找到,长度即为dist[k],因为从v直接到达到k的路径最短,若让v经过其他点再到达k,必然使得路径增长(这也是为什么要求图上的权值非负)。所以v到k路径找到,将k加入到集合S中。

进而Step3,看能否让从v到其他点i的路径经过k再到i,使得路径变短,若能则更改路径长度,否则不改变。这样到Step2继续找最短路径,寻找k使得dist[k]= min{dist[i]},对于找到的顶点k,最短路径也找到了的。如此循环下去,直到找到从v到所有点的最短路径。

Step4判断,是否从v到达所有点的最短路径都已经找到,即S==V。

问题1:在Step2和Step3中可能出现这样如图的问题,0为源点,首先选出最短路径的点一次为2和1,那么在仅剩下3,在运行Step2的时候,就需要考虑 dist[3] = min{dist[3],dist[1]+G[1][3]},dist[3]=无穷,达到3的最短路径必须通过1,这样最短路径为0->1->3,长度为13,比0->2->3的路径长度12要长,出现错误!错误在于,在这里进行Step2之前,在上一次循环中Step3的时候,已经对dist[3]进行更新,更新为dist[3]
= min{dist[3],dist[2]+G[2][3]},dist[3]=无穷大,dist[2]+G[2][3]=5+7=12,所以下一次循环的时候,dist[3]=12而非无穷,dist[3]=min{dist[3],dist[1]+G[1][3]}=12,

这样就不会出错了。关键是每一步都对没有找到的最短路径的点的路径长度进行了更新。

非负权值有向图上的单源最短路径算法之Dijkstra算法

问题2:dist[i]记录了从v到达i的最短路径长度,如何记录从v到达每个点的具体的最短路径呢?

利用Dijkstra算法求出来的最短路径的特点:任取从v到达k的最短路径上的一个点i(非v非k),那么这条路径上从v到i的那部分路径就是从v到i的最短路径,因为Dijkstra是按照路径长度递增的顺序求最短路径的。这样,就可以在每次求出v到达一个点k的最短路径的时候,记录k之前的那个点,最后逆向即可找到具体路径。

下面通过Dijkstra算法求解前面的例子。

如图,求顶点0到其余个点的最短路径其路径长度。

非负权值有向图上的单源最短路径算法之Dijkstra算法

初始化:S={0},dist[1]=10,dist[2]=INF,dist[3]=30,dist[4]=100,INF表示无穷大。另外增加一个数组path,记录找到最短路径的点之前的那个点,初始化的时候都初始化为path[i]=0(源点)。

Step2:min{dist[1]=10,dist[2]=INF,dist[3]=30,dist[4]=100}=dist[1],所以S={0,1}。

Step3:更新dist[]数组,dist[2]=min{dist[2],dist[1]+G[1][2]}=min{INF,10+50}=60,path[2]=1;

dist[3]=min{dist[3],dist[1]+G[1][3]}=min{30,10+INF}=30,path[3]不改变;

dist[4]=min{dist[4],dist[1]+G[1][4]}=min{100,10+INF}=100,path[4]不改变;

Step2:min{dist[2]=60,dist[3]=30,dist[4]=100}=dist[3],所以S={0,1,3}。

Step3:更新dist[]数组,dist[2]=min{dist[2],dist[3]+G[3][2]}=min{60,30+20}=50,path[2]=3;

dist[4]=min{dist[4],dist[3]+G[3][4]}=min{100,30+60}=90,path[4]=3;

Step2:min{dist[2]=50,dist[4]=90}=dist[2],所以S={0,1,3,2};

Step3:更新dist[]数组,dist[4]=min{dist[4],dist[2]+G[2][4]}=min{90,50+10}=60,path[4]=2;

Step2:只有dist[4]一个了,min{dist[4]}=dist[4],所以S={0,1,3,2,4}==V,停止算法。

对于1,path[1]=0,找到源点0,所以最短路径为0—>1,路径长度为dist[1]=10。

对于2,path[2]=3,path[3]=0,找到源点0,所以最短路径为0—>3—>2,路径长度为dist[2]=50。

对于3,path[3]=0,找到源点0,所以最短路径为0—>3,路径长度为dist[3]=30。

对于4,path[4]=2,path[2]=3,path[3]=0,所以最短路径为0—>3—>2—>4,路径长度为dist[4]=60。

用Dev-C++编写的C++代码:

#include<iostream>
using namespace std; int INF = 9999999; void Dijkstra(int *d[],int dist[],int path[],int n,int src)
{ //dist[i]记录从源点src到点i的路径长度,path[i]记录最短路径上点i前面的那个点
for(int i=0;i<n;i++) //dist[]和path[]的初始化
{
dist[i] = d[src][i];//dist[i]初始化为src到i之间的边的长度,没有从src指向i的边,那就是///无穷大
path[i] = src; //path[i]统一初始化为src,因为此时从src到i的路径就是从src到i的边
} bool *S = new bool[n]; //集合S,用于存储已经找到从src到达i的最短路径的点i
for(int i=0;i<n;i++) //初始化S
S[i] = false; //开始最短路径都没有找到,所以初始化false
S[src] = true; //点src已经找到(本来不用考虑src,但为后面代码简便,将src排除在 “未找到//最短路的点”之列) while(1) //看后面退出循环的条件
{
int temp = INF,k;
for(int i=0;i<n;i++) //对于所有的不在S中的i,找到 dist[i]的最小值
{
if(S[i]==false && dist[i]<temp)
{
k = i;
temp = dist[i];
}
} //最小值对应的点为k,最小值即为k的最短路径长度
S[k] = true; //将点k放入集合S
for(int i=0;i<n;i++) //更新每条路径的长度
{
if(S[i]==false && dist[k]+d[k][i]<dist[i]) //前面一个条件表明针对的是没有找到<span style="white-space:pre"> </span>//最短路径的点,后面条件表明路径经过点k则路径变短
{
dist[i] = dist[k] + d[k][i]; //更改路径长度
path[i] = k; //那么点i之前的那个点就是点k
}
} //下面检验是否退出循环---所有点是否都在S当中
bool ok = true;
for(int i=0;i<n;i++)
{
if(S[i]==false)
{
ok = false;
break;
}
}
if(ok==true)
break;
}
} int main()
{
const int n = 5;
int D[n][n] = {{0,10,INF,30,100},{INF,0,50,INF,INF},{INF,INF,0,INF,10},{INF,INF,20,0,60},{INF,INF,INF,INF,0}}; int **d = new int* [n];//不能直接传入D作为参数,需要进行一定的处理,将二维数组转化为一维数组,<span style="white-space:pre"> </span>//并且该数组类型为 int* 类型
for(int i=0;i<n;i++)
{
d[i] = new int[n];
for(int j=0;j<n;j++)
d[i][j] = D[i][j];
}
int path[n],dist[n];
int src = 0;
Dijkstra(d,dist,path,n,src);
for(int i=0;i<n;i++) //通过数组path[],寻找具体的最短路径,输出最短路径长度
{
if(i!=src)
{
int Road[n] = {i};
int k=1,temp = path[i];
while(1)
{
Road[k] = temp;
k ++;
if(temp == src) break;
else temp = path[temp];
}
cout << "从 " << src << " 到达 " << i << " 的最短路径长度为" << dist[i] << ",最短路劲为:";
for(int i=k-1;i>0;i--)
cout << Road[i] << "->";
cout << Road[0] << endl;
}
} return 0;
}

如有纰漏,请指正!