C++ 求最短路径问题之Dijkstra算法（一）

冷不防 2022-06-13 07:57 248阅读 0赞

**求最短路径之Dijkstra算法**

Dijkstra算法是用来求单源最短路径问题，即给定图G和起点s，通过算法得到s到达其他每个顶点的最短距离。

基本思想：对图G(V,E)设置集合S，存放已被访问的顶点，然后每次从集合V-S中选择与起点s的最短距离最小的一个顶点（记为u），访问并加入集合S。之后，令u为中介点，优化起点s与所有从u能够到达的顶点v之间的最短距离。这样的操作执行n次（n为顶点个数），直到集合S已经包含所有顶点。

**Dijkstra算法伪代码：**

//G为图；数组d为源点到达各点的最短路径长度，s为起点
    Dijkstra(G, d[], s)
    {
         初始化;
         for(循环n次)
         {
              u = 使d[u]最小的还未被访问的顶点的标号;
              记u已被访问;
              for(从u出发能到达的所有顶点v)
              {
                   if(v未被访问 && 以u为中介点使s到顶点v的最短距离d[v]更优)
                   {
                        优化d[v];
                   }
              }
         }
    }

**由于图可以使用邻接矩阵或者邻接表来实现，因此会有两种写法。以下图为例来具体实现代码：**

![Center][]

**（1）邻接矩阵版**

const int INF = 1000000000;
    
    /*Dijkstra算法解决的是单源最短路径问题，即给定图G(V,E)和起点s(起点又称为源点),
    求从起点s到达其它顶点的最短距离，并将最短距离存储在矩阵d中*/
    void Dijkstra(int n, int s, vector<vector<int>> G, vector<bool>& vis, vector<int>& d)
    {
           /*
           param
           n：           顶点个数
           s：           源点
           G：           图的邻接矩阵
           vis：         标记顶点是否已被访问
           d：           存储源点s到达其它顶点的最短距离
           */
           fill(d.begin(), d.end(), INF);                         //初始化最短距离矩阵，全部为INF
           d[s] = 0;                                              //起点s到达自身的距离为0
           for (int i = 0; i < n; ++i)
           {
                  int u = -1;                                     //找到d[u]最小的u
                  int MIN = INF;                                  //记录最小的d[u]
                  for (int j = 0; j < n; ++j)                     //开始寻找最小的d[u]
                  {
                         if (vis[j] == false && d[j] < MIN)
                         {
                               u = j;
                               MIN = d[j];
                         }
                  }
                  //找不到小于INF的d[u]，说明剩下的顶点和起点s不连通
                  if (u == -1)
                         return;
                  vis[u] = true;                                  //标记u已被访问
                  for (int v = 0; v < n; ++v)
                  {
                         //遍历所有顶点，如果v未被访问&&u能够到达v&&以u为中介点可以使d[v]更优
                         if (vis[v] == false && d[u] + G[u][v] < d[v])
                               d[v] = d[u] + G[u][v];             //更新d[v]
                  }
           }
    }

复杂度分析：主要是外层的循环O(V)（V就是顶点个数n）与内层循环（寻找最小的d\[u\]需要O(V)、枚举需要O(V)产生的），总的时间复杂度为O(V\*(V+V))=O(V^2)

**(2)邻接表版**

const int INF = 1000000000;
    
    struct Node
    {
           int v;         //边的目标顶点
           int dis;       //dis为边权
           Node(int x, int y) :v(x), dis(y) {}
    };
    
    void Dijkstra(int n, int s, vector<vector<Node>> Adj, vector<bool> vis, vector<int>& d)
    {
           /*
           param
           n：      顶点个数
           s：      起点
           Adj：    图的邻接表
           vis：    标记顶点是否被访问
           d：      存储起点s到其他顶点的最短距离
           */
           fill(d.begin(), d.end(), INF);
           d[s] = 0;                                             //起点s到达自身的的距离为0
           for (int i = 0; i < n; ++i)
           {
                  int u = -1;                                    //找到d[u]中最小的u
                  int MIN = INF;                                 //找到最小的d[u]
                  for (int j = 0; j < n; ++j)                    //寻找最小的d[u]
                  {
                         if (vis[j] == false && d[j] < MIN)
                         {
                               u = j;
                               MIN = d[j];
                         }
                  }
                  //找不到小于INF的d[u]，说明剩下的顶点和起点s不连通
                  if (u == -1)
                         return;
                  vis[u] = true;                                //标记u被访问
                  for (int j = 0; j < Adj[u].size(); ++j)
                  {
                         int v = Adj[u][j].v;                   //通过邻接表获取u能直接到达的v
                         if (vis[v] == false && d[v] > d[u] + Adj[u][j].dis)     
                               d[v] = d[u] + Adj[u][j].dis;       //优化d[u]
                  }
           }
    }

时间复杂度分析：复杂度分析：主要是外层的循环O(V)（V就是顶点个数n）与内层循环（寻找最小的d\[u\]需要O(V)、枚举需要O(V)产生的），又由于对整个程序来说，枚举V的次数总共为

![O\\left ( \\sum\_\{u=0\}^\{n-1\}adj\\left \[ u \\right \].size \\right )=O\\left ( E \\right )][O_left _ _sum_u_0_n-1_adj_left _ u _right _.size _right _O_left _ E _right]

总的时间复杂度为 ![O\\left ( v^\{2\}+E \\right )][O_left _ v_2_E _right]

总结：上面的做法都是复杂度为O(V^2)级别的，其中由于必须把每个顶点都标记已访问，因此外层循环的O(V)时间是无法避免的，但是寻找最小d\[u\]的过程却可以不必达到O(V)的复杂度，而可以使用对优化来降低复杂度。最简单的写法是直接使用STL中的优先队列priority\_queue，这样使用邻接表实现Dijkstra算法的时间复杂度可以降低为O(VlogV+E)。此外，Dijkstra算法只能应对所有边权都是非负数的情况，如果边权出现负数，那么Dijkstra算法很可能会出错，这是最好使用SPFA算法。

(3)、如果题目给出的是无向边（即双向边）而不是有向边，又该如何解决呢？其实很简单，只需要把无向边当成两条指向相反的有向边即可。对邻接矩阵来说，一条u与v之间的无向边在输入时可以分别对G\[u\]\[v\]和G\[v\]\[u\]赋以相同的边权；而对于邻接表来说，只需要在u的邻接表Adj\[u\]末尾添加上v，并在v的邻接表Adj\[v\]末尾添加上u即可。

(4)、前面一直是讲解最短距离的求解，但是还没有讲到最短路径本身怎么求解。

在Dijkstra算法的伪代码部分，有这么一段：

if(v未被访问 && 以u为中介点可以使起点s到顶点v的最短距离d[v]更优){
         优化d[v];
    }

"以u为中介点可以使起点s到顶点v的最短距离d\[v\]更优"这句话隐含了这样一层意思：使d\[v\]变得更小的方案是让u作为从s到v最短路径上v的前一个结点（即s->......->u->v）。于是我们不妨利用这个信息，把这个信息记录下来，设置一个数组pre\[\]，令pre\[v\]表示从起点s到顶点v的最短路径上v的前一个顶点（即前驱节点）的编号，这样就可以把每一个顶点的前驱节点记录下来。而在伪代码部分只需要在if内增加一行：

if(v未被访问 && 以u为中介点可以使起点s到顶点v的最短距离d[v]更优){
         优化d[v];
         令v的前驱为u;
    }

以上图的邻接矩阵为例，代码如下：

#include <iostream>
    #include <vector>
    using namespace std;
    
    const int INF = 1000000000;
    
    /*Dijkstra算法解决的是单源最短路径问题，即给定图G(V,E)和起点s(起点又称为源点),
    求从起点s到达其它顶点的最短距离，并将最短距离存储在矩阵d中*/
    void Dijkstra(int n, int s, vector<vector<int>> G, vector<bool>& vis, vector<int>& d, vector<int>& pre)
    {
           /*
           param
           n：           顶点个数
           s：           源点
           G：           图的邻接矩阵
           vis：         标记顶点是否已被访问
           d：           存储源点s到达其它顶点的最短距离
           pre：         存储从起点s到达顶点v的最短路径上v的前一个顶点 （新添加）
           */
           fill(d.begin(), d.end(), INF);                         //初始化最短距离矩阵，全部为INF
    
           for (int i = 0; i < n; ++i)                            //新添加
                  pre[i] = i;
    
           d[s] = 0;                                              //起点s到达自身的距离为0
           for (int i = 0; i < n; ++i)
           {
                  int u = -1;                                     //找到d[u]最小的u
                  int MIN = INF;                                  //记录最小的d[u]
                  for (int j = 0; j < n; ++j)                     //开始寻找最小的d[u]
                  {
                         if (vis[j] == false && d[j] < MIN)
                         {
                               u = j;
                               MIN = d[j];
                         }
                  }
                  //找不到小于INF的d[u]，说明剩下的顶点和起点s不连通
                  if (u == -1)
                         return;
                  vis[u] = true;                                  //标记u已被访问
                  for (int v = 0; v < n; ++v)
                  {
                         //遍历所有顶点，如果v未被访问&&u能够到达v&&以u为中介点可以使d[v]更优
                         if (vis[v] == false && d[u] + G[u][v] < d[v]) {
                               d[v] = d[u] + G[u][v];             //更新d[v]
                               pre[v] = u;                        //记录v的前驱顶点为u（新添加）
                         }
                  }
           }
    }
    
    //输出从起点s到顶点v的最短路径
    void DFSPrint(int s, int v, vector<int> pre)
    {
           if (v == s) {
                  cout << s << " ";
                  return;
           }
           DFSPrint(s, pre[v], pre);
           cout << v << " ";
    }
    
    void main()
    {
           int n = 6;
           vector<vector<int>> G = { {0,1,INF,4,4,INF},
                                     {INF,0,INF,2,INF,INF},
                                     {INF,INF,0,INF,INF,1},
                                     {INF,INF,2,0,3,INF},
                                     {INF,INF,INF,INF,0,3},
                                     {INF,INF,INF,INF,INF,0} };
           vector<bool> vis(n);
           vector<int> d(n);
           vector<int> pre(n);
    
           Dijkstra(n,0,G,vis,d,pre);
           for (auto x : d)
                  cout << x << " ";
           cout << endl;
    
           //输出从起点s到顶点v的最短路径
           DFSPrint(0, 5, pre);
    }

关于Dijkstra算法如何求解实际问题可参考：[C++ 求最短路径问题之Dijkstra算法（二）][C_ _Dijkstra]

[Center]: /images/20220613/f4234e8bfc0d4a0289e679c5a644f051.png
[O_left _ _sum_u_0_n-1_adj_left _ u _right _.size _right _O_left _ E _right]: https://private.codecogs.com/gif.latex?O%5Cleft%20%28%20%5Csum_%7Bu%3D0%7D%5E%7Bn-1%7Dadj%5Cleft%20%5B%20u%20%5Cright%20%5D.size%20%5Cright%20%29%3DO%5Cleft%20%28%20E%20%5Cright%20%29
[O_left _ v_2_E _right]: https://private.codecogs.com/gif.latex?O%5Cleft%20%28%20v%5E%7B2%7D&plus;E%20%5Cright%20%29
[C_ _Dijkstra]: https://blog.csdn.net/YF_Li123/article/details/74090409