Dijkstra算法详解

简介:

1.dijkstra算法简介

Dijkstra算法是由E.W.Dijkstra于1959年提出,又叫迪杰斯特拉算法,它应用了贪心算法模式,是目前公认的最好的求解最短路径的方法。算法解决的是有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题,其主要特点是每次迭代时选择的下一个顶点是标记点之外距离源点最近的顶点。但由于dijkstra算法主要计算从源点到其他所有点的最短路径,所以算法的效率较低。

2.dijkstra算法基本过程

假设路网中每一个节点都有标号 是从出发点s到点t的最短路径长度;表示从s到t的最短路径中t点的前一个点。求解从出发点s到点t的最短路径算法的基本过程为:

1.      初始化。出发点设置为:

 

标记起源点s,记k = s,其他所有点设为未标记。

2.      检验从所有已标记的点k到其他直接连接的未标记的点j的距离,并设置:


3.      选取下一个点。从所有未标记的点中选取 最小的点i,点i被选为最短路径中的一点,并设为已标记的。

4.      找到点i的前一点。从已经标记的点集合中找到直接连接到点i的点,并标记为 。

5.      标记点i。如果所有的点已标记,则算法结束。否则,记k = i,转到2继续。

从以上算法的步骤中可以看出 :dijkstra算法的关键部分是从未标记的点中不断地找出距离源点距离最近的点,并把改点加入到标记的点集合中,同时更新未标记的点集合中其余点到起始点的最短估计距离[z1] 。

以一个带有权值的无向图为例,用dijkstra算法分析从源点A到目标点F的最短路径。


1. 用带有权值的一个矩阵w表示含有n各节点的带权无向图, 代表弧段 的权值,如果从节点 到节点 不连通,那么 ,带权值图邻接矩阵如下图所示.设置A为源点,G为目的点, 代表从节点A到有向图中其他节点 的最短路径长度。设置初始值 代表标记的节点集合。


2. 是从A点出发求出的一条最短路径上的终止节点,令


3.  修改起始节点A到集合之间的最短路径的长度值,如果d(j)+w(j,k) < d(k),那么d(k) = d(j) + w(j,k);

4. 重复步骤2、3的操作N-1次,最终得到从起始节点A到其他节点的最短路径,按照递增的顺序排列路径的长度。

3.dijkstra算法的流程图如下所示:


相关文章
|
11月前
|
存储 运维 监控
基于 C# 语言的 Dijkstra 算法在局域网内监控软件件中的优化与实现研究
本文针对局域网监控系统中传统Dijkstra算法的性能瓶颈,提出了一种基于优先队列和邻接表优化的改进方案。通过重构数据结构与计算流程,将时间复杂度从O(V²)降至O((V+E)logV),显著提升大规模网络环境下的计算效率与资源利用率。实验表明,优化后算法在包含1000节点、5000链路的网络中,计算时间缩短37.2%,内存占用减少21.5%。该算法适用于网络拓扑发现、异常流量检测、故障定位及负载均衡优化等场景,为智能化局域网监控提供了有效支持。
290 5
|
8月前
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
【机器人路径规划】基于迪杰斯特拉算法(Dijkstra)的机器人路径规划(Python代码实现)
【机器人路径规划】基于迪杰斯特拉算法(Dijkstra)的机器人路径规划(Python代码实现)
659 4
|
9月前
|
算法 机器人 定位技术
基于机器视觉和Dijkstra算法的平面建筑群地图路线规划matlab仿真
本程序基于机器视觉与Dijkstra算法,实现平面建筑群地图的路径规划。通过MATLAB 2022A读取地图图像,识别障碍物并进行路径搜索,支持鼠标选择起点与终点,最终显示最优路径及长度,适用于智能导航与机器人路径规划场景。
|
存储 人工智能 算法
数据结构与算法细节篇之最短路径问题:Dijkstra和Floyd算法详细描述,java语言实现。
这篇文章详细介绍了Dijkstra和Floyd算法,这两种算法分别用于解决单源和多源最短路径问题,并且提供了Java语言的实现代码。
1316 3
数据结构与算法细节篇之最短路径问题:Dijkstra和Floyd算法详细描述,java语言实现。
|
算法 编译器 C++
【狂热算法篇】探秘图论之Dijkstra 算法:穿越图的迷宫的最短路径力量(通俗易懂版)
【狂热算法篇】探秘图论之Dijkstra 算法:穿越图的迷宫的最短路径力量(通俗易懂版)
|
算法
路径规划算法 - 求解最短路径 - Dijkstra(迪杰斯特拉)算法
路径规划算法 - 求解最短路径 - Dijkstra(迪杰斯特拉)算法
1563 0
|
机器学习/深度学习 算法 Java
算法设计(动态规划应用实验报告)实现基于贪婪技术思想的Prim算法、Dijkstra算法
这篇文章介绍了基于贪婪技术思想的Prim算法和Dijkstra算法,包括它们的伪代码描述、Java源代码实现、时间效率分析,并展示了算法的测试用例结果,使读者对贪婪技术及其应用有了更深入的理解。
算法设计(动态规划应用实验报告)实现基于贪婪技术思想的Prim算法、Dijkstra算法
|
存储 算法 程序员
迪杰斯特拉(Dijkstra)算法(C/C++)
迪杰斯特拉(Dijkstra)算法(C/C++)
基于Dijkstra算法的最优行驶路线搜索matlab仿真,以实际城市复杂路线为例进行测试
使用MATLAB2022a实现的Dijkstra算法在城市地图上搜索最优行驶路线的仿真。用户通过鼠标点击设定起点和终点,算法规划路径并显示长度。测试显示,尽管在某些复杂情况下计算路径可能与实际有偏差,但多数场景下Dijkstra算法能找到接近最短路径。核心代码包括图的显示、用户交互及Dijkstra算法实现。算法基于图论,不断更新未访问节点的最短路径。测试结果证明其在简单路线及多数复杂城市路况下表现良好,但在交通拥堵等特殊情况下需结合其他数据提升准确性。
|
算法 Java C++
《经典图论算法》迪杰斯特拉算法(Dijkstra)
这个是求最短路径的迪杰斯特拉算法,另外我还写了50多种《经典图论算法》,每种都使用C++和Java两种语言实现,熟练掌握之后无论是参加蓝桥杯,信奥赛,还是其他比赛,或者是面试,都能轻松应对。

热门文章

最新文章