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-1; j ne[j]){int i e[j];dist[i] min(dist[i],dist[t]w[j]);//更新dist[j]} } }int main(){memset (h,-1,sizeof (h));//初始化邻接表cin n m;while (m--)//读入m条边{int a,b,w;cin a b w;add (a,b,w);}Dijkstra();if (dist[n] ! 0x3f3f3f3f)//如果dist[n]被更新了那么一定存在从1号节点到n号节点的最短距离路径cout dist[n];elsecout -1; }关于存储图的适合没有考虑重边和自环的影响 因为在第三步更新的时候即使邻接表那条单链上有两个一样编号的节点但是第三步更新的时候还是会让对应编号节点的dist为最小。所以即使有重边也不影响 3.4数据结构优化 上面我们是采用邻接表来存储图邻接表的原理如下。邻接表是适合稀疏图当边比较多也就是稠密图时我们采用邻接矩阵来存储图。即g[a][b]的值为编号为a的节点a到编号为b的节点b之间的距离。 使用邻接矩阵注意去重边因为邻接矩阵只允许a→b的距离唯一。 #include cstring #include iostream #include algorithmusing namespace std;const int N 510;int n,m;int g[N][N];//邻接矩阵存储图 int dist[N]; bool st[N];int dijkstra(){memset(dist,0x3f,sizeof(dist)); dist[1] 0;for(int i 0; i n; i){int t -1;for (int j 1; j n; j )if (!st[j] (t -1|| dist[t] dist[j]))t j;st[t] true;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);//初始化邻接矩阵while(m--){int a,b,c;scanf(%d%d%d,a,b,c);g[a][b] min(g[a][b],c);//去除重边}int t dijkstra();printf(%d\n,t);return 0; }3.3算法分析 算法时间复杂度时间复杂是 O(n2m)O(n2m), n 表示点数m表示边数 耗时的主要地方在于第2)步找最小每次都需要遍历一遍dist数组完全没有必要。可以使用小根堆来优化小根堆的数据结构可以自己来实现推荐或者用库中的 四、使用小根堆来优化Dijkstra算法 这个定义的heap完全可以看作集合V-S的具体化通过这个小根堆可以直接取出取出删除V-S集合的最小值。 #include cstring #include iostream #include algorithm #include queue//堆的头文件using namespace std;typedef pairint, int PII;//堆里存储距离和节点编号const int N 1e6 10;int n, m;//节点数量和边数 int h[N], w[N], e[N], ne[N], idx;//邻接表存储图 int dist[N];//存储距离 bool st[N];//存储状态void add(int a, int b, int c) {e[idx] b, w[idx] c, ne[idx] h[a], h[a] idx ; }int dijkstra() {memset(dist, 0x3f, sizeof dist);//距离初始化为无穷大dist[1] 0;priority_queuePII, vectorPII, greaterPII heap;//小根堆heap.push({0, 1});//插入距离和节点编号while (heap.size()){auto t heap.top();//取距离源点最近的点heap.pop();int ver t.second, distance t.first;//ver:节点编号distance:源点距离ver 的距离if (st[ver]) continue;//如果距离已经确定则跳过该点st[ver] true;for (int i h[ver]; i ! -1; i ne[i])//更新ver所指向的节点距离{int j e[i];if (dist[j] dist[ver] w[i]){dist[j] dist[ver] w[i];heap.push({dist[j], j});//距离变小则入堆}}}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);}cout dijkstra() endl;return 0; } 使用小根堆后找到 t 的耗时从 O(n^2) 将为了 O(1)。每次更新 dist 后需要向堆中插入更新的信息。所以更新dist的时间复杂度有 O(e) 变为了 O(elogn)。总时间复杂度有 O(n^2) 变为了 O(n elongn)。适用于稀疏图。 五、深入和反思 最开始我们说到Dijkstra算法只适用于边的权重都是正数的情况。为什么负权边不行呢 看一个Dijkstra算法失效的例子 A→B→D→E确定dist[E]20dist[D]8 然后A→C→D虽然更新了D点的dist使之正确dist[D]-1,但是由于D已经被遍历过无法通过D来更新E导致最终求出的A→E的最小距离出错。 为什么呢 D的dist的正确性不受负权的影响是因为负权指向的是D在更新节点更新dist的时候会更新掉D的错误值。但E就不一样了在当前局部只有D一个经过它D一旦遍历过后更新了E。当经过C到D时无法再通过正确的D去更新E 如果全部是正值的话在A→D时能一下子确定当前真正的dist[D]再dist[D]12那dist[E]也是正确的 所以根本原因在于存在负权边dist[D]的真值不能在更新dist[E]之前确定。 最后是我个人总结的理解 在Dijkstra算法视角把B遍历并进行相关更新后它当前得知了如下情况dist[A] 0,dist[B] 2,dist[D] 5,dist[C] 999,dist[D] 999C,C0,Dijkstra当然会放弃A-C-D这条路可是C其实0,这条路不该被放弃反而A-C-D的路径长度很有可能会小于A-B-C的长度正是由于Dijkstra的这点输入导致出现负权边时结果不正确再说人家的正确性本来就是建立在所有边的权重都0的基础上 Java岛冒险记【从小白到大佬之路】 LeetCode每日一题–进击大厂算法
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