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本文采用java實(shí)現(xiàn)單源最短路徑,并帶有略微詳細(xì)的注解,供大家參考,具體內(nèi)容如下
package com.qf.greaph; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; /** * @author jiayoo * 7 / 30 * Dijkstra最短路徑算法是一種單源最短路徑 * 本文采用的是鄰接表表示圖。 * * 圖的表示: 1. 采用 ArrayList 來儲(chǔ)存 圖的頂點(diǎn) * 2. 采用 Map 來儲(chǔ)存 邊集 , map 可以 實(shí)現(xiàn) 一對多的關(guān)系, 因此能很好的實(shí)現(xiàn)鄰接表結(jié)構(gòu) * 3. 采用ArrayList的原因 是使 邊集有序 這樣, Node 的里面 那個(gè)記錄距離的集合才能一一對應(yīng) */ public class MinPath { private static class graph{ private ArrayList<Node1> nodes = new ArrayList<>(); // 表示圖頂點(diǎn) , 同時(shí)他也作為V集合 private Map<Node1, ArrayList<Node1>> adjaNode = new HashMap<>(); // 表示圖的邊 private ArrayList<Node1> nodes1 ; // 表示S集合, 即存儲(chǔ)已經(jīng)訪問的節(jié)點(diǎn), private float[] minPath; //用來存儲(chǔ)源點(diǎn)到每個(gè)頂點(diǎn)的距離 float min = Float.MAX_VALUE; /** * @param start * @param end * @param distance * 構(gòu)建鄰接表。使之成為圖 */ public void addAdjaNode(Node1 start, Node1 end, float distance) { if (!nodes.contains(start)) { nodes.add(start); } if (!nodes.contains(end)) { nodes.add(end); } if (adjaNode.containsKey(start) && adjaNode.get(start).contains(end)) { return ; } if (adjaNode.containsKey(start)) { adjaNode.get(start).add(end); }else { ArrayList<Node1> node = new ArrayList<Node1>(); node.add(end); adjaNode.put(start, node); } start.distonext.add(distance); } /** * 將圖打印出來 */ public void prinGraph() { if (nodes == null || adjaNode == null) { System.out.println("圖為空"); return ; } for (Entry<Node1, ArrayList<Node1>> entry : adjaNode.entrySet()) { System.out.println("頂點(diǎn) : " + entry.getKey().name + " 鏈接頂點(diǎn)有: "); for(int i = 0; i < entry.getValue().size(); i++) { System.out.print(entry.getValue().get(i).name + " " + "距離是: " + entry.getKey().distonext.get(i) + ", "); } System.out.println(); } } /** * 1.這個(gè)方法用于初始化S集合 及 初始化距離數(shù)組 * 2. 設(shè)置源點(diǎn), 并且將源點(diǎn)作為內(nèi)容 初始化算法 */ public void findMinPath() { Node1 node1 = null; // 用來記錄列表里最小的點(diǎn) nodes1 = new ArrayList<>(); // 存儲(chǔ)已經(jīng)遍歷過的點(diǎn) minPath = new float[nodes.size()]; // 初始化距離數(shù)組 int i; /* * 對最短路徑進(jìn)行初始化, 設(shè)置源點(diǎn)到其他地方的值為無窮大 * */ for (i = 0; i < minPath.length; i++) { minPath[i] = Float.MAX_VALUE; } Node1 node = nodes.get(0); nodes1.add(node); // 將源點(diǎn)加入 S 集合 node.visited = true; ArrayList<Node1> n = adjaNode.get(node); // 獲取到源點(diǎn)的邊集 /* * 先對源節(jié)點(diǎn)進(jìn)行初始化 * 1. 對 距離數(shù)組進(jìn)行初始化。 * 2. 找到源點(diǎn)到某個(gè)距離最短的點(diǎn), 并標(biāo)記 * * */ for (i = 0; i < n.size(); i++) { minPath[n.get(i).id] = node.distonext.get(i); // 最短路徑記錄 if (min > node.distonext.get(i)) { min = node.distonext.get(i); node1 = n.get(i); // 找到當(dāng)前最短路徑 } } this.process(node1, min); } private void process(Node1 node, float distance ) { min = Float.MAX_VALUE; //作為標(biāo)記 Node1 node1 = null; // 同樣記錄距離最短的點(diǎn) int i; ArrayList<Node1> n = adjaNode.get(node); // 獲得邊集 for (i = 0 ; i < n.size(); i++) { if (!n.get(i).visited) { // 這個(gè)邊集里的頂點(diǎn)不在 S 集合里 if (minPath[n.get(i).id] == Float.MAX_VALUE) { minPath[n.get(i).id] = distance + node.distonext.get(i); // 源點(diǎn)到下一點(diǎn)的距離 }else if (distance + node.distonext.get(i) < minPath[n.get(i).id] ) { //源點(diǎn)到該頂點(diǎn)的距離變小了, 則改變 minPath[n.get(i).id] = distance + node.distonext.get(i); // 更新源點(diǎn)到下一個(gè)點(diǎn)的距離 } } } /* * 這個(gè)for 用于找到 距離集合中 距離源點(diǎn)最近 且并未被訪問過的 * 這個(gè)for 同時(shí)可以確保 該節(jié)點(diǎn)確實(shí)可到達(dá) * */ for (i = 1; i < minPath.length; i++) { if (!nodes.get(i).visited) { if (min > minPath[i] ) { min = minPath[i]; node1 = nodes.get(i); } } } if (node1 != null) { node1.visited = true; process(node1, min); //源點(diǎn)到 當(dāng)前的距離 }else { // 說明此位置沒有后續(xù)節(jié)點(diǎn), 或者 已經(jīng)全部被訪問完了, 則到達(dá)此位置只需要加上此位置的值 } } } public static void main(String[] args) { Node1 n1 = new Node1(0,"A"); Node1 n2 = new Node1(1,"B"); Node1 n3 = new Node1(2,"C"); Node1 n4 = new Node1(3,"D"); Node1 n5 = new Node1(4,"E"); Node1 n6 = new Node1(5,"F"); graph gp = new graph(); gp.addAdjaNode(n1, n2, 6); gp.addAdjaNode(n2, n1, 6); gp.addAdjaNode(n1, n3, 3); gp.addAdjaNode(n3, n1, 3); gp.addAdjaNode(n2, n3, 2); gp.addAdjaNode(n3, n2, 2); gp.addAdjaNode(n2, n4, 5); gp.addAdjaNode(n4, n2, 5); gp.addAdjaNode(n3, n4, 3); gp.addAdjaNode(n4, n3, 3); gp.addAdjaNode(n3, n5, 4); gp.addAdjaNode(n5, n3, 4); gp.addAdjaNode(n4, n5, 2); gp.addAdjaNode(n5, n4, 2); gp.addAdjaNode(n4, n6, 3); gp.addAdjaNode(n6, n4, 3); gp.addAdjaNode(n5, n6, 5); gp.addAdjaNode(n6, n5, 5); // 下面嘗試一下非連通圖 // /** // * 權(quán)值: 1 // * A -----------B // * 權(quán) | * // * 值 | * 權(quán)值: 3 // * 2 | * // * C-----D // * 權(quán)值: 5 // * // * // * */ // // gp.addAdjaNode(n1, n2, 1); // gp.addAdjaNode(n2, n1, 1); // // gp.addAdjaNode(n1, n3, 2); // gp.addAdjaNode(n3, n1, 2); // // gp.addAdjaNode(n1, n4, 3); // gp.addAdjaNode(n4, n1, 3); // // gp.addAdjaNode(n3, n4, 5); // gp.addAdjaNode(n4, n3, 5); gp.prinGraph(); System.out.println("--------------------------------------------------------------------"); System.out.println("此數(shù)組下標(biāo)代表id,值代表從源點(diǎn)分別到各點(diǎn)的最短距離, A開始的下標(biāo)是0, B、C、D等依次類推, 并且源點(diǎn)默認(rèn)設(shè)置為id為零0的開始"); gp.findMinPath(); System.out.println(Arrays.toString(gp.minPath)); } } /** * 頂點(diǎn)類 */ class Node1{ String name; boolean visited = false; // 訪問狀態(tài)。有效 減少原算法移除V集合中元素所花費(fèi)的時(shí)間 int id = -1; // 設(shè)置默認(rèn)id為-1 ArrayList<Float> distonext = new ArrayList<>(); //這一點(diǎn) 到另外每一個(gè)點(diǎn)的距離 public Node1(int id, String name) { this.id = id; this.name = name; } }
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