图解迪杰斯特拉算法(Dijkstra)

如题所述

探索图论瑰宝:迪杰斯特拉算法详解


让我们深入解析Dijkstra算法,这是一把探索加权图中最短路径的神奇钥匙。旨在帮助你轻松理解,期待你的指正。



    算法目标: 在带权重的图中,寻找到起点至所有节点的捷径之路。
    原理精要

      从起点出发,逐步揭示节点间的最短路径,区分已知和未知节点,确保未知节点的路径长度优于已知。
      遵循递推规则:按路径长度升序排序,利用已知节点信息不断推进。
      关键步骤:每次迭代,都对未知节点进行路径更新,直至找到终点。


    实际应用: 以节点C为例,它与A、B相连,初始dist[C]1=4(A至C),dist[C]2=5(B至C)。

在算法过程中,动态调整节点集合:mindist[C]更新为4,CL=C包含A(0)、B(2)和C(4),DL初始为空。


第三次迭代,节点F、E加入游戏,dist[F]=6,dist[E]=5,mindist[E]保持,CL和DL相应调整...


...(每次迭代,都像涟漪扩散,不断优化路径,直到遍历所有节点,揭示出F、E、D、G、H的最短路径。)


最终成果:揭示了节点C、E、F、D、G的独特路径优势。


进一步地,dist[I]2和dist[H]1同步更新为14,标志着关键节点的路径变化:


CL扩展至A(0)、B(2)、C(4)、E(5)、F(6)、D(7)、G(8)、H(9)和I(9),DL指向终点。


结论:Dijkstra算法如涟漪扩散,揭示了H和I的最短路径,最后,整个图的最短路径网络在终点处完成交融。


想象一下,就像一颗石子投入平静的湖面,Dijkstra算法逐步揭示出网络中每一个节点的最短路径,直至波及整个图的每一个角落。

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