【图的应用二:最短路径】- 用 C 语言实现迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法

发布时间:2023年12月20日

目录

一、最短路径

二、迪杰斯特拉算法

三、弗洛伊德算法


?


一、最短路径

假若要在计算机上建立一个交通咨询系统,则可以采用图的结构来表示实际的交通网络。如下图所示,图中顶点表示城市,边表示城市间的交通联系。

这个咨询系统可以回答旅客提出的各种问题。例如,一位旅客要从 A 城到 B 城,他希望选择一条中转次数最少的路线。假设图中每一站都需要换车,则这个问题反映到图上就是找一条顶点 A 到顶点 B 所包含边的数目最少的路径。只需从顶点 A 出发对图做广度优先搜索,一旦遇到顶点 B 就终止,由此所得的广度优先生成树上,从根顶点 A 到顶点 B 的路径就是中转次数最少的路径。

但是,这只是一类最简单的图的最短路径问题。有时,对于旅客来说,可能更关心的是节省交通费用;而对于司机来说,里程和速度则是他们感兴趣的信息。为了在图上表示有关信息,可对边赋予权,权的值表示两城市间的距离,或途中所需时间,或交通费用等。此时路径长度的度量就不再是路径上边的数目,而是路径上边的权值之和。考虑到交通图的有向性,例如,汽车的上山和下山,轮船的顺水和逆水,所花费的时间或代价就不相同,所以交通网往往是用带权有向网表示。在带权有向网中,习惯上称路径上的第一个顶点为源点(Source),最后一个顶点为终点(Destination)

下面主要讨论两种最常见的最短路径问题:一种是求从某个源点到其余各顶点的最短路径,另一种是求每一对顶点之间的最短路径


二、迪杰斯特拉算法

单源点的最短路径问题:给定带权有向图 G 和源点 v0,求从 v0 到 G 中其余各顶点的最短路径。

迪杰斯特拉(Dijkstra)提出了一个按路径长度递增的次序产生最短路径的算法,称为迪杰斯特拉算法。

(1) 迪杰斯特拉算法的求解过程

对于网 N = (V, E),将 N 中的顶点分为两组:

第一组 S:已求出的最短路径的终点集合(初始时只包含源点 v0)。

第二组 V - S:尚未求出的最短路径的顶点集合(初始时为 V - {v0})。

算法将按各顶点与 v0 间最短路径长度递增的次序,逐个将集合 V - S 中的顶点加入到集合 S 中去。在这个过程中,总保持从 v0 到集合 S 中各顶点的路径长度始终不大于到集合 V - S 中各顶点的路径长度。

这种求解方法能确保是正确的,因为假设 S 为已求得最短路径的终点的集合,则可证明:下一条最短路径(设其终点为 x)或是边 (v0, x),或是中间只是经过 S 中的顶点而最后到达顶点 x 的路径

这可用反证法来证明。假设此路径上有一个顶点不在 S 中,则说明存在一条终点不在 S 而长度比此路径短的路径。但是,这是不可能的,因为算法是按路径长度递增的次序来产生最短路径的,故长度比此路径短的所有路径均已产生,它们的终点必定在 S 中,即假设不成立。

(2) 迪杰斯特拉算法的实现

假设用带权的邻接矩阵 arcs 来表示带权有向网 G

算法的实现要引入以下辅助的数据结构:

  1. 一维数组 S[i]:记录从源点 v0 到终点 vi 是否已被确定最短路径长度,true 表示确定,false 表示尚未确定。

  2. 一维数组 Path[i]:记录从源点 v0 到终点 vi 的当前最短路径上 vi 的直接前驱顶点序号。其初值为:如果从 v0 到 vi 有弧,则 Path[i] 为 v0;否则为 -1

  3. 一维数组 D[i]:记录从源点 v0 到终点 vi 的当前最短路径长度。其初值为:如果从 v0 到 vi 有弧,则 D[i] 为弧上的权值;否则为 \infty

    最短路径为 D[k] = Min{ D[i] | },求得从源点到 vk 的最短路径后,将 vk 加入到第一组顶点集 S 中

    每当加入一个新的顶点到顶点集 S,对第二组剩余的各个顶点而言,多了一个 "中转" 顶点,从而多了一个 "中转" 路径,所以要对第二组剩余的各个顶点的最短路径长度进行更新

    原来从 v0 到 vi 的最短路径长度为 D[i],加入 vk 之和,以 vk 作为中间顶点的 "中转" 路径长度为:D[k] + G.arcs[k][i],若 D[k] + G.arcs[k][i] < D[i],则用 D[k] + G.arcs[k][i] < D[i] 取代 D[i]

AMGraph.h

#pragma once
?
typedef char VertexType;
typedef int ArcType;
?
#define DEFAULT_CAPACITY 2
?
typedef struct AMGraph
{
    VertexType* vertices;
    ArcType** arcs;
    int vSize;
    int aSize;
    int capacity;
}AMGraph;
?
void AMGraphInit(AMGraph* pg);
?
void ShowAdjMatrix(AMGraph* pg);
?
int GetVertexPos(AMGraph* pg, VertexType v);
?
void InsertVertex(AMGraph* pg, VertexType v);
void InsertArc(AMGraph* pg, VertexType v1, VertexType v2, ArcType cost);
?
// 迪杰斯特拉算法
void ShortestPath_DIJ(AMGraph* pg, VertexType v, int* D, int* Path);

AMGraph.c

#include "AMGraph.h"
#include <assert.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <stdbool.h>
?
void AMGraphInit(AMGraph* pg)
{
    assert(pg);
    pg->vSize = pg->aSize = 0;
    pg->capacity = DEFAULT_CAPACITY;
?
    pg->vertices = (VertexType*)malloc(sizeof(VertexType) * pg->capacity);
    assert(pg->vertices);
?
    pg->arcs = (ArcType**)malloc(sizeof(ArcType*) * pg->capacity);
    assert(pg->arcs);
    for (int i = 0; i < pg->capacity; ++i)
    {
        pg->arcs[i] = (ArcType*)malloc(sizeof(ArcType) * pg->capacity);
        assert(pg->arcs[i]);
        for (int j = 0; j < pg->capacity; ++j)
        {
            if (i == j)
                pg->arcs[i][j] = 0;
            else
                pg->arcs[i][j] = INT_MAX;
        }
    }
}
?
void ShowAdjMatrix(AMGraph* pg)
{
    assert(pg);
    printf(" ? "); ?// 输出 3 个空格
    for (int i = 0; i < pg->vSize; ++i)
    {
        printf("%c  ", pg->vertices[i]);
    }
    printf("\n");
?
    for (int i = 0; i < pg->vSize; ++i)
    {
        printf("%c  ", pg->vertices[i]);
        for (int j = 0; j < pg->vSize; ++j)
        {
            if (pg->arcs[i][j] == INT_MAX)
                printf("#  "); ?// 用 # 代替 ∞
            else
                printf("%-3d", pg->arcs[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }
}
?
int GetVertexPos(AMGraph* pg, VertexType v)
{
    assert(pg);
    for (int i = 0; i < pg->vSize; ++i)
    {
        if (pg->vertices[i] == v)
            return i;
    }
    return -1;
}
?
void InsertVertex(AMGraph* pg, VertexType v)
{
    assert(pg);
    // 考虑是否需要扩容
    if (pg->vSize == pg->capacity)
    {
        VertexType* tmp1 = (VertexType*)realloc(pg->vertices, sizeof(VertexType) * 2 * pg->capacity);
        assert(tmp1);
        pg->vertices = tmp1;
?
        ArcType** tmp2 = (ArcType**)realloc(pg->arcs, sizeof(ArcType*) * 2 * pg->capacity);
        assert(tmp2);
        pg->arcs = tmp2;
        for (int i = 0; i < pg->capacity; ++i)
        {
            ArcType* tmp3 = (ArcType*)realloc(pg->arcs[i], sizeof(ArcType) * 2 * pg->capacity);
            assert(tmp3);
            pg->arcs[i] = tmp3;
            for (int j = pg->capacity; j < 2 * pg->capacity; ++j)
            {
                pg->arcs[i][j] = INT_MAX;
            }
        }
        for (int i = pg->capacity; i < 2 * pg->capacity; ++i)
        {
            pg->arcs[i] = (ArcType*)malloc(sizeof(ArcType) * 2 * pg->capacity);
            assert(pg->arcs[i]);
            for (int j = 0; j < 2 * pg->capacity; ++j)
            {
                if (i == j)
                    pg->arcs[i][j] = 0;
                else
                    pg->arcs[i][j] = INT_MAX;
            }
        }
?
        pg->capacity *= 2;
    }
    // 插入顶点
    pg->vertices[pg->vSize++] = v;
}
?
void InsertArc(AMGraph* pg, VertexType v1, VertexType v2, ArcType cost)
{
    assert(pg);
    int pos1 = GetVertexPos(pg, v1);
    int pos2 = GetVertexPos(pg, v2);
    if (pos1 == -1 || pos2 == -1)
        return;
?
    if (pg->arcs[pos1][pos2] != INT_MAX)
        return;
?
    pg->arcs[pos1][pos2] = cost;
    ++pg->aSize;
}
?
// 迪杰斯特拉算法的实现
void ShortestPath_DIJ(AMGraph* pg, VertexType v, int* D, int* Path)
{
    assert(pg);
    int pos = GetVertexPos(pg, v);
    if (pos == -1)
        return;
?
    bool* S = (bool*)malloc(sizeof(bool) * pg->vSize);
    assert(S);
    for (int i = 0; i < pg->vSize; ++i)
    {
        S[i] = false;
        D[i] = pg->arcs[pos][i];
        if (i != pos && D[i] != INT_MAX)
            Path[i] = pos;
        else
            Path[i] = -1;   
    }
    S[pos] = true;
?
    for (int i = 0; i < pg->vSize - 1; ++i)
    {
        int min;
        int k;
        int flag = 1;
        for (int j = 0; j < pg->vSize; ++j)
        {
            if (S[j] != false)
            {
                continue;
            }
            if (flag)
            {
                min = D[j];
                k = j;
                flag = 0;
                continue;
            }
            if (D[j] < min)
            {
                min = D[j];
                k = j;
            }
        }
?
        S[k] = true;
        for (int j = 0; j < pg->vSize; ++j)
        {
?
            if (S[j] == false && 
                pg->arcs[k][j] != INT_MAX && D[k] + pg->arcs[k][j] < D[j])
            {
                D[j] = D[k] + pg->arcs[k][j];
                Path[j] = k;
            }
        }
    }
?
    free(S);
}

Test.c

#include "AMGraph.h"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <assert.h>
?
int main()
{
    AMGraph g;
    AMGraphInit(&g);
    InsertVertex(&g, 'A');
    InsertVertex(&g, 'B');
    InsertVertex(&g, 'C');
    InsertVertex(&g, 'D');
    InsertVertex(&g, 'E');
    InsertVertex(&g, 'F');
    InsertArc(&g, 'A', 'C', 10);
    InsertArc(&g, 'A', 'E', 30);
    InsertArc(&g, 'A', 'F', 100);
    InsertArc(&g, 'B', 'C', 5);
    InsertArc(&g, 'C', 'D', 50);
    InsertArc(&g, 'D', 'F', 10);
    InsertArc(&g, 'E', 'D', 20);
    InsertArc(&g, 'E', 'F', 60);
    ShowAdjMatrix(&g);
    printf("\n");
?
    int* D = (int*)malloc(sizeof(int) * g.vSize);
    int* Path = (int*)malloc(sizeof(int) * g.vSize);
    assert(D && Path);
    ShortestPath_DIJ(&g, 'A', D, Path);
?
    for (int i = 1; i < g.vSize; ++i)
    {
        if (D[i] == INT_MAX)
            printf("从 A 到 %c 没有路径!\n", g.vertices[i]);
        else
            printf("从 A 到 %c 的最短路径长度为:%d\n", g.vertices[i], D[i]);
    }
    free(D);
    free(Path);
    return 0;
}


三、弗洛伊德算法

求解每一对顶点之间的最短路径有两种方法:其一是分别以图中的每个顶点为源点共调用 n 次迪杰斯特拉算法;其二是采用下面介绍的弗洛伊德(Floyd)算法。两种算法的时间复杂度均为 O(n^3),但后者形式上较简单。

弗洛伊德算法仍然使用带权的邻接矩阵 arcs 来表示有向网 G,求从顶点 vi 到 vj 的最短路径。

算法的实现要引入以下辅助的数据结构:

  1. 二维数组 D[i][j]:记录顶点 vi 到 vj 之间的最短路径长度。

  2. 二维数组 Path[i][j]:最短路径上顶点 vj 的前一顶点的序号。

算法步骤:

将 vi 到 vj 的最短路径长度初始化,即 D[i][j] = G.arcs[i][j],然后进行 n 次比较和更新。

  1. 在 vi 和 vj 间加入顶点 v0,比较 (vi, vj) 和 (vi, v0, vj) 的路径长度,取其中较短者为 vi 到 vj 的中间顶点序号不大于 0 的最短路径。

  2. 在 vi 和 vj 间加入顶点 v1,得到 (vi, ..., v1) 和 (v1, ..., vj),其中 (vi, ..., v1) 是 vi 到 v1 的且中间顶点序号不大于 0 的最短路径,(v1, ..., vj) 是 v1 到 vj 的且中间顶点的序号不大于 0 的最短路径,这两条路径已在上一步中求出。比较 (vi, ...., v1, ..., vj) 与上一步求出的 vi 到 vj 的中间顶点序号不大于 0 的最短路径,取其中较短者作为 vi 到 vj 的中间顶点序号不大于 1 的最短路径。

  3. 依次类推,在 vi 和 vj 间加入顶点 vk,得到 (vi, ..., vk) 和 (vk, ..., vj),它们分别是从 vi 到 vk 和从 vk 到 vj 的中间顶点序号不大于 k - 1 的最短路径,将 (vi, ..., vk, ..., vj) 和已经得到的从 vi 到 vj 且中间顶点序号不大于 k - 1 的最短路径相比较,其长度较短者便是从 vi 到 vj 的中间顶点的序号不大于 k 的最短路径。这样,经过 n 次比较后,最后求得的必是从 vi 到 vj 的最短路径。按此方法,可用同时求得各对顶点间的最短路径。

void ShortestPath_Floyd(AMGraph* pg, int** D, int** Path)
{
    assert(pg);
    for (int i = 0; i < pg->vSize; ++i)
    {
        for (int j = 0; j < pg->vSize; ++j)
        {
            D[i][j] = pg->arcs[i][j];
            if (i != j && D[i][j] != INT_MAX)
                Path[i][j] = i;
            else
                Path[i][j] = -1;
        }
    }
?
    for (int k = 0; k < pg->vSize; ++k)
    {
        for (int i = 0; i < pg->vSize; ++i)
        {
            for (int j = 0; j < pg->vSize; ++j)
            {
                if (i != k && j != k && i != j)
                {
                    if (D[i][k] != INT_MAX && D[k][j] != INT_MAX &&
                        D[i][k] + D[k][j] < D[i][j])
                    {
                        D[i][j] = D[i][k] + D[k][j];
                        Path[i][j] = Path[k][j];
                    }
                }
            }
        }
    }
}

Test.c

#include "AMGraph.h"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <assert.h>
?
int main()
{
    AMGraph g;
    AMGraphInit(&g);
    InsertVertex(&g, 'A');
    InsertVertex(&g, 'B');
    InsertVertex(&g, 'C');
    InsertVertex(&g, 'D');
    InsertArc(&g, 'A', 'B', 1);
    InsertArc(&g, 'A', 'D', 4);
    InsertArc(&g, 'B', 'C', 9);
    InsertArc(&g, 'B', 'D', 2);
    InsertArc(&g, 'C', 'A', 3);
    InsertArc(&g, 'C', 'B', 5);
    InsertArc(&g, 'C', 'D', 8);
    InsertArc(&g, 'D', 'C', 6);
    ShowAdjMatrix(&g);
    printf("\n");
?
    int** D = (int**)malloc(sizeof(int*) * g.vSize);
    assert(D);
    for (int i = 0; i < g.vSize; ++i)
    {
        D[i] = (int*)malloc(sizeof(int) * g.vSize);
        assert(D[i]);
    }
    int** Path = (int**)malloc(sizeof(int*) * g.vSize);
    assert(Path);
    for (int i = 0; i < g.vSize; ++i)
    {
        Path[i] = (int*)malloc(sizeof(int) * g.vSize);
        assert(Path[i]);
    }
    
    ShortestPath_Floyd(&g, D, Path);
?
    for (int i = 0; i < g.vSize; ++i)
    {
        for (int j = 0; j < g.vSize; ++j)
        {
            printf("%d ", D[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }
    printf("\n");
    for (int i = 0; i < g.vSize; ++i)
    {
        for (int j = 0; j < g.vSize; ++j)
        {
            printf("%d ", Path[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }
?
    free(D);
    free(Path);
    return 0;
}

文章来源:https://blog.csdn.net/melonyzzZ/article/details/135103850
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