文章目录
- [743. 网络延迟时间](https://leetcode.cn/problems/network-delay-time/)
- 最短路径问题
- 一、Dijkstra 算法
【宫水三叶】涵盖所有的「存图方式」与「最短路算法（详尽注释）」
743. 网络延迟时间
最短路径问题
从图中的某个顶点出发到达另外一个顶点的所经过的边的权重和最小的一条路径，称为最短路径。
解决问题的算法：
- 迪杰斯特拉算法（Dijkstra算法）
- 弗洛伊德算法（Floyd算法）
- SPFA 算法
一、Dijkstra 算法
迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决赋权有向图或者无向图的单源最短路径问题，算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。
Dijkstra 算法采用的是一种贪心的策略，声明一个数组 dis 来保存源点到各个顶点的最短距离和一个保存已经找到了最短路径的顶点的集合：T，初始时，原点 s 的路径权重被赋为 0 （dis[s] = 0）。若对于顶点 s 存在能直接到达的边（s, m），则把 dis[m] 设为 w（s, m）,同时把所有其他（s 不能直接到达的）顶点的路径长度设为无穷大。初始时，集合 T只有顶点 s。
然后，从 dis 数组选择最小值，则该值就是源点 s 到该值对应的顶点的最短路径，并且把该点加入到 T 中，OK，此时完成一个顶点，然后，我们需要看看新加入的顶点是否可以到达其他顶点并且看看通过该顶点到达其他点的路径长度是否比源点直接到达短，如果是，那么就替换这些顶点在dis中的值。
然后，又从dis中找出最小值，重复上述动作，直到T中包含了图的所有顶点。
3、Dijkstra 算法示例演示
下面我求下图，从顶点 v1 到其他各个顶点的最短路径
首先第一步，我们先声明一个 dis 数组，该数组初始化的值为：
我们的顶点集 T 的初始化为：T={v1}
既然是求 v1 顶点到其余各个顶点的最短路程，那就先找一个离 1 号顶点最近的顶点。通过数组 dis 可知当前离v1顶点最近是 v3顶点。当选择了 2 号顶点后，dis[2]（下标从0开始）的值就已经从“估计值”变为了“确定值”，即 v1顶点到 v3顶点的最短路程就是当前 dis[2]值。将V3加入到T中。
为什么呢？因为目前离 v1顶点最近的是 v3顶点，并且这个图所有的边都是正数，那么肯定不可能通过第三个顶点中转，使得 v1顶点到 v3顶点的路程进一步缩短了。因为 v1顶点到其它顶点的路程肯定没有 v1到 v3顶点短.
OK，既然确定了一个顶点的最短路径，下面我们就要根据这个新入的顶点V3会有出度，发现以v3 为弧尾的有： < v3,v4 >,那么我们看看路径：v1–v3–v4的长度是否比v1–v4短，其实这个已经是很明显的了，因为dis[3]代表的就是v1–v4的长度为无穷大，而v1–v3–v4的长度为：10+50=60，所以更新dis[3]的值,得到如下结果：
因此 dis[3]要更新为 60。这个过程有个专业术语叫做“松弛”。即 v1顶点到 v4顶点的路程即 dis[3]，通过 < v3,v4> 这条边松弛成功。这便是 Dijkstra 算法的主要思想：通过“边”来松弛v1顶点到其余各个顶点的路程。
然后，我们又从除dis[2]和dis[0]外的其他值中寻找最小值，发现dis[4]的值最小，通过之前是解释的原理，可以知道v1到v5的最短距离就是dis[4]的值，然后，我们把v5加入到集合T中，然后，考虑v5的出度是否会影响我们的数组dis的值，v5有两条出度：< v5,v4>和 < v5,v6>,然后我们发现：v1–v5–v4的长度为：50，而dis[3]的值为60，所以我们要更新dis[3]的值.另外，v1-v5-v6的长度为：90，而dis[5]为100，所以我们需要更新dis[5]的值。更新后的dis数组如下图：
然后，继续从dis中选择未确定的顶点的值中选择一个最小的值，发现dis[3]的值是最小的，所以把v4加入到集合T中，此时集合T={v1,v3,v5,v4},然后，考虑v4的出度是否会影响我们的数组dis的值，v4有一条出度：< v4,v6>,然后我们发现：v1–v5–v4–v6的长度为：60，而dis[5]的值为90，所以我们要更新dis[5]的值，更新后的dis数组如下图：
然后，我们使用同样原理，分别确定了v6和v2的最短路径，最后dis的数组的值如下：
因此，从图中，我们可以发现v1-v2的值为：∞，代表没有路径从v1到达v2。所以我们得到的最后的结果为：
起点 终点 最短路径 长度
v1 v2 无 ∞
v3 {v1,v3} 10
v4 {v1,v5,v4} 50
v5 {v1,v5} 30
v6 {v1，v5,v4,v6} 604、Dijkstra算法的代码实现（c++）
Dijkstra.h文件的代码
#pragma once
//#pragma once是一个比较常用的C/C++杂注，
//只要在头文件的最开始加入这条杂注，
//就能够保证头文件只被编译一次。
#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;
/*
本程序是使用Dijkstra算法实现求解最短路径的问题
采用的邻接矩阵来存储图
*/
//记录起点到每个顶点的最短路径的信息
struct Dis {
string path;
int value;
bool visit;
Dis() {
visit = false;
value = 0;
path = "";
}
};
class Graph_DG {
private:
int vexnum; //图的顶点个数
int edge; //图的边数
int **arc; //邻接矩阵
Dis * dis; //记录各个顶点最短路径的信息
public:
//构造函数
Graph_DG(int vexnum, int edge);
//析构函数
~Graph_DG();
// 判断我们每次输入的的边的信息是否合法
//顶点从1开始编号
bool check_edge_value(int start, int end, int weight);
//创建图
void createGraph();
//打印邻接矩阵
void print();
//求最短路径
void Dijkstra(int begin);
//打印最短路径
void print_path(int);
};
Dijkstra.cpp文件的代码
#include"Dijkstra.h"
//构造函数
Graph_DG::Graph_DG(int vexnum, int edge) {
//初始化顶点数和边数
this->vexnum = vexnum;
this->edge = edge;
//为邻接矩阵开辟空间和赋初值
arc = new int*[this->vexnum];
dis = new Dis[this->vexnum];
for (int i = 0; i < this->vexnum; i++) {
arc[i] = new int[this->vexnum];
for (int k = 0; k < this->vexnum; k++) {
//邻接矩阵初始化为无穷大
arc[i][k] = INT_MAX;
}
}
}
//析构函数
Graph_DG::~Graph_DG() {
delete[] dis;
for (int i = 0; i < this->vexnum; i++) {
delete this->arc[i];
}
delete arc;
}
// 判断我们每次输入的的边的信息是否合法
//顶点从1开始编号
bool Graph_DG::check_edge_value(int start, int end, int weight) {
if (start<1 || end<1 || start>vexnum || end>vexnum || weight < 0) {
return false;
}
return true;
}
void Graph_DG::createGraph() {
cout << "请输入每条边的起点和终点（顶点编号从1开始）以及其权重" << endl;
int start;
int end;
int weight;
int count = 0;
while (count != this->edge) {
cin >> start >> end >> weight;
//首先判断边的信息是否合法
while (!this->check_edge_value(start, end, weight)) {
cout << "输入的边的信息不合法，请重新输入" << endl;
cin >> start >> end >> weight;
}
//对邻接矩阵对应上的点赋值
arc[start - 1][end - 1] = weight;
//无向图添加上这行代码
//arc[end - 1][start - 1] = weight;
++count;
}
}
void Graph_DG::print() {
cout << "图的邻接矩阵为：" << endl;
int count_row = 0; //打印行的标签
int count_col = 0; //打印列的标签
//开始打印
while (count_row != this->vexnum) {
count_col = 0;
while (count_col != this->vexnum) {
if (arc[count_row][count_col] == INT_MAX)
cout << "∞" << " ";
else
cout << arc[count_row][count_col] << " ";
++count_col;
}
cout << endl;
++count_row;
}
}
void Graph_DG::Dijkstra(int begin){
//首先初始化我们的dis数组
int i;
for (i = 0; i < this->vexnum; i++) {
//设置当前的路径
dis[i].path = "v" + to_string(begin) + "-->v" + to_string(i + 1);
dis[i].value = arc[begin - 1][i];
}
//设置起点的到起点的路径为0
dis[begin - 1].value = 0;
dis[begin - 1].visit = true;
int count = 1;
//计算剩余的顶点的最短路径（剩余this->vexnum-1个顶点）
while (count != this->vexnum) {
//temp用于保存当前dis数组中最小的那个下标
//min记录的当前的最小值
int temp=0;
int min = INT_MAX;
for (i = 0; i < this->vexnum; i++) {
if (!dis[i].visit && dis[i].value<min) {
min = dis[i].value;
temp = i;
}
}
//cout << temp + 1 << " "<<min << endl;
//把temp对应的顶点加入到已经找到的最短路径的集合中
dis[temp].visit = true;
++count;
for (i = 0; i < this->vexnum; i++) {
//注意这里的条件arc[temp][i]!=INT_MAX必须加，不然会出现溢出，从而造成程序异常
if (!dis[i].visit && arc[temp][i]!=INT_MAX && (dis[temp].value + arc[temp][i]) < dis[i].value) {
//如果新得到的边可以影响其他为访问的顶点，那就就更新它的最短路径和长度
dis[i].value = dis[temp].value + arc[temp][i];
dis[i].path = dis[temp].path + "-->v" + to_string(i + 1);
}
}
}
}
void Graph_DG::print_path(int begin) {
string str;
str = "v" + to_string(begin);
cout << "以"<<str<<"为起点的图的最短路径为：" << endl;
for (int i = 0; i != this->vexnum; i++) {
if(dis[i].value!=INT_MAX)
cout << dis[i].path << "=" << dis[i].value << endl;
else {
cout << dis[i].path << "是无最短路径的" << endl;
}
}
}main.cpp文件的代码
#include"Dijkstra.h"
//检验输入边数和顶点数的值是否有效，可以自己推算为啥：
//顶点数和边数的关系是：((Vexnum*(Vexnum - 1)) / 2) < edge
bool check(int Vexnum, int edge) {
if (Vexnum <= 0 || edge <= 0 || ((Vexnum*(Vexnum - 1)) / 2) < edge)
return false;
return true;
}
int main() {
int vexnum; int edge;
cout << "输入图的顶点个数和边的条数：" << endl;
cin >> vexnum >> edge;
while (!check(vexnum, edge)) {
cout << "输入的数值不合法，请重新输入" << endl;
cin >> vexnum >> edge;
}
Graph_DG graph(vexnum, edge);
graph.createGraph();
graph.print();
graph.Dijkstra(1);
graph.print_path(1);
system("pause");
return 0;
}输入：
6 8
1 3 10
1 5 30
1 6 100
2 3 5
3 4 50
4 6 10
5 6 60
5 4 20
从输出可以看出，程序的结果和我们之前手动计算的结果是一样的。
2、Floyd算法的介绍
算法的特点：
弗洛伊德算法是解决任意两点间的最短路径的一种算法，可以正确处理有向图或有向图或负权（但不可存在负权回路)的最短路径问题，同时也被用于计算有向图的传递闭包。
算法的思路
通过Floyd计算图G=(V,E)中各个顶点的最短路径时，需要引入两个矩阵，矩阵S中的元素a[i][j]表示顶点i(第i个顶点)到顶点j(第j个顶点)的距离。矩阵P中的元素b[i][j]，表示顶点i到顶点j经过了b[i][j]记录的值所表示的顶点。
假设图G中顶点个数为N，则需要对矩阵D和矩阵P进行N次更新。初始时，矩阵D中顶点a[i][j]的距离为顶点i到顶点j的权值；如果i和j不相邻，则a[i][j]=∞，矩阵P的值为顶点b[i][j]的j的值。 接下来开始，对矩阵D进行N次更新。第1次更新时，如果”a[i][j]的距离” > “a[i][0]+a[0][j]”(a[i][0]+a[0][j]表示”i与j之间经过第1个顶点的距离”)，则更新a[i][j]为”a[i][0]+a[0][j]”,更新b[i][j]=b[i][0]。 同理，第k次更新时，如果”a[i][j]的距离” > “a[i][k-1]+a[k-1][j]”，则更新a[i][j]为”a[i][k-1]+a[k-1][j]”,b[i][j]=b[i][k-1]。更新N次之后，操作完成！
3、Floyd算法的实例过程
上面，我们已经介绍了算法的思路，如果，你觉得还是不理解，那么通过一个实际的例子，把算法的过程过一遍，你就明白了，如下图，我们求下图的每个点对之间的最短路径的过程如下：
第一步，我们先初始化两个矩阵，得到下图两个矩阵：
、
第二步，以v1为中阶，更新两个矩阵：
发现，a[1][0]+a[0][6] < a[1][6] 和a[6][0]+a[0][1] < a[6][1]，所以我们只需要矩阵D和矩阵P，结果如下：
通过矩阵P，我发现v2–v7的最短路径是：v2–v1–v7
第三步：以v2作为中介，来更新我们的两个矩阵，使用同样的原理，扫描整个矩阵，得到如下图的结果：
OK，到这里我们也就应该明白Floyd算法是如何工作的了，他每次都会选择一个中介点，然后，遍历整个矩阵，查找需要更新的值，下面还剩下五步，就不继续演示下去了，理解了方法，我们就可以写代码了。
4、Floyd算法的代码实现
Floyd.h文件代码
/************************************************************/
/* 程序作者：Willam */
/* 程序完成时间：2017/3/11 */
/* 有任何问题请联系：2930526477@qq.com */
/************************************************************/
//@尽量写出完美的程序
#pragma once
//#pragma once是一个比较常用的C/C++杂注，
//只要在头文件的最开始加入这条杂注，
//就能够保证头文件只被编译一次。
/*
本博客开始对Floyd算法的使用邻接矩阵实现的
*/
#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;
class Graph_DG {
private:
int vexnum; //图的顶点个数
int edge; //图的边数
int **arc; //邻接矩阵
int ** dis; //记录各个顶点最短路径的信息
int ** path; //记录各个最短路径的信息
public:
//构造函数
Graph_DG(int vexnum, int edge);
//析构函数
~Graph_DG();
// 判断我们每次输入的的边的信息是否合法
//顶点从1开始编号
bool check_edge_value(int start, int end, int weight);
//创建图
void createGraph(int);
//打印邻接矩阵
void print();
//求最短路径
void Floyd();
//打印最短路径
void print_path();
};
Floyd.cpp文件代码
#include"Floyd.h"
//构造函数
Graph_DG::Graph_DG(int vexnum, int edge) {
//初始化顶点数和边数
this->vexnum = vexnum;
this->edge = edge;
//为邻接矩阵开辟空间和赋初值
arc = new int*[this->vexnum];
dis = new int*[this->vexnum];
path = new int*[this->vexnum];
for (int i = 0; i < this->vexnum; i++) {
arc[i] = new int[this->vexnum];
dis[i] = new int[this->vexnum];
path[i] = new int[this->vexnum];
for (int k = 0; k < this->vexnum; k++) {
//邻接矩阵初始化为无穷大
arc[i][k] = INT_MAX;
}
}
}
//析构函数
Graph_DG::~Graph_DG() {
for (int i = 0; i < this->vexnum; i++) {
delete this->arc[i];
delete this->dis[i];
delete this->path[i];
}
delete dis;
delete arc;
delete path;
}
// 判断我们每次输入的的边的信息是否合法
//顶点从1开始编号
bool Graph_DG::check_edge_value(int start, int end, int weight) {
if (start<1 || end<1 || start>vexnum || end>vexnum || weight < 0) {
return false;
}
return true;
}
void Graph_DG::createGraph(int kind) {
cout << "请输入每条边的起点和终点（顶点编号从1开始）以及其权重" << endl;
int start;
int end;
int weight;
int count = 0;
while (count != this->edge) {
cin >> start >> end >> weight;
//首先判断边的信息是否合法
while (!this->check_edge_value(start, end, weight)) {
cout << "输入的边的信息不合法，请重新输入" << endl;
cin >> start >> end >> weight;
}
//对邻接矩阵对应上的点赋值
arc[start - 1][end - 1] = weight;
//无向图添加上这行代码
if(kind==2)
arc[end - 1][start - 1] = weight;
++count;
}
}
void Graph_DG::print() {
cout << "图的邻接矩阵为：" << endl;
int count_row = 0; //打印行的标签
int count_col = 0; //打印列的标签
//开始打印
while (count_row != this->vexnum) {
count_col = 0;
while (count_col != this->vexnum) {
if (arc[count_row][count_col] == INT_MAX)
cout << "∞" << " ";
else
cout << arc[count_row][count_col] << " ";
++count_col;
}
cout << endl;
++count_row;
}
}
void Graph_DG::Floyd() {
int row = 0;
int col = 0;
for (row = 0; row < this->vexnum; row++) {
for (col = 0; col < this->vexnum; col++) {
//把矩阵D初始化为邻接矩阵的值
this->dis[row][col] = this->arc[row][col];
//矩阵P的初值则为各个边的终点顶点的下标
this->path[row][col] = col;
}
}
//三重循环，用于计算每个点对的最短路径
int temp = 0;
int select = 0;
for (temp = 0; temp < this->vexnum; temp++) {
for (row = 0; row < this->vexnum; row++) {
for (col = 0; col < this->vexnum; col++) {
//为了防止溢出，所以需要引入一个select值
select = (dis[row][temp] == INT_MAX || dis[temp][col] == INT_MAX) ? INT_MAX : (dis[row][temp] + dis[temp][col]);
if (this->dis[row][col] > select) {
//更新我们的D矩阵
this->dis[row][col] = select;
//更新我们的P矩阵
this->path[row][col] = this->path[row][temp];
}
}
}
}
}
void Graph_DG::print_path() {
cout << "各个顶点对的最短路径：" << endl;
int row = 0;
int col = 0;
int temp = 0;
for (row = 0; row < this->vexnum; row++) {
for (col = row + 1; col < this->vexnum; col++) {
cout << "v" << to_string(row + 1) << "---" << "v" << to_string(col+1) << " weight: "
<< this->dis[row][col] << " path: " << " v" << to_string(row + 1);
temp = path[row][col];
//循环输出途径的每条路径。
while (temp != col) {
cout << "-->" << "v" << to_string(temp + 1);
temp = path[temp][col];
}
cout << "-->" << "v" << to_string(col + 1) << endl;
}
cout << endl;
}
}
main.cpp文件的代码
#include"Floyd.h"
//检验输入边数和顶点数的值是否有效，可以自己推算为啥：
//顶点数和边数的关系是：((Vexnum*(Vexnum - 1)) / 2) < edge
bool check(int Vexnum, int edge) {
if (Vexnum <= 0 || edge <= 0 || ((Vexnum*(Vexnum - 1)) / 2) < edge)
return false;
return true;
}
int main() {
int vexnum; int edge;
cout << "输入图的种类：1代表有向图，2代表无向图" << endl;
int kind;
cin >> kind;
//判读输入的kind是否合法
while (1) {
if (kind == 1 || kind == 2) {
break;
}
else {
cout << "输入的图的种类编号不合法，请重新输入：1代表有向图，2代表无向图" << endl;
cin >> kind;
}
}
cout << "输入图的顶点个数和边的条数：" << endl;
cin >> vexnum >> edge;
while (!check(vexnum, edge)) {
cout << "输入的数值不合法，请重新输入" << endl;
cin >> vexnum >> edge;
}
Graph_DG graph(vexnum, edge);
graph.createGraph(kind);
graph.print();
graph.Floyd();
graph.print_path();
system("pause");
return 0;
}
输入：
2
7 12
1 2 12
1 6 16
1 7 14
2 3 10
2 6 7
3 4 3
3 5 5
3 6 6
4 5 4
5 6 2
5 7 8
6 7 9
