图论part09
dijkstra（堆优化版）精讲(不熟悉)
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import java.util.*
;
class Edge {
int
to
;
// 邻接顶点
int val;
// 边的权重
Edge(
int
to
,
int val) {
this.
to =
to
;
this.val = val;
}
}
class MyComparison
implements Comparator<
Pair<
Integer
, Integer>
> {
@Override
public
int compare(Pair<
Integer
, Integer> lhs, Pair<
Integer
, Integer> rhs) {
return Integer.compare(lhs.second, rhs.second)
;
}
}
class Pair<
U
, V> {
public
final U first;
public
final V second;
public Pair(U first, V second) {
this.first = first;
this.second = second;
}
}
public
class Main {
public
static
void main(String[] args) {
Scanner scanner =
new Scanner(System.in)
;
int n = scanner.nextInt(
)
;
int m = scanner.nextInt(
)
;
List<
List<
Edge>
> grid =
new ArrayList<
>(n + 1
)
;
for (
int i = 0
; i <= n; i++
) {
grid.add(
new ArrayList<
>(
)
)
;
}
for (
int i = 0
; i < m; i++
) {
int p1 = scanner.nextInt(
)
;
int p2 = scanner.nextInt(
)
;
int val = scanner.nextInt(
)
;
grid.get(p1).add(
new Edge(p2, val)
)
;
}
int start = 1
;
// 起点
int end = n;
// 终点
// 存储从源点到每个节点的最短距离
int[] minDist =
new
int[n + 1]
;
Arrays.fill(minDist, Integer.MAX_VALUE
)
;
// 记录顶点是否被访问过
boolean[] visited =
new
boolean[n + 1]
;
// 优先队列中存放 Pair<节点，源点到该节点的权值>PriorityQueue<Pair<Integer, Integer>> pq =new PriorityQueue<>(new MyComparison());// 初始化队列，源点到源点的距离为0，所以初始为0pq.add(new Pair<>(start, 0));minDist[start] = 0;// 起始点到自身的距离为0while (!pq.isEmpty()) {// 1. 第一步，选源点到哪个节点近且该节点未被访问过（通过优先级队列来实现）// <节点， 源点到该节点的距离>Pair<Integer, Integer> cur = pq.poll();if (visited[cur.first])continue;// 2. 第二步，该最近节点被标记访问过visited[cur.first] = true;// 3. 第三步，更新非访问节点到源点的距离（即更新minDist数组）for (Edge edge : grid.get(cur.first)) {// 遍历 cur指向的节点，cur指向的节点为 edge// cur指向的节点edge.to，这条边的权值为 edge.valif (!visited[edge.to] && minDist[cur.first] + edge.val < minDist[edge.to]) {// 更新minDistminDist[edge.to] = minDist[cur.first] + edge.val;pq.add(new Pair<>(edge.to, minDist[edge.to]));}}}if (minDist[end] == Integer.MAX_VALUE) {System.out.println(-1);// 不能到达终点}else {System.out.println(minDist[end]);// 到达终点最短路径}}}Bellman_ford 算法精讲(不熟悉)
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代码
import java.util.*
;
public
class Main {
// 定义边的数据结构
static
class Edge {
int from;
// 边的起点
int
to
;
// 边的终点
int val;
// 边的权值（距离/成本）
// 构造函数
public Edge(
int from,
int
to
,
int val) {
this.from = from;
this.
to =
to
;
this.val = val;
}
}
public
static
void main(String[] args) {
Scanner sc =
new Scanner(System.in)
;
// 1. 输入处理
int n = sc.nextInt(
)
;
// 节点数（编号1~n）
int m = sc.nextInt(
)
;
// 边数
List<
Edge> edges =
new ArrayList<
>(
)
;
// 存储所有边
// 读取每条边的信息
for (
int i = 0
; i < m; i++
) {
int from = sc.nextInt(
)
;
int
to = sc.nextInt(
)
;
int val = sc.nextInt(
)
;
edges.add(
new Edge(from,
to
, val)
)
;
// 添加到边列表
}
// 2. 初始化距离数组
int[] minDist =
new
int[n + 1]
;
// minDist[i]表示节点1到节点i的最短距离
Arrays.fill(minDist, Integer.MAX_VALUE
)
;
// 初始化为无穷大
minDist[1] = 0
;
// 起点到自身的距离为0
// 3. Bellman-Ford 核心算法：松弛操作
for (
int i = 1
; i < n; i++
) {
// 最多进行n-1轮松弛
boolean updated = false
;
// 标记本轮是否更新
for (Edge edge : edges) {
// 如果起点可达，且通过当前边可以缩短距离
if (minDist[edge.from] != Integer.MAX_VALUE &&
minDist[edge.from] + edge.val < minDist[edge.
to]
) {
minDist[edge.
to] = minDist[edge.from] + edge.val;
// 更新最短距离
updated = true
;
// 标记有更新
}
}
if (!updated)
break
;
// 提前终止：如果本轮未更新，说明已收敛
}
// 4. 输出结果
if (minDist[n] == Integer.MAX_VALUE
) {
System.out.println("unconnected"
)
;
// 终点不可达
}
else {
System.out.println(minDist[n]
)
;
// 输出最短距离
}
}
}