Как найти кратчайший маршрут графа

Алгоритм Дейкстры. Разбор Задач

Время на прочтение
7 мин

Количество просмотров 36K

Поиск оптимального пути в графе. Такая задача встречается довольно часто и в повседневной жизни, и в мире технологий. Справиться с такими вызовами помогает подход, который должен быть в арсенале каждого программиста — алгоритм Дейкстры.

Если вы хотите найти ответить на вопросы, чем этот алгоритм лучше BFS (поиска в ширину), при каких условиях алгоритм применим, и какие теоретические и практические задачи можно с его помощью решать, читайте далее.

Введение

Алгоритм Дейкстры работает на ориентированных (с некоторыми дополнениями и на неориентированных) графах, и призван искать кратчайшие пути между заданной вершиной и всеми остальными вершинами в графе.

Как правило, граф обозначают как набор вершин и рёбер inline G = (V,E), где число рёбер может быть задано inline m, а вершин числом inline n.

Для каждого ребра в графе задан неотрицательный вес inline l_i, а также вершина, из которой осуществляется поиск оптимальных путей.

Алгоритм Дейкстры может найти кратчайший путь между вершинами inline s и inline t в графе, только если существует хотя бы один путь между этими вершинами. Если это условие не выполняется, то алгоритм отработает корректно, вернув значение «бесконечность» для пары несвязанных вершин.

Условие неотрицательности весов рёбер крайне важно и от него нельзя просто избавиться. Не получится свести задачу к решаемой алгоритмом Дейкстры, прибавив наибольший по модулю вес ко всем рёбрам. Это может изменить оптимальный маршрут. На рисунке видно, что в первом случае оптимальный путь между inline a и inline d (сумма рёбер на пути наименьшая) изменяется при такой манипуляции. В оригинале путь проходит через inline a rightarrow b rightarrow c rightarrow d, а после добавления семёрки ко всем рёбрам, оптимальный путь проходит через inline a rightarrow c rightarrow d.

Как ведёт себя алгоритм Дейкстры на исходном графе, мы разберём, когда выпишем алгоритм. Но для начала зададимся другим вопросом: «почему не применить поиск в ширину для нашего графа?». Известно, что метод BFS находит оптимальный путь от произвольной вершины в ориентированном графе до любой другой вершины, но это справедливо только для рёбер с единичным весом.

Свести задачу к решаемой BFS можно, но если заменить все рёбра неединичной длины inline n рёбрами длины inline 1, то граф очень разрастётся, и это приведёт к огромному числу действий при вычислении оптимального маршрута.

Чтобы этого избежать предлагается использовать алгоритм Дейкстры. Опишем его:

Инициализация:

Основный цикл алгоритма:

  • Пока все вершины не исследованы (или формально inline X neq V), повторяем:

В итоге исполнения этого алгоритма, массив inline A будет содержать все оптимальные пути, исходящие из inline s.

Примеры работы

image

Рассмотрим граф выше, в нём будем искать пути от inline a до всего остального.

Первый шаг алгоритма определит, что кратчайший путь до inline b проходит по направлению синей стрелки и зафиксирует кратчайший путь. Второй шаг рассмотрит, все возможные варианты inline A[v] + l_{vw} и окажется, что оптимальный вариант двигаться вдоль красной стрелки, поскольку inline 5 меньше, чем inline 3 + 3 = 6 и inline 3 + 6 = 9. Добавляется длина кратчайшего пути до inline c. И наконец, третьим шагом, когда три вершины inline a,b,c уже лежат в inline X, остается рассмотреть только два ребра и выбрать, лежащее вдоль зеленой стрелки.

Теперь рассмотрим граф с отрицательными весами, упомянутый выше. Напомню, алгоритм Дейкстры на таком графе может работать некорректно.

image

Первым шагом отбирается ребро вдоль синей стрелки, поскольку это ребро наименьшего веса из исходной вершины. Затем выбирается ребро inline c rightarrow d. Это зафиксирует навсегда неверный путь от inline a к inline d, в то время как оптимальный путь проходит через центр с отрицательным весом. Последним шагом, будет добавлена вершина inline b.

Оценка сложности алгоритма

К этому моменту мы разобрали сам алгоритм, ограничения, накладываемые на его работу и ряд примеров его применения. Давайте упомянем какова вычислительная сложность этого алгоритма, поскольку это пригодится нам для решения задач, ради которых затевалась эта статья.
Базовый подход, основанный на циклах, предполагает проход по всем рёбрам каждого узла, что приводит к сложности inline theta(mn).

Эффективная реализация предполагает использование кучи. Об этой структуре данных можно сказать коротко: она позволяет выполнять две операции за логарифмическое время. Первая операция — получение узла в дереве, с наименьшим ключом, и, вторая операция, вставка нового узла в дерево с новым ключом.

Что еще можно сказать о куче:

  • это сбалансированное бинарное дерево,
  • ключ текущего узла всегда меньше, либо равен ключей дочерних узлов.

Интересную задачу с использованием куч я разбирал ранее в этом посте.

Используя кучу в алгоритме Дейкстры, где в качестве ключей используются расстояния от вершины в неисследованной части графа (в алгоритме это inline V-X), до ближайшей вершины в уже покрытом (это множество вершин inline X), можно сократить вычислительную сложность до inline O(mlog(n)). Доказательство справедливости этих оценок я оставляю за пределами этой статьи.

Далее перейдём к разбору задач!

Задача №1

Будем называть узким местом пути в графе ребро максимальной длины в этом пути. Путём с минимальным узким местом назовём такой путь между вершинами s и t, что не существует другого пути s rightarrow t, чьё узкое место меньше по длине. Требуется построить алгоритм, который вычисляет путь с минимальным узким местом для двух данных вершин в графе. Асимптотическая сложность такого алгоритма должна быть O(mlog{n})

Решение

По условию задачи ребро с большим весом трактуется как узкое место. Вес в этом случае можно воспринимать как цену за проход по ребру. В результате решения задачи хотелось бы получить алгоритм, способный строить маршруты между узлами так, чтобы, если мы захотим провести любой другой путь, он будет содержать более тяжелые рёбра.

В случае классической задачи, поиска пути минимальной длины между двумя вершинами графа, мы поддерживаем в каждой посещенной алгоритмом вершине графа минимальную длину пути до этой вершины. Здесь стоит оговориться, что будем именовать множество X посещенными вершинами, а V - X часть графа, для которой еще нужно найти величину пути или узкого места.

В отличии от классического алгоритма, решение этой задачи должно поддерживать величину актуального узкого места пути, приводящего в вершину v in X. А при добавлении новой вершины из V - X, мы должны смотреть не увеличивает ли ребро (v,u_1) величину узкого места пути, которое теперь приводит в u_1.
Если ребро (v, u_1) увеличивает узкое место, то лучше рассмотреть вершину u_2, ребро (v, u_2) до которой легче (v,u_1). Поиск неувеличивающих узкое место ребёр нужно осуществлять не только среди соседей определенного узла v, но и среди всех v in X, поскольку отдавая предпочтение вершине, путь в которую имеет наименьшее узкое место в данный момент, мы гарантируем, что мы не ухудшаем ситуацию для других вершин.

Последнее можно проиллюстрировать примером: если путь, оканчивающийся в вершине p имеет узкое место величины 3, и есть вершина q с ребром (p,q) веса 4, и r с ребром (p,r) веса 5, то предпочтение отдаётся q, алгоритм даст верный результат в обоих случая, если существует (q,r) веса 3 или веса 10.

В результате разбора выше, предлагается руководствоваться следующей формулой при выборе очередной вершины из непосещенных и обновлении величин, которые мы поддерживаем.

A(u) = min_{v in X}left(max left[A(v), wleft(v,uright)right]right), , u in V - X

Стоит пояснить, что поиск по v in X осуществляется, только для существующих связей (v,u), а w(v,u) - это вес ребра (v,u).

image

Задача №2

Предлагается решить более практическую задачу. Пусть inline n городов, между ними существуют пути, заданные массивом edges[i] = [city_a, city_b, distance_ab], а также дано целое число mileage.

Требуется найти такой город из данных, из которого можно добраться до наименьшего числа городов не превысив mileage.

Стоит отметить, что граф неориентированый, т.е. по пути между городами можно двигаться в обе стороны, а длина пути между городами a и c может быть получена как сумма длин путей a -> b и b -> c, если есть маршрут a -> b -> c

Решение

С решением данной проблемы нам поможет алгоритм Дейкстры и описанная выше реализация с помощью кучи. Поставщиком этой структуры данных станет библиотека heapq в Python.

Будем использовать алгоритм Дейкстры для того, чтобы подсчитать количество соседних городов, расстояние до которых меньше mileage, для каждого из inline n городов. Соберем количества соседей в в одном месте и найдем минимум из них.

Поскольку наш граф неориентированный, то из любой его вершины inline s можно добраться до произвольной вершины inline t. Будем использовать алгоритм Дейкстры для того, чтобы для каждого из городов в графе построить кратчайшие пути до всех остальных городов, мы это уже умеем делать в теории. И чтобы, оптимизировать этот процесс, будем в его течении сразу отвергать пути, которые превышают mileage, а не делать постфактум, когда все пути получены.

Давайте опишем функцию решения:

def least_reachable_city(n, edges, mileage):
        """
        входные параметры:
            n --- количество городов,
            edges --- тройки (a, b, distance_ab),
            mileage --- максимально допустимое расстояние между городами 
            для соседства
        """
        # заполняем список смежности (adjacency list), в нашем случае это 
        # словарь, в котором ключи это города, а значения --- пары 
        # (<другой_город>, <расстояние_до_него>)

        graph = {}
        for u, v, w in edges:
            if graph.get(u, None) is None:
                graph[u] = [(v, w)]
            else:
                graph[u].append((v, w))
            if graph.get(v, None) is None:
                graph[v] = [(u, w)]
            else:
                graph[v].append((u, w))
        
        # локально объявим функцию, которая будет считать кратчайшие пути в 
        # графе от вершины, до всех вершин, удовлетворяющих условию
        def num_reachable_neighbors(city):
            # создаем кучу, из одного элемента с парой, задающей нулевую 
            # длину пути до самого исходного города
            heap = [(0, city)]
            # и массив, содержащий города и кратчайшие 
            # расстояния до них от исходного
            distances = {}
            # затем, пока куча не пуста, извлекаем ближайший 
            # от посещенных городов город
            while heap:
                currDist, neighb = heapq.heappop(heap)
                # если кратчайшее ребро ведет к городу, где мы уже знаем 
                # оптимальный маршрут, то завершаем итерацию
                if neighb in distances:
                    continue
                # в остальных случаях, и если сосед не является отправным 
                # городом, мы добавляем новую запись в массив кратчайших расстояний
                if neighb != city:    
                    distances[neighb] = currDist
                # обрабатываем всех смежных городов с соседом, добавляя их в кучу 
                # но только если: а) до них еще не известен кратчайший маршрут и б) путь до них через neighb не выходит за пределы mileage
                for node, d in graph[neighb]:
                    if node in distances:
                        continue
                    if currDist + d <= mileage:
                        heapq.heappush(heap, (currDist + d, node))
            # возвращаем количество городов, прошедших проверку
            return len(distances)
        
        # выполним поиск соседей для каждого из городов
        cities_neighbors = {num_reachable_neighbors(city): city for city in range(n)}
        # вернём номер города, у которого наименьшее число соседей
        # в пределах досигаемости
        return cities_neighbors[min(cities_neighbors)]

В функции выше, в комментариях, подробно описывается, как метод Дейкстры, реализованный на куче позволяет найти расстояния до всех городов, в пределах `mileage`. Основную сложность для понимания предстваляет цикл, работающий с кучей.

Заключение

Алгоритм Дейкстры это мощный инструмент в мире работы с графами, область применения его крайне широка. С его помощью можно оценить даже целесообразность добавления новой ветки метро, новой дороги или маршрута в компьютерной сети. Он прост в исполнении и интуитивно понятен, как другие жадные (greedy) алгоритмы. Вычислительная сложность решений задач с его помощью зачастую не выше inline O(m log(n)). При некоторых условиях может достигать линейной сложности (существует алгоритм линейной сложности, решающий первую задачу, при условии, что граф неориентированный).

Стоит еще раз отметить, что алгоритм не работает, когда в графе существуют отрицательные веса. Для этого существует подход динамического программирования — алгоритм Беллмана – Форда, что может послужить темой другой статьи. Несмотря на это, алгоритм Дейкстры является представителем идеального баланса простоты и мощи, для решения прикладных задач.

Статья подготовлена в преддверии старта курса «Алгоритмы для разработчиков». Узнать о курсе подробнее, а также зарегистрироваться на бесплатный демоурок можно по ссылке.

Информация

[1] Условия задач взяты из книги «Algorithms Illuminated: Part 2: Graph Algorithms and Data Structures» от Tim Roughgarden,
[2] и с сайта leetcode.com.
[3] Решения авторские.

Графы. Нахождение кратчайшего расстояния между двумя вершинами с помощью алгоритма Дейкстры

Подробности
Категория: Сортировка и поиск

Алгоритм Дейкстры (англ. Dijkstra’s algorithm) — алгоритм на графах, изобретённый нидерландским учёным Эдсгером Дейкстрой в 1959 году. Находит кратчайшие пути от одной из вершин графа до всех остальных. Алгоритм работает только для графов без рёбер отрицательного веса.

Dijkstra Animation.gif

Лекция 2: Алгоритмы и методы сортировки. Алгоритмы нахождения кратчайшего пути в графе

Лекция 5: Поиск в графах и обход. Алгоритм Дейкстры

Алгоритмы и структуры данных, лекция 13

Рассмотрим выполнение алгоритма на примере графа, показанного на рисунке.

Пусть требуется найти кратчайшие расстояния от 1-й вершины до всех остальных.

Dijkstra graph0.PNG

Кружками обозначены вершины, линиями — пути между ними (рёбра графа). В кружках обозначены номера вершин, над рёбрами обозначена их «цена» — длина пути. Рядом с каждой вершиной красным обозначена метка — длина кратчайшего пути в эту вершину из вершины 1.

Dijkstra graph1.PNG

Первый шаг. Рассмотрим шаг алгоритма Дейкстры для нашего примера. Минимальную метку имеет вершина 1. Её соседями являются вершины 2, 3 и 6.

Dijkstra graph2.PNG

Первый по очереди сосед вершины 1 — вершина 2, потому что длина пути до неё минимальна. Длина пути в неё через вершину 1 равна сумме значения метки вершины 1 и длины ребра, идущего из 1-й в 2-ю, то есть 0 + 7 = 7. Это меньше текущей метки вершины 2, бесконечности, поэтому новая метка 2-й вершины равна 7.

Dijkstra graph3.PNG

Аналогичную операцию проделываем с двумя другими соседями 1-й вершины — 3-й и 6-й.

Dijkstra graph5.PNG

Все соседи вершины 1 проверены. Текущее минимальное расстояние до вершины 1 считается окончательным и пересмотру не подлежит (то, что это действительно так, впервые доказал Э. Дейкстра). Вычеркнем её из графа, чтобы отметить, что эта вершина посещена.

Dijkstra graph6.PNG

Второй шаг. Шаг алгоритма повторяется. Снова находим «ближайшую» из непосещённых вершин. Это вершина 2 с меткой 7.

Dijkstra graph7.PNG

Снова пытаемся уменьшить метки соседей выбранной вершины, пытаясь пройти в них через 2-ю вершину. Соседями вершины 2 являются вершины 1, 3 и 4.

Первый (по порядку) сосед вершины 2 — вершина 1. Но она уже посещена, поэтому с 1-й вершиной ничего не делаем.

Следующий сосед вершины 2 — вершина 3, так как имеет минимальную метку из вершин, отмеченных как не посещённые. Если идти в неё через 2, то длина такого пути будет равна 17 (7 + 10 = 17). Но текущая метка третьей вершины равна 9, а это меньше 17, поэтому метка не меняется.

Dijkstra graph9.PNG

Ещё один сосед вершины 2 — вершина 4. Если идти в неё через 2-ю, то длина такого пути будет равна сумме кратчайшего расстояния до 2-й вершины и расстояния между вершинами 2 и 4, то есть 22 (7 + 15 = 22). Поскольку 22<infty, устанавливаем метку вершины 4 равной 22.

Dijkstra graph8.PNG

Все соседи вершины 2 просмотрены, замораживаем расстояние до неё и помечаем её как посещённую.

Dijkstra graph10.PNG

Третий шаг. Повторяем шаг алгоритма, выбрав вершину 3. После её «обработки» получим такие результаты:

Dijkstra graph11.PNG

Дальнейшие шаги. Повторяем шаг алгоритма для оставшихся вершин. Это будут вершины 6, 4 и 5, соответственно порядку.

Dijkstra graph12.PNG Dijkstra graph13.PNG Dijkstra graph14.PNG

Завершение выполнения алгоритма. Алгоритм заканчивает работу, когда нельзя больше обработать ни одной вершины. В данном примере все вершины зачёркнуты, однако ошибочно полагать, что так будет в любом примере — некоторые вершины могут остаться незачёркнутыми, если до них нельзя добраться, т. е. если граф несвязный. Результат работы алгоритма виден на последнем рисунке: кратчайший путь от вершины 1 до 2-й составляет 7, до 3-й — 9, до 4-й — 20, до 5-й — 20, до 6-й — 11.

Реализация алгоритма на различных языках программирования :

C++

#include "stdafx.h"
#include <iostream>
using namespace std;
const int V=6;
//алгоритм Дейкстры
void Dijkstra(int GR[V][V], int st)
{
int distance[V], count, index, i, u, m=st+1;
bool visited[V];
for (i=0; i<V; i++)
{
distance[i]=INT_MAX; visited[i]=false;
}
distance[st]=0;
for (count=0; count<V-1; count++)
{
int min=INT_MAX;
for (i=0; i<V; i++)
if (!visited[i] && distance[i]<=min)
{
min=distance[i]; index=i;
}
u=index;
visited[u]=true;
for (i=0; i<V; i++)
if (!visited[i] && GR[u][i] && distance[u]!=INT_MAX &&
distance[u]+GR[u][i]<distance[i])
distance[i]=distance[u]+GR[u][i];
}
cout<<"Стоимость пути из начальной вершины до остальных:tn";
for (i=0; i<V; i++) if (distance[i]!=INT_MAX)
cout<<m<<" > "<<i+1<<" = "<<distance[i]<<endl;
else cout<<m<<" > "<<i+1<<" = "<<"маршрут недоступен"<<endl;
}
//главная функция
void main()
{
setlocale(LC_ALL, "Rus");
int start, GR[V][V]={
{0, 1, 4, 0, 2, 0},
{0, 0, 0, 9, 0, 0},
{4, 0, 0, 7, 0, 0},
{0, 9, 7, 0, 0, 2},
{0, 0, 0, 0, 0, 8},
{0, 0, 0, 0, 0, 0}};
cout<<"Начальная вершина >> "; cin>>start;
Dijkstra(GR, start-1);
system("pause>>void");
}

 kvodo

Pascal

program DijkstraAlgorithm;
uses crt;
const V=6; inf=100000;
type vektor=array[1..V] of integer;
var start: integer;
const GR: array[1..V, 1..V] of integer=(
(0, 1, 4, 0, 2, 0),
(0, 0, 0, 9, 0, 0),
(4, 0, 0, 7, 0, 0),
(0, 9, 7, 0, 0, 2),
(0, 0, 0, 0, 0, 8),
(0, 0, 0, 0, 0, 0));
{алгоритм Дейкстры}
procedure Dijkstra(GR: array[1..V, 1..V] of integer; st: integer);
var count, index, i, u, m, min: integer;
distance: vektor;
visited: array[1..V] of boolean;
begin
m:=st;
for i:=1 to V do
begin
distance[i]:=inf; visited[i]:=false;
end;
distance[st]:=0;
for count:=1 to V-1 do
begin
min:=inf;
for i:=1 to V do
if (not visited[i]) and (distance[i]<=min) then
begin
min:=distance[i]; index:=i;
end;
u:=index;
visited[u]:=true;
for i:=1 to V do
if (not visited[i]) and (GR[u, i]<>0) and (distance[u]<>inf) and
(distance[u]+GR[u, i]<distance[i]) then
distance[i]:=distance[u]+GR[u, i];
end;
write('Стоимость пути из начальной вершины до остальных:'); writeln;
for i:=1 to V do
if distance[i]<>inf then
writeln(m,' > ', i,' = ', distance[i])
else writeln(m,' > ', i,' = ', 'маршрут недоступен');
end;
{основной блок программы}
begin
clrscr;
write('Начальная вершина >> '); read(start);
Dijkstra(GR, start);
end.

kvodo

Java

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.StringTokenizer;

public class Solution {
   
    private static int INF = Integer.MAX_VALUE / 2;
   
    private int n; //количество вершин в орграфе
    private int m; //количествое дуг в орграфе
    private ArrayList<Integer> adj[]; //список смежности
    private ArrayList<Integer> weight[]; //вес ребра в орграфе
    private boolean used[]; //массив для хранения информации о пройденных и не пройденных вершинах
    private int dist[]; //массив для хранения расстояния от стартовой вершины
    //массив предков, необходимых для восстановления кратчайшего пути из стартовой вершины
    private int pred[];
    int start; //стартовая вершина, от которой ищется расстояние до всех других
   
    private BufferedReader cin;
    private PrintWriter cout;
    private StringTokenizer tokenizer;
   
    //процедура запуска алгоритма Дейкстры из стартовой вершины
    private void dejkstra(int s) {
        dist[s] = 0; //кратчайшее расстояние до стартовой вершины равно 0
        for (int iter = 0; iter < n; ++iter) {
            int v = -1;
            int distV = INF;
            //выбираем вершину, кратчайшее расстояние до которого еще не найдено
            for (int i = 0; i < n; ++i) {
                if (used[i]) {
                    continue;
                }
                if (distV < dist[i]) {
                    continue;
                }
                v = i;
                distV = dist[i];
            }
            //рассматриваем все дуги, исходящие из найденной вершины
            for (int i = 0; i < adj[v].size(); ++i) {
                int u = adj[v].get(i);
                int weightU = weight[v].get(i);
                //релаксация вершины
                if (dist[v] + weightU < dist[u]) {
                    dist[u] = dist[v] + weightU;
                    pred[u] = v;
                }
            }
            //помечаем вершину v просмотренной, до нее найдено кратчайшее расстояние
            used[v] = true;
        }
    }
   
    //процедура считывания входных данных с консоли
    private void readData() throws IOException {
        cin = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
        cout = new PrintWriter(System.out);
        tokenizer = new StringTokenizer(cin.readLine());
       
        n = Integer.parseInt(tokenizer.nextToken()); //считываем количество вершин графа
        m = Integer.parseInt(tokenizer.nextToken()); //считываем количество ребер графа
        start = Integer.parseInt(tokenizer.nextToken()) - 1;
       
        //инициализируем списка смежности графа размерности n
        adj = new ArrayList[n];
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            adj[i] = new ArrayList<Integer>();
        }
        //инициализация списка, в котором хранятся веса ребер
        weight = new ArrayList[n];
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            weight[i] = new ArrayList<Integer>();
        }
       
        //считываем граф, заданный списком ребер
        for (int i = 0; i < m; ++i) {
            tokenizer = new StringTokenizer(cin.readLine());
            int u = Integer.parseInt(tokenizer.nextToken());
            int v = Integer.parseInt(tokenizer.nextToken());
            int w = Integer.parseInt(tokenizer.nextToken());
            u--;
            v--;
            adj[u].add(v);
            weight[u].add(w);
        }
       
        used = new boolean[n];
        Arrays.fill(used, false);
       
        pred = new int[n];
        Arrays.fill(pred, -1);
       
        dist = new int[n];
        Arrays.fill(dist, INF);
       
    }

    //процедура восстановления кратчайшего пути по массиву предком
    void printWay(int v) {
        if (v == -1) {
            return;
        }
        printWay(pred[v]);
        cout.print((v + 1) + " ");
    }
   
    //процедура вывода данных в консоль
    private void printData() throws IOException {
        for (int v = 0; v < n; ++v) {
            if (dist[v] != INF) {
                cout.print(dist[v] + " ");
            } else {
                cout.print("-1 ");
            }
        }
        cout.println();
        for (int v = 0; v < n; ++v) {
            cout.print((v + 1) + ": ");
            if (dist[v] != INF) {
                printWay(v);
            }
            cout.println();
        }
               
        cin.close();
        cout.close();
    }
   
    private void run() throws IOException {
        readData();
        dejkstra(start);
        printData();
       
        cin.close();
        cout.close();
    }
   
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Solution solution = new Solution();
        solution.run();
    }
}

cybern.ru

Ещё один вариант:

 
import java.io.*;
import java.util.*;
 
public class Dijkstra {
   private static final Graph.Edge[] GRAPH = {
      new Graph.Edge("a", "b", 7),
      new Graph.Edge("a", "c", 9),
      new Graph.Edge("a", "f", 14),
      new Graph.Edge("b", "c", 10),
      new Graph.Edge("b", "d", 15),
      new Graph.Edge("c", "d", 11),
      new Graph.Edge("c", "f", 2),
      new Graph.Edge("d", "e", 6),
      new Graph.Edge("e", "f", 9),
   };
   private static final String START = "a";
   private static final String END = "e";
 
   public static void main(String[] args) {
      Graph g = new Graph(GRAPH);
      g.dijkstra(START);
      g.printPath(END);
      //g.printAllPaths();
   }
}
 
class Graph {
   private final Map<String, Vertex> graph; // mapping of vertex names to Vertex objects, built from a set of Edges
 
   /** One edge of the graph (only used by Graph constructor) */
   public static class Edge {
      public final String v1, v2;
      public final int dist;
      public Edge(String v1, String v2, int dist) {
         this.v1 = v1;
         this.v2 = v2;
         this.dist = dist;
      }
   }
 
   /** One vertex of the graph, complete with mappings to neighbouring vertices */
   public static class Vertex implements Comparable<Vertex> {
      public final String name;
      public int dist = Integer.MAX_VALUE; // MAX_VALUE assumed to be infinity
      public Vertex previous = null;
      public final Map<Vertex, Integer> neighbours = new HashMap<>();
 
      public Vertex(String name) {
         this.name = name;
      }
 
      private void printPath() {
         if (this == this.previous) {
            System.out.printf("%s", this.name);
         } else if (this.previous == null) {
            System.out.printf("%s(unreached)", this.name);
         } else {
            this.previous.printPath();
            System.out.printf(" -> %s(%d)", this.name, this.dist);
         }
      }
 
      public int compareTo(Vertex other) {
         return Integer.compare(dist, other.dist);
      }
   }
 
   /** Builds a graph from a set of edges */
   public Graph(Edge[] edges) {
      graph = new HashMap<>(edges.length);
 
      //one pass to find all vertices
      for (Edge e : edges) {
         if (!graph.containsKey(e.v1)) graph.put(e.v1, new Vertex(e.v1));
         if (!graph.containsKey(e.v2)) graph.put(e.v2, new Vertex(e.v2));
      }
 
      //another pass to set neighbouring vertices
      for (Edge e : edges) {
         graph.get(e.v1).neighbours.put(graph.get(e.v2), e.dist);
         //graph.get(e.v2).neighbours.put(graph.get(e.v1), e.dist); // also do this for an undirected graph
      }
   }
 
   /** Runs dijkstra using a specified source vertex */ 
   public void dijkstra(String startName) {
      if (!graph.containsKey(startName)) {
         System.err.printf("Graph doesn't contain start vertex "%s"n", startName);
         return;
      }
      final Vertex source = graph.get(startName);
      NavigableSet<Vertex> q = new TreeSet<>();
 
      // set-up vertices
      for (Vertex v : graph.values()) {
         v.previous = v == source ? source : null;
         v.dist = v == source ? 0 : Integer.MAX_VALUE;
         q.add(v);
      }
 
      dijkstra(q);
   }
 
   /** Implementation of dijkstra's algorithm using a binary heap. */
   private void dijkstra(final NavigableSet<Vertex> q) {      
      Vertex u, v;
      while (!q.isEmpty()) {
 
         u = q.pollFirst(); // vertex with shortest distance (first iteration will return source)
         if (u.dist == Integer.MAX_VALUE) break; // we can ignore u (and any other remaining vertices) since they are unreachable
 
         //look at distances to each neighbour
         for (Map.Entry<Vertex, Integer> a : u.neighbours.entrySet()) {
            v = a.getKey(); //the neighbour in this iteration
 
            final int alternateDist = u.dist + a.getValue();
            if (alternateDist < v.dist) { // shorter path to neighbour found
               q.remove(v);
               v.dist = alternateDist;
               v.previous = u;
               q.add(v);
            } 
         }
      }
   }
 
   /** Prints a path from the source to the specified vertex */
   public void printPath(String endName) {
      if (!graph.containsKey(endName)) {
         System.err.printf("Graph doesn't contain end vertex "%s"n", endName);
         return;
      }
 
      graph.get(endName).printPath();
      System.out.println();
   }
   /** Prints the path from the source to every vertex (output order is not guaranteed) */
   public void printAllPaths() {
      for (Vertex v : graph.values()) {
         v.printPath();
         System.out.println();
      }
   }
}

rosettacode.org

C

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
 
//#define BIG_EXAMPLE
 
typedef struct node_t node_t, *heap_t;
typedef struct edge_t edge_t;
struct edge_t {
	node_t *nd;	/* target of this edge */
	edge_t *sibling;/* for singly linked list */
	int len;	/* edge cost */
};
struct node_t {
	edge_t *edge;	/* singly linked list of edges */
	node_t *via;	/* where previous node is in shortest path */
	double dist;	/* distance from origining node */
	char name[8];	/* the, er, name */
	int heap_idx;	/* link to heap position for updating distance */
};
 
 
/* --- edge management --- */
#ifdef BIG_EXAMPLE
#	define BLOCK_SIZE (1024 * 32 - 1)
#else
#	define BLOCK_SIZE 15
#endif
edge_t *edge_root = 0, *e_next = 0;
 
/* Don't mind the memory management stuff, they are besides the point.
   Pretend e_next = malloc(sizeof(edge_t)) */
void add_edge(node_t *a, node_t *b, double d)
{
	if (e_next == edge_root) {
		edge_root = malloc(sizeof(edge_t) * (BLOCK_SIZE + 1));
		edge_root[BLOCK_SIZE].sibling = e_next;
		e_next = edge_root + BLOCK_SIZE;
	}
	--e_next;
 
	e_next->nd = b;
	e_next->len = d;
	e_next->sibling = a->edge;
	a->edge = e_next;
}
 
void free_edges()
{
	for (; edge_root; edge_root = e_next) {
		e_next = edge_root[BLOCK_SIZE].sibling;
		free(edge_root);
	}
}
 
/* --- priority queue stuff --- */
heap_t *heap;
int heap_len;
 
void set_dist(node_t *nd, node_t *via, double d)
{
	int i, j;
 
	/* already knew better path */
	if (nd->via && d >= nd->dist) return;
 
	/* find existing heap entry, or create a new one */
	nd->dist = d;
	nd->via = via;
 
	i = nd->heap_idx;
	if (!i) i = ++heap_len;
 
	/* upheap */
	for (; i > 1 && nd->dist < heap[j = i/2]->dist; i = j)
		(heap[i] = heap[j])->heap_idx = i;
 
	heap[i] = nd;
	nd->heap_idx = i;
}
 
node_t * pop_queue()
{
	node_t *nd, *tmp;
	int i, j;
 
	if (!heap_len) return 0;
 
	/* remove leading element, pull tail element there and downheap */
	nd = heap[1];
	tmp = heap[heap_len--];
 
	for (i = 1; i < heap_len && (j = i * 2) <= heap_len; i = j) {
		if (j < heap_len && heap[j]->dist > heap[j+1]->dist) j++;
 
		if (heap[j]->dist >= tmp->dist) break;
		(heap[i] = heap[j])->heap_idx = i;
	}
 
	heap[i] = tmp;
	tmp->heap_idx = i;
 
	return nd;
}
 
/* --- Dijkstra stuff; unreachable nodes will never make into the queue --- */
void calc_all(node_t *start)
{
	node_t *lead;
	edge_t *e;
 
	set_dist(start, start, 0);
	while ((lead = pop_queue()))
		for (e = lead->edge; e; e = e->sibling)
			set_dist(e->nd, lead, lead->dist + e->len);
}
 
void show_path(node_t *nd)
{
	if (nd->via == nd)
		printf("%s", nd->name);
	else if (!nd->via)
		printf("%s(unreached)", nd->name);
	else {
		show_path(nd->via);
		printf("-> %s(%g) ", nd->name, nd->dist);
	}
}
 
int main(void)
{
#ifndef BIG_EXAMPLE
	int i;
 
#	define N_NODES ('f' - 'a' + 1)
	node_t *nodes = calloc(sizeof(node_t), N_NODES);
 
	for (i = 0; i < N_NODES; i++)
		sprintf(nodes[i].name, "%c", 'a' + i);
 
#	define E(a, b, c) add_edge(nodes + (a - 'a'), nodes + (b - 'a'), c)
	E('a', 'b', 7);	E('a', 'c', 9); E('a', 'f', 14);
	E('b', 'c', 10);E('b', 'd', 15);E('c', 'd', 11);
	E('c', 'f', 2); E('d', 'e', 6);	E('e', 'f', 9);
#	undef E
 
#else /* BIG_EXAMPLE */
	int i, j, c;
 
#	define N_NODES 4000
	node_t *nodes = calloc(sizeof(node_t), N_NODES);
 
	for (i = 0; i < N_NODES; i++)
		sprintf(nodes[i].name, "%d", i + 1);
 
	/* given any pair of nodes, there's about 50% chance they are not
	   connected; if connected, the cost is randomly chosen between 0
	   and 49 (inclusive! see output for consequences) */
	for (i = 0; i < N_NODES; i++) {
		for (j = 0; j < N_NODES; j++) {
			/* majority of runtime is actually spent here */
			if (i == j) continue;
			c = rand() % 100;
			if (c < 50) continue;
			add_edge(nodes + i, nodes + j, c - 50);
		}
	}
 
#endif
	heap = calloc(sizeof(heap_t), N_NODES + 1);
	heap_len = 0;
 
	calc_all(nodes);
	for (i = 0; i < N_NODES; i++) {
		show_path(nodes + i);
		putchar('n');
	}
 
#if 0
	/* real programmers don't free memories (they use Fortran) */
	free_edges();
	free(heap);
	free(nodes);
#endif
	return 0;
}

rosettacode.org

PHP

<?php
function dijkstra($graph_array, $source, $target) {
    $vertices = array();
    $neighbours = array();
    foreach ($graph_array as $edge) {
        array_push($vertices, $edge[0], $edge[1]);
        $neighbours[$edge[0]][] = array("end" => $edge[1], "cost" => $edge[2]);
        $neighbours[$edge[1]][] = array("end" => $edge[0], "cost" => $edge[2]);
    }
    $vertices = array_unique($vertices);
 
    foreach ($vertices as $vertex) {
        $dist[$vertex] = INF;
        $previous[$vertex] = NULL;
    }
 
    $dist[$source] = 0;
    $Q = $vertices;
    while (count($Q) > 0) {
 
        // TODO - Find faster way to get minimum
        $min = INF;
        foreach ($Q as $vertex){
            if ($dist[$vertex] < $min) {
                $min = $dist[$vertex];
                $u = $vertex;
            }
        }
 
        $Q = array_diff($Q, array($u));
        if ($dist[$u] == INF or $u == $target) {
            break;
        }
 
        if (isset($neighbours[$u])) {
            foreach ($neighbours[$u] as $arr) {
                $alt = $dist[$u] + $arr["cost"];
                if ($alt < $dist[$arr["end"]]) {
                    $dist[$arr["end"]] = $alt;
                    $previous[$arr["end"]] = $u;
                }
            }
        }
    }
    $path = array();
    $u = $target;
    while (isset($previous[$u])) {
        array_unshift($path, $u);
        $u = $previous[$u];
    }
    array_unshift($path, $u);
    return $path;
}
 
$graph_array = array(
                    array("a", "b", 7),
                    array("a", "c", 9),
                    array("a", "f", 14),
                    array("b", "c", 10),
                    array("b", "d", 15),
                    array("c", "d", 11),
                    array("c", "f", 2),
                    array("d", "e", 6),
                    array("e", "f", 9)
               );
 
$path = dijkstra($graph_array, "a", "e");
 
echo "path is: ".implode(", ", $path)."n";
  

Output is:

path is: a, c, f, e

rosettacode.org

Python

from collections import namedtuple, queue
from pprint import pprint as pp
 
 
inf = float('inf')
Edge = namedtuple('Edge', 'start, end, cost')
 
class Graph():
    def __init__(self, edges):
        self.edges = edges2 = [Edge(*edge) for edge in edges]
        self.vertices = set(sum(([e.start, e.end] for e in edges2), []))
 
    def dijkstra(self, source, dest):
        assert source in self.vertices
        dist = {vertex: inf for vertex in self.vertices}
        previous = {vertex: None for vertex in self.vertices}
        dist[source] = 0
        q = self.vertices.copy()
        neighbours = {vertex: set() for vertex in self.vertices}
        for start, end, cost in self.edges:
            neighbours[start].add((end, cost))
        #pp(neighbours)
 
        while q:
            u = min(q, key=lambda vertex: dist[vertex])
            q.remove(u)
            if dist[u] == inf or u == dest:
                break
            for v, cost in neighbours[u]:
                alt = dist[u] + cost
                if alt < dist[v]:                                  # Relax (u,v,a)
                    dist[v] = alt
                    previous[v] = u
        #pp(previous)
        s, u = deque(), dest
        while previous[u]:
            s.pushleft(u)
            u = previous[u]
        s.pushleft(u)
        return s
 
 
graph = Graph([("a", "b", 7),  ("a", "c", 9),  ("a", "f", 14), ("b", "c", 10),
               ("b", "d", 15), ("c", "d", 11), ("c", "f", 2),  ("d", "e", 6),
               ("e", "f", 9)])
pp(graph.dijkstra("a", "e"))

Output:

['a', 'c', 'd', 'e']

 rosettacode.org

Сайт переезжает. Большинство статей уже перенесено на новую версию.
Скоро добавим автоматические переходы, но пока обновленную версию этой статьи можно найти там.

Задача

Дан ориентированный граф (G = (V, E)), а также вершина (s).
Найти длину кратчайшего пути от (s) до каждой из вершин графа. Длина пути — количество рёбер в нём.

BFS

BFS — breadth-first search, или же поиск в ширину.

Этот алгоритм позволяет решать следующую задачу.

Алгоритм работает следующим образом.

  1. Создадим массив (dist) расстояний. Изначально (dist[s] = 0) (поскольку расстояний от вершины до самой себя равно (0)) и (dist[v] = infty) для (v neq s).
  2. Создадим очередь (q). Изначально в (q) добавим вершину (s).
  3. Пока очередь (q) непуста, делаем следующее:
    1. Извлекаем вершину (v) из очереди.
    2. Рассматриваем все рёбра ((v, u) in E). Для каждого такого ребра пытаемся сделать релаксацию: если (dist[v] + 1 < dist[u]), то мы делаем присвоение (dist[u] = dist[v] + 1) и добавляем вершину (u) в очередь.

Визуализации:

  • https://visualgo.net/mn/dfsbfs

  • https://www.hackerearth.com/practice/algorithms/graphs/breadth-first-search/visualize/

Интуитивное понимание алгоритма

Можно представить, что мы поджигаем вершину (s). Каждый шаг алгоритма — это распространение огня на соседние вершины. Понятно, что огонь доберётся до вершины по кратчайшему пути.

Заметьте, что этот алгоритм очень похож на DFS — достаточно заменить очередь на стек и поиск в ширину станет поиском в глубину. Действительно, оба алгоритма при обработке вершины просто записывают всех непосещенных соседей, в которые из неё есть ребро, в структуру данных, и после этого выбирает следующую вершину для обработки в структуре данных. В DFS это стек (благодаря рекурсии), поэтому мы сначала записываем соседа, идем в обрабатываем его полностью, а потом начинаем обрабатывать следующего соседа. В BFS это очередь, поэтому мы кидаем сразу всех соседей, а потом начинаем обрабатывать вообще другую вершину — ту непосещенную, которую мы положили в очередь раньше всего.

Оба алгоритма позволяют обойти граф целиком — посетить каждую вершину ровно один раз. Поэтому они оба подходят для таких задач как: * поиск компонент связности * проверка графа на двудольность * построение остова

Реализация на C++

n — количество вершин в графе; adj — список смежности

vector<int> bfs(int s) {
    // длина любого кратчайшего пути не превосходит n - 1,
    // поэтому n - достаточное значение для "бесконечности";
    // после работы алгоритма dist[v] = n, если v недостижима из s
    vector<int> dist(n, n);
    dist[s] = 0;
    queue<int> q;
    q.push(s);

    while (!q.empty()) {
        int v = q.front();
        q.pop();
        for (int u : adj[v]) {
            if (dist[u] > dist[v] + 1) {
                dist[u] = dist[v] + 1;
                q.push(u);
            }
        }
    }

    return dist;
}

Свойства кратчайших путей

Обозначение: (d(v)) — длина кратчайшего пути от (s) до (v).

Лемма 1. > Пусть ((u, v) in E), тогда (d(v) leq d(u) + 1).

Действительно, существует путь из (s) в (u) длины (d(u)), а также есть ребро ((u, v)), следовательно, существует путь из (s) в (v) длины (d(u) + 1). А значит кратчайший путь из (s) в (v) имеет длину не более (d(u) + 1),

Лемма 2. > Рассмотрим кратчайший путь от (s) до (v). Обозначим его как (u_1, u_2, dots u_k) ((u_1 = s) и (u_k = v), а также (k = d(v) + 1)).
> Тогда (forall (i < k): d(u_i) + 1 = d(u_{i + 1})).

Действительно, пусть для какого-то (i < k) это не так. Тогда, используя лемму 1, имеем: (d(u_i) + 1 > d(u_{i + 1})). Тогда мы можем заменить первые (i + 1) вершин пути на вершины из кратчайшего пути из (s) в (u_{i + 1}). Полученный путь стал короче, но мы рассматривали кратчайший путь — противоречие.

Корректность

Утверждение. > 1. Расстояния до тех вершин, которые были добавлены в очередь, посчитаны корректно. > 2. Вершины лежат в очереди в порядке неубывания расстояния, притом разность между кратчайшими расстояними до вершин в очереди не превосходит (1).

Докажем это по индукции по количеству итераций алгоритма (итерация — извлечение вершины из очереди и дальнейшая релаксация).

База очевидна.
Переход. Сначала докажем первую часть. Предположим, что (dist[v] + 1 < dist[u]), но (dist[v] + 1) — некорректное расстояние до вершины (u), то есть (dist[v] + 1 neq d(u)). Тогда по лемме 1: (d(u) < dist[v] + 1). Рассмотрим предпоследнюю вершину (w) на кратчайшем пути от (s) до (u). Тогда по лемме 2: (d(w) + 1 = d(u)). Следовательно, (d(w) + 1 < dist[v] + 1) и (d(w) < dist[v]). Но тогда по предположению индукции (w) была извлечена раньше (v), следовательно, при релаксации из неё в очередь должна была быть добавлена вершина (u) с уже корректным расстоянием. Противоречие.
Теперь докажем вторую часть. По предположению индукции в очереди лежали некоторые вершины (u_1, u_2, dots u_k), для которых выполнялось следующее: (dist[u_1] leq dist[u_2] leq dots leq dist[u_k]) и (dist[u_k] — dist[u_1] leq 1). Мы извлекли вершину (v = u_1) и могли добавить в конец очереди какие-то вершины с расстоянием (dist[v] + 1). Если (k = 1), то утверждение очевидно. В противном случае имеем (dist[u_k] — dist[u_1] leq 1 leftrightarrow dist[u_k] — dist[v] leq 1 leftrightarrow dist[u_k] leq dist[v] + 1), то есть упорядоченность сохранилась. Осталось показать, что ((dist[v] + 1) — dist[u_2] leq 1), но это равносильно (dist[v] leq dist[u_2]), что, как мы знаем, верно.

Время работы

Из доказанного следует, что каждая достижимая из (s) вершина будет добавлена в очередь ровно (1) раз, недостижимые вершины добавлены не будут. Каждое ребро, соединяющее достижимые вершины, будет рассмотрено ровно (2) раза. Таким образом, алгоритм работает за (O(V+ E)) времени, при условии, что граф хранится в виде списка смежности.

Неориентированные графы

Если дан неориентированный граф, его можно рассматривать как ориентированный граф с двумя обратными друг другу ориентированными рёбрами.

Восстановление пути

Пусть теперь заданы 2 вершины (s) и (t), и необходимо не только найти длину кратчайшего пути из (s) в (t), но и восстановить какой-нибудь из кратчайших путей между ними. Всё ещё можно воспользоваться алгоритмом BFS, но необходимо ещё и поддерживать массив предков (p), в котором для каждой вершины будет храниться предыдущая вершина на кратчайшем пути.

Поддерживать этот массив просто: при релаксации нужно просто запоминать, из какой вершины мы прорелаксировали в данную. Также будем считать, что (p[s] = -1): у стартовой вершины предок — некоторая несуществующая вершина.

Восстановление пути делается с конца. Мы знаем последнюю вершину пути — это (t). Далее, мы сводим задачу к меньшей, переходя к нахождению пути из (s) в (p[t]).

Реализация BFS с восстановлением пути

// теперь bfs принимает 2 вершины, между которыми ищется пути
// bfs возвращает кратчайший путь из s в t, или же пустой vector, если пути нет
vector<int> bfs(int s, int t) {
    vector<int> dist(n, n);
    vector<int> p(n, -1);
    dist[s] = 0;
    queue<int> q;
    q.push(s);

    while (!q.empty()) {
        int v = q.front();
        q.pop();
        for (int u : adj[v]) {
            if (dist[u] > dist[v] + 1) {
                p[u] = v;
                dist[u] = dist[v] + 1;
                q.push(u);
            }
        }
    }
    
    // если пути не существует, возвращаем пустой vector
    if (dist[t] == n) {
        return {};
    }

    vector<int> path;
    while (t != -1) {
        path.push_back(t);
        t = p[t];
    }
    
    // путь был рассмотрен в обратном порядке, поэтому его нужно перевернуть
    reverse(path.begin(), path.end());
    return path;
}

Проверка принадлежности вершины кратчайшему пути

Дан ориентированный граф (G), найти все вершины, которые принадлежат хотя бы одному кратчайшему пути из (s) в (t).

Запустим из вершины (s) в графе (G) BFS — найдём расстояния (d_1). Построим транспонированный граф (G^T) — граф, в котором каждое ребро заменено на противоположное. Запустим из вершины (t) в графе (G^T) BFS — найдём расстояния (d_2).

Теперь очевидно, что (v) принадлежит хотя бы одному кратчайшему пути из (s) в (t) тогда и только тогда, когда (d_1(v) + d_2(v) = d_1(t)) — это значит, что есть путь из (s) в (v) длины (d_1(v)), а затем есть путь из (v) в (t) длины (d_2(v)), и их суммарная длина совпадает с длиной кратчайшего пути из (s) в (t).

Кратчайший цикл в ориентированном графе

Найти цикл минимальной длины в ориентированном графе.

Попытаемся из каждой вершины найти кратчайший цикл, проходящий через неё, с помощью BFS. Это делается аналогично обычному BFS: мы должны найти расстояний от вершины до самой себя, при этом не считая, что оно равно (0).

Итого, у нас (|V|) запусков BFS, и каждый запуск работает за (O(|V| + |E|)). Тогда общее время работы составляет (O(|V|^2 + |V| |E|)). Если инициализировать массив (dist) единожды, а после каждого запуска BFS возвращать исходные значения только для достижимых вершин, решение будет работать за (O(|V||E|)).

Задача

Дан взвешенный ориентированный граф (G = (V, E)), а также вершина (s). Длина ребра ((u, v)) равна (w(u, v)). Длины всех рёбер неотрицательные.
Найти длину кратчайшего пути от (s) до каждой из вершин графа. Длина пути — сумма длин рёбер в нём.

Алгоритм Дейкстры

Алгоритм Дейкстры решает приведённую выше задачу. Он работает следующим образом.

  1. Создать массив (dist) расстояний. Изначально (dist[s] = 0) и (dist[v] = infty) для (v neq s).
  2. Создать булёв массив (used), (used[v] = 0) для всех вершин (v) — в нём мы будем отмечать, совершалась ли релаксация из вершины.
  3. Пока существует вершина (v) такая, что (used[v] = 0) и (dist[v] neq infty), притом, если таких вершин несколько, то (v) — вершина с минимальным (dist[v]), делать следующее:
    1. Пометить, что мы совершали релаксацию из вершины (v), то есть присвоить (used[v] = 1).
    2. Рассматриваем все рёбра ((v, u) in E). Для каждого ребра пытаемся сделать релаксацию: если (dist[v] + w(v, u) < dist[u]), присвоить (dist[u] = dist[v] + w(v, u)).

Иными словами, алгоритм на каждом шаге находит вершину, до которой расстояние сейчас минимально и из которой ещё не была произведена релаксация, и делает её.

Посчитаем, за сколько работает алгоритм. Мы (V) раз ищем вершину минимальным (dist), поиск минимума у нас линейный за (O(V)), отсюда (O(V^2)). Обработка ребер у нас происходит суммарно за (O(E)), потому что на каждое ребро мы тратим (O(1)) действий. Так мы находим финальную асимптотику: (O(V^2 + E)).

Реализация на C++

Рёбра будем хранить как pair<int, int>, где первое число пары — куда оно ведёт; а второе — длина ребра.

// INF - infinity - бесконечность
const long long INF = (long long) 1e18 + 1;

vector<long long> dijkstra(int s) {
    vector<long long> dist(n, INF);
    dist[s] = 0;
    vector<bool> used(n);
    
    while (true) {
        // находим вершину, из которой будем релаксировать
        int v = -1;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (!used[i] && (v == -1 || dist[i] < dist[v])) {
                v = i;
            }
        }
        
        // если не нашли подходящую вершину, прекращаем работу алгоритма
        if (v == -1) {
            break;
        }
        
        for (auto &e : adj[v]) {
            int u = e.first;
            int len = e.second;
            if (dist[u] > dist[v] + len) {
                dist[u] = dist[v] + len;
            }
        }
    }
    
    return dist;
}

Восстановление пути

Восстановление пути в алгоритме Дейкстры делается аналогично восстановлению пути в BFS (и любой динамике).

Дейкстра на сете

Искать вершину с минимальным (dist) можно гораздо быстрее, используя такую структуру данных как очередь с приоритетом. Нам нужно хранить пары ((dist, index)) и уметь делать такие операции: * Извлечь минимум (чтобы обработать новую вершину) * Удалить вершину по индексу (чтобы уменьшить (dist) до какого-то соседа) * Добавить новую вершину (чтобы уменьшить (dist) до какого-то соседа)

Для этого используют, например, кучу или сет. Удобно помимо сета хранить сам массив dist, который его дублирует, но хранит элементы по порядку. Тогда, чтобы заменить значение ((dist_1, u)) на ((dist_2, u)), нужно удалить из сета значение ((dist[u], u)), сделать (dist[u] = dist_2;) и добавить в сет ((dist[u], u)).

Данный алгоритм будет работать за (V O(log V)) извлечений минимума и (O(E log V)) операций уменьшения расстояния до вершины (может быть сделано после каждого ребра). Поэтому алгоритм работает за (O(E log V)).

Заметьте, что этот алгоритм не лучше и не хуже, чем без сета, который работает за (O(V^2 + E)). Ведь если (E = O(V^2)) (граф почти полный), то Дейкстра без сета работает быстрее, а если, наример, (E = O(V)), то Дейкстра на сете работает быстрее. Учитывайте это, когда выбираете алгоритм.

Материалы этой главы ещё в разработке.

Подпишитесь на обновления, и мы сообщим, когда они будут доступны, — или расскажем о других новостях.

Given a Weighted Directed Acyclic Graph and a source vertex in the graph, find the shortest paths from given source to all other vertices.

For a general weighted graph, we can calculate single source shortest distances in O(VE) time using Bellman–Ford Algorithm. For a graph with no negative weights, we can do better and calculate single source shortest distances in O(E + VLogV) time using Dijkstra’s algorithm. Can we do even better for Directed Acyclic Graph (DAG)? We can calculate single source shortest distances in O(V+E) time for DAGs. The idea is to use Topological Sorting.

We initialize distances to all vertices as infinite and distance to source as 0, then we find a topological sorting of the graph. Topological Sorting of a graph represents a linear ordering of the graph (See below, figure (b) is a linear representation of figure (a) ). Once we have topological order (or linear representation), we one by one process all vertices in topological order. For every vertex being processed, we update distances of its adjacent using distance of current vertex.

Following figure is taken from this source. It shows step by step process of finding shortest paths. 
 

TopologicalSort

TopologicalSort

Following is complete algorithm for finding shortest distances. 

  1. Initialize dist[] = {INF, INF, ….} and dist[s] = 0 where s is the source vertex. 
  2. Create a topological order of all vertices. 
  3. Do following for every vertex u in topological order. 
    ………..Do following for every adjacent vertex v of u 
    ………………if (dist[v] > dist[u] + weight(u, v)) 
    ………………………dist[v] = dist[u] + weight(u, v) 
     

Implementation:

C++

#include<iostream>

#include <bits/stdc++.h>

#define INF INT_MAX

using namespace std;

class AdjListNode

{

    int v;

    int weight;

public:

    AdjListNode(int _v, int _w)  { v = _v;  weight = _w;}

    int getV()       {  return v;  }

    int getWeight()  {  return weight; }

};

class Graph

{

    int V;   

    list<AdjListNode> *adj;

    void topologicalSortUtil(int v, bool visited[], stack<int> &Stack);

public:

    Graph(int V);  

    void addEdge(int u, int v, int weight);

    void shortestPath(int s);

};

Graph::Graph(int V)

{

    this->V = V;

    adj = new list<AdjListNode>[V];

}

void Graph::addEdge(int u, int v, int weight)

{

    AdjListNode node(v, weight);

    adj[u].push_back(node);

}

void Graph::topologicalSortUtil(int v, bool visited[], stack<int> &Stack)

{

    visited[v] = true;

    list<AdjListNode>::iterator i;

    for (i = adj[v].begin(); i != adj[v].end(); ++i)

    {

        AdjListNode node = *i;

        if (!visited[node.getV()])

            topologicalSortUtil(node.getV(), visited, Stack);

    }

    Stack.push(v);

}

void Graph::shortestPath(int s)

{

    stack<int> Stack;

    int dist[V];

    bool *visited = new bool[V];

    for (int i = 0; i < V; i++)

        visited[i] = false;

    for (int i = 0; i < V; i++)

        if (visited[i] == false)

            topologicalSortUtil(i, visited, Stack);

    for (int i = 0; i < V; i++)

        dist[i] = INF;

    dist[s] = 0;

    while (Stack.empty() == false)

    {

        int u = Stack.top();

        Stack.pop();

        list<AdjListNode>::iterator i;

        if (dist[u] != INF)

        {

          for (i = adj[u].begin(); i != adj[u].end(); ++i)

             if (dist[i->getV()] > dist[u] + i->getWeight())

                dist[i->getV()] = dist[u] + i->getWeight();

        }

    }

    for (int i = 0; i < V; i++)

        (dist[i] == INF)? cout << "INF ": cout << dist[i] << " ";

}

int main()

{

    Graph g(6);

    g.addEdge(0, 1, 5);

    g.addEdge(0, 2, 3);

    g.addEdge(1, 3, 6);

    g.addEdge(1, 2, 2);

    g.addEdge(2, 4, 4);

    g.addEdge(2, 5, 2);

    g.addEdge(2, 3, 7);

    g.addEdge(3, 4, -1);

    g.addEdge(4, 5, -2);

    int s = 1;

    cout << "Following are shortest distances from source " << s <<" n";

    g.shortestPath(s);

    return 0;

}

Java

import java.io.*;

import java.util.*;

class ShortestPath

{

    static final int INF=Integer.MAX_VALUE;

    class AdjListNode

    {

        private int v;

        private int weight;

        AdjListNode(int _v, int _w) { v = _v;  weight = _w; }

        int getV() { return v; }

        int getWeight()  { return weight; }

    }

    class Graph

    {

        private int V;

        private LinkedList<AdjListNode>adj[];

        Graph(int v)

        {

            V=v;

            adj = new LinkedList[V];

            for (int i=0; i<v; ++i)

                adj[i] = new LinkedList<AdjListNode>();

        }

        void addEdge(int u, int v, int weight)

        {

            AdjListNode node = new AdjListNode(v,weight);

            adj[u].add(node);

        }

        void topologicalSortUtil(int v, Boolean visited[], Stack stack)

        {

            visited[v] = true;

            Integer i;

            Iterator<AdjListNode> it = adj[v].iterator();

            while (it.hasNext())

            {

                AdjListNode node =it.next();

                if (!visited[node.getV()])

                    topologicalSortUtil(node.getV(), visited, stack);

            }

            stack.push(new Integer(v));

        }

        void shortestPath(int s)

        {

            Stack stack = new Stack();

            int dist[] = new int[V];

            Boolean visited[] = new Boolean[V];

            for (int i = 0; i < V; i++)

                visited[i] = false;

            for (int i = 0; i < V; i++)

                if (visited[i] == false)

                    topologicalSortUtil(i, visited, stack);

            for (int i = 0; i < V; i++)

                dist[i] = INF;

            dist[s] = 0;

            while (stack.empty() == false)

            {

                int u = (int)stack.pop();

                Iterator<AdjListNode> it;

                if (dist[u] != INF)

                {

                    it = adj[u].iterator();

                    while (it.hasNext())

                    {

                        AdjListNode i= it.next();

                        if (dist[i.getV()] > dist[u] + i.getWeight())

                            dist[i.getV()] = dist[u] + i.getWeight();

                    }

                }

            }

            for (int i = 0; i < V; i++)

            {

                if (dist[i] == INF)

                    System.out.print( "INF ");

                else

                    System.out.print( dist[i] + " ");

            }

        }

    }

    Graph newGraph(int number)

    {

        return new Graph(number);

    }

    public static void main(String args[])

    {

        ShortestPath t = new ShortestPath();

        Graph g = t.newGraph(6);

        g.addEdge(0, 1, 5);

        g.addEdge(0, 2, 3);

        g.addEdge(1, 3, 6);

        g.addEdge(1, 2, 2);

        g.addEdge(2, 4, 4);

        g.addEdge(2, 5, 2);

        g.addEdge(2, 3, 7);

        g.addEdge(3, 4, -1);

        g.addEdge(4, 5, -2);

        int s = 1;

        System.out.println("Following are shortest distances "+

                            "from source " + s );

        g.shortestPath(s);

    }

}

Python3

from collections import defaultdict

class Graph:

    def __init__(self,vertices):

        self.V = vertices

        self.graph = defaultdict(list)

    def addEdge(self,u,v,w):

        self.graph[u].append((v,w))

    def topologicalSortUtil(self,v,visited,stack):

        visited[v] = True

        if v in self.graph.keys():

            for node,weight in self.graph[v]:

                if visited[node] == False:

                    self.topologicalSortUtil(node,visited,stack)

        stack.append(v)

    def shortestPath(self, s):

        visited = [False]*self.V

        stack =[]

        for i in range(self.V):

            if visited[i] == False:

                self.topologicalSortUtil(s,visited,stack)

        dist = [float("Inf")] * (self.V)

        dist[s] = 0

        while stack:

            i = stack.pop()

            for node,weight in self.graph[i]:

                if dist[node] > dist[i] + weight:

                    dist[node] = dist[i] + weight

        for i in range(self.V):

            print (("%d" %dist[i]) if dist[i] != float("Inf") else  "Inf" ,end=" ")

g = Graph(6)

g.addEdge(0, 1, 5)

g.addEdge(0, 2, 3)

g.addEdge(1, 3, 6)

g.addEdge(1, 2, 2)

g.addEdge(2, 4, 4)

g.addEdge(2, 5, 2)

g.addEdge(2, 3, 7)

g.addEdge(3, 4, -1)

g.addEdge(4, 5, -2)

s = 1

print ("Following are shortest distances from source %d " % s)

g.shortestPath(s)

C#

using System;

using System.Collections.Generic;

public class ShortestPath

{

    static readonly int INF = int.MaxValue;

    class AdjListNode

    {

        public int v;

        public int weight;

        public AdjListNode(int _v, int _w) { v = _v; weight = _w; }

        public int getV() { return v; }

        public int getWeight() { return weight; }

    }

    class Graph

    {

        public int V;

        public List<AdjListNode>[]adj;

        public Graph(int v)

        {

            V = v;

            adj = new List<AdjListNode>[V];

            for (int i = 0; i < v; ++i)

                adj[i] = new List<AdjListNode>();

        }

        public void addEdge(int u, int v, int weight)

        {

            AdjListNode node = new AdjListNode(v,weight);

            adj[u].Add(node);

        }

        public void topologicalSortUtil(int v, Boolean []visited,

                                        Stack<int> stack)

        {

            visited[v] = true;

            foreach(AdjListNode it in adj[v])

            {

                AdjListNode node = it;

                if (!visited[node.getV()])

                    topologicalSortUtil(node.getV(), visited, stack);

            }

            stack.Push(v);

        }

        public void shortestPath(int s)

        {

            Stack<int> stack = new Stack<int>();

            int []dist = new int[V];

        Boolean []visited = new Boolean[V];

            for (int i = 0; i < V; i++)

                visited[i] = false;

            for (int i = 0; i < V; i++)

                if (visited[i] == false)

                    topologicalSortUtil(i, visited, stack);

            for (int i = 0; i < V; i++)

                dist[i] = INF;

            dist[s] = 0;

            while (stack.Count != 0)

            {

                int u = (int)stack.Pop();

                if (dist[u] != INF)

                {

                    foreach(AdjListNode it in adj[u])

                    {

                        AdjListNode i= it;

                        if (dist[i.getV()] > dist[u] + i.getWeight())

                            dist[i.getV()] = dist[u] + i.getWeight();

                    }

                }

            }

            for (int i = 0; i < V; i++)

            {

                if (dist[i] == INF)

                    Console.Write( "INF ");

                else

                    Console.Write( dist[i] + " ");

            }

        }

    }

    Graph newGraph(int number)

    {

        return new Graph(number);

    }

    public static void Main(String []args)

    {

        ShortestPath t = new ShortestPath();

        Graph g = t.newGraph(6);

        g.addEdge(0, 1, 5);

        g.addEdge(0, 2, 3);

        g.addEdge(1, 3, 6);

        g.addEdge(1, 2, 2);

        g.addEdge(2, 4, 4);

        g.addEdge(2, 5, 2);

        g.addEdge(2, 3, 7);

        g.addEdge(3, 4, -1);

        g.addEdge(4, 5, -2);

        int s = 1;

        Console.WriteLine("Following are shortest distances "+

                            "from source " + s );

        g.shortestPath(s);

    }

}

Javascript

      class stack {

        constructor() {

          this.items = [];

        }

        push(element) {

          return this.items.push(element);

        }

        pop() {

          if (this.items.length > 0) {

            return this.items.pop();

          }

        }

        top() {

          return this.items[this.items.length - 1];

        }

        empty() {

          return this.items.length == 0;

        }

        size() {

          return this.items.length;

        }

        clear() {

          this.items = [];

        }

      }

      let INF = Number.MAX_VALUE;

      class AdjListNode {

        constructor(_v, _w) {

          this.v = _v;

          this.weight = _w;

        }

        getV() {

          return this.v;

        }

        getWeight() {

          return this.weight;

        }

      }

      class Graph {

        constructor(V) {

          this.V = V;

          this.adj = Array.from(Array(V), () => new Array());

        }

        topologicalSortUtil(v, visited, Stack) {

          visited[v] = true;

          for (let j in this.adj[v]) {

            let i = this.adj[v][j];

            let node = i;

            if (!visited[node.getV()])

              this.topologicalSortUtil(node.getV(), visited, Stack);

          }

          Stack.push(v);

        }

        addEdge(u, v, weight) {

          let node = new AdjListNode(v, weight);

          this.adj[u].push(node);

        }

        shortestPath(s) {

          let Stack = new stack();

          let dist = new Array(this.V);

          let visited = new Array(this.V);

          for (let i = 0; i < this.V; i++) {

            visited[i] = false;

          }

          for (let i = 0; i < this.V; i++)

            if (visited[i] == false)

              this.topologicalSortUtil(i, visited, Stack);

          for (let i = 0; i < this.V; i++) dist[i] = INF;

          dist[s] = 0;

          while (Stack.empty() == false) {

            let u = Stack.top();

            Stack.pop();

            if (dist[u] != INF) {

              for (let j in this.adj[u]) {

                let i = this.adj[u][j];

                if (dist[i.getV()] > dist[u] + i.getWeight())

                  dist[i.getV()] = dist[u] + i.getWeight();

              }

            }

          }

          for (let i = 0; i < this.V; i++)

            dist[i] == INF ? console.log("INF ") : console.log(dist[i] + " ");

        }

      }

      let g = new Graph(6);

      g.addEdge(0, 1, 5);

      g.addEdge(0, 2, 3);

      g.addEdge(1, 3, 6);

      g.addEdge(1, 2, 2);

      g.addEdge(2, 4, 4);

      g.addEdge(2, 5, 2);

      g.addEdge(2, 3, 7);

      g.addEdge(3, 4, -1);

      g.addEdge(4, 5, -2);

      let s = 1;

      console.log("Following are shortest distances from source " + s);

      g.shortestPath(s);

Output

Following are shortest distances from source 1 nINF 0 2 6 5 3 

Time Complexity: Time complexity of topological sorting is O(V+E). After finding topological order, the algorithm process all vertices and for every vertex, it runs a loop for all adjacent vertices. Total adjacent vertices in a graph is O(E). So the inner loop runs O(V+E) times. Therefore, overall time complexity of this algorithm is O(V+E).

Auxiliary Space : O(V+E)

Last Updated :
03 Feb, 2023

Like Article

Save Article

Понравилась статья? Поделить с друзьями:
  • Как найти экспликацию квартиры
  • Квадратичная функция как найти старший коэффициент
  • Как найти коэффициент мощности цепи переменного тока
  • Как найти больного увезенного по скорой
  • Как в авито найти урал