狄克斯特拉（Dijkstra）算法
作者：互联网
引入
从A点到B点的最短路径是什么？求最短路径的两种算法：Dijkstra算法和Floyd算法。
网图：带权图。
非网图最短路径：两顶点间经过的边数最少的路径。（非网图也可被理解为各边权值为1的网图。）
网图最短路径：两顶点间经过的边上权值之和最少的路径。路径上第一个顶点是源点，最后的顶点是终点。
问题：下图中V0 点到其余各个顶点Vk的最短路径是什么？
演示
设图G中的每个顶点为V0到该点的路径。并用以下形式来表示：
Path[x].Length：V0到该路径所处终点的V[x]的最短路径。如Path[2].Length为V0->V2的最短路径。
Path[x].Predecessor：V0到该路径所处终点的上一个顶点的编号（下标）。如Path[2].Predecessor为0，表示V0->V2的最短路径，顶点V2的前一个顶点为V1，即经过V1然后到达V2。
Path[x].IsVisited：顶点Vx是否曾作为立足点来查找接下来的最短路径。其中Vx是V0到该路径所处的终点。
G[i][j]：用邻接矩阵表示图G。G[i][j]为顶点Vi到顶点Vj的权值。
0.初始化：
所有路径的Predecessor设为-1，Length设为0，IsVisited设为false。
从源点开始Path[0].Predecessor = 0，因为V0->V0路径上的一个顶点为V0，V0->V0的距离为0，故Path[0].Length = 0。
步骤0：
1.以V0为立足点，所以Path[0].IsVisited = true。
2.V0与V0、V1及V2相连。
Path[0].IsVisited为true，故跳过这个路径。
Path[0].Length + G[0][1] = 0 + 1 < Path[2].Length = ∞故Path[1].Length = 1，Path[1].Predecessor = 0；
Path[0].Length + G[0][2] = 0 + 5 < Path[2].Length = ∞故Path[2].Length = 5，Path[2].Predecessor = 0；
3.现查找图G中所有9个路径（每个顶点皆构成一个最短路径）中未曾作为立足点且路径最短的哪个路径的终点作为新的立足点。
Path[0].IsVisited为true，故跳过。而其余的为false。
Path[1].Length为1，Path[2].Length为5，其余Path.Length为∞。故选Path[1]的终点V1作为新的立足点。令V0 = 1，从顶点V1开始下一轮寻找。
步骤1：
1.以V1为立足点，所以Path[1].IsVisited = true。
2.V1与V0、V1、V2、V3及V4相连。
Path[0].IsVisited为true，Path[1].IsVisited为true，故跳过这些路径。
Path[1].Length + G[1][2] = 1 + 3 < Path[2].Length = 5故Path[2].Length = 4，Path[2].Predecessor = 1；
Path[1].Length + G[1][3] = 1 + 7 < Path[3].Length = ∞故Path[3].Length = 8，Path[3].Predecessor = 1；
Path[1].Length + G[1][4] = 1 + 5 < Path[4].Length = ∞故Path[4].Length = 6，Path[4].Predecessor = 1；
3.现查找图G中所有9个路径（每个顶点皆构成一个最短路径）中未曾作为立足点且路径最短的哪个路径的终点作为新的立足点。
Path[0、1].IsVisited为true，故跳过。而其余的为false。
Path[2].Length为4，Path[3].Length为8，Path[4].Length为6，其余Path.Length为∞。故选Path[2]的终点V2作为新的立足点。令V0 = 2，从顶点V2开始下一轮寻找。
步骤2：
1.以V2为立足点，所以Path[2].IsVisited = true。
2.V2与V0、V1、V2、V4、及V5相连。
Path[0、1、2].IsVisited为true，故跳过这些路径。
Path[2].Length + G[2][4] = 4 + 1 < Path[4].Length = 6故Path[4].Length = 5，Path[4].Predecessor = 2；
Path[2].Length + G[2][5] = 4 + 7 < Path[5].Length = ∞故Path[5].Length = 11，Path[5].Predecessor = 2；
3.现查找图G中所有9个路径（每个顶点皆构成一个最短路径）中未曾作为立足点且路径最短的哪个路径的终点作为新的立足点。
Path[0、1、2].IsVisited为true，故跳过。而其余的为false。
Path[3].Length为8，Path[4].Length为5，Path[5].Length为11，其余Path.Length为∞。故选Path[4]的终点V4作为新的立足点。令V0 = 4，从顶点V4开始下一轮寻找。
步骤3：
1.以V4为立足点，所以Path[4].IsVisited = true。
2.V4与V1、V2、V3、V4、V5、V6及V7相连。
Path[0、1、2、4].IsVisited为true，故跳过这些路径。
Path[4].Length + G[4][3] = 5 + 2 < Path[3].Length = 8故Path[3].Length = 7，Path[3].Predecessor = 4；
Path[4].Length + G[4][5] = 5 + 3 < Path[5].Length = 11故Path[5].Length = 8，Path[5].Predecessor = 4；
Path[4].Length + G[4][6] = 5 + 6 < Path[6].Length = ∞故Path[6].Length = 11，Path[6].Predecessor = 4；
Path[4].Length + G[4][7] = 5 + 9 < Path[7].Length = ∞故Path[7].Length = 14，Path[6].Predecessor = 4；
3.现查找图G中所有9个路径（每个顶点皆构成一个最短路径）中未曾作为立足点且路径最短的哪个路径的终点作为新的立足点。
Path[0、1、2、4].IsVisited为true，故跳过。而其余的为false。
Path[3].Length为7，Path[5].Length为8，Path[6].Length为11，Path[7].Length为14，其余Path.Length为∞。故选Path[3]的终点V3作为新的立足点。令V0=3，从顶点V3开始下一轮寻找。
步骤4：
1.以V3为立足点，所以Path[3].IsVisited = true。
2.V3与V1、V4及V6相连。
Path[0、1、2、3、4].IsVisited为true，故跳过这些路径。
Path[3].Length + G[3][6] = 7 + 3 < Path[6].Length = 11故Path[6].Length = 10，Path[6].Predecessor = 3；
3.现查找图G中所有9个路径（每个顶点皆构成一个最短路径）中未曾作为立足点且路径最短的哪个路径的终点作为新的立足点。
Path[0、1、2、3、4].IsVisited为true，故跳过。而其余的为false。
Path[5].Length为8，Path[6].Length为10，Path[7].Length为14，其余Path.Length为∞。故选Path[5]的终点V5作为新的立足点。令V0 = 5，从顶点V5开始下一轮寻找。
步骤5：
1.以V5为立足点，所以Path[5].IsVisited = true。
2.V5与V2、V4、V5及V7相连。
Path[0、1、2、3、4、5].IsVisited为true，故跳过这些路径。
Path[5].Length + G[5][7] = 8 + 5 < Path[7].Length = 14故Path[7].Length = 13，Path[7].Predecessor = 5；
3.现查找图G中所有9个路径（每个顶点皆构成一个最短路径）中未曾作为立足点且路径最短的哪个路径的终点作为新的立足点。
Path[0、1、2、3、4、5].IsVisited为true，故跳过。而其余的为false。
Path[6].Length为10，Path[7].Length为13，其余Path.Length为∞。故选Path[6]的终点V6作为新的立足点。令V0 = 6，从顶点V6开始下一轮寻找。
步骤6：
1.以V6为立足点，所以Path[6].IsVisited = true。
2.V6与V3、V4、V7及V8相连。
Path[0、1、2、3、4、5、6].IsVisited为true，故跳过这些路径。
Path[6].Length + G[6][7] = 10 + 2 < Path[7].Length = 13故Path[7].Length = 12，Path[7].Predecessor = 6；
Path[6].Length + G[6][8] = 10 + 7 < Path[8].Length = ∞故Path[8].Length = 17，Path[8].Predecessor = 6；
3.现查找图G中所有9个路径（每个顶点皆构成一个最短路径）中未曾作为立足点且路径最短的哪个路径的终点作为新的立足点。
Path[0、1、2、3、4、5、6].IsVisited为true，故跳过。而其余的为false。
Path[7].Length为12，Path[8].Length为17，没有其余Path了。故选Path[7]的终点V7作为新的立足点。令V0 = 7，从顶点V7开始下一轮寻找。
步骤7：
1.以V7为立足点，所以Path[7].IsVisited = true。
2.V7与V4、V5、V6、V7及V8相连。
Path[0、1、2、3、4、5、6、7].IsVisited为true，故跳过这些路径。
Path[7].Length + G[7][8] = 12 + 4<Path[8].Length = 17故Path[8].Length = 16，Path[8].Predecessor = 7；
3.现查找图G中所有9个路径（每个顶点皆构成一个最短路径）中未曾作为立足点且路径最短的哪个路径的终点作为新的立足点。
Path[0、1、2、3、4、5、6、7].IsVisited为true，故跳过。而其余的为false。
Path[8].Length为16，无其余Path。故选Path[8]的终点V8作为新的立足点。令V0 = 8，从顶点V8开始下一轮寻找。
步骤8：
1.以V8为立足点，所以Path[8].IsVisited = true。
2.V8与V6、V7及V8相连。
Path[0、1、2、3、4、5、6、7、8].IsVisited为true，故跳过这些路径。
已无没有探索过的路径了。
3.现查找图G中所有9个路径（每个顶点皆构成一个最短路径）中未曾作为立足点且路径最短的哪个路径的终点作为新的立足点。
Path[0、1、2、3、4、5、6、7、8].IsVisited为true，故跳过。已无没有探索过的路径了。无需开始下一轮的寻找。
完成探索，Path数组即是V0到各顶点的最短路径。输出Path数组即可。
步骤0~8中的操作都是重复的，总结形成代码。
伪代码
Dijkstra(Graph g, int v, int n)
{
// 0. 初始化。
Path[] paths = new Path[n];
// 将每个路径设为初始值。
for (int i = 0; i < n; i++)
{
paths[i].Length = ∞;
paths[i].Predecessor = -1;
paths[i].IsVisited = false;
}
// 以v为源点寻找最短路径。
int k = v;
// v0->v0的路径长度为0。
paths[k].Length = 0;
// v0->v0路径的上一个顶点为v0。
paths[k].Predecessor = 0;
// 逐个顶点探索最短路径。
for (int i = 0; i < n; i++)
{
// 1.以vk为立足点寻找它到其余顶点的最短路径。
paths[k].IsVisited = true;
// 2.探索vk的最短路径
for (int j = 0; j < n; j++)
{
// vj未曾作为立足点 &&
// 存在边(vk, vj) &&
// vk到vj的当前路径长度比已经探索到的源点到vj的路径还更短。
if (paths[j].IsVisited = false &&
g[k][j] != ∞ &&
paths[k].Length + g[k][j] < paths[j].Length)
{
// 更新源点到vj的路径（paths[k]是源点到vk的最短路径）。
paths[j].Length = paths[k].Length + g[k][j];
// 路径j的上一个顶点应该更新为k（即源点到vj是经过vk到达vj的）。
paths[j].Predecessor = k;
}
}
// 3.寻找图G中已知的最短路径。并以该路径的终点为新的立足点探索最短路径。
// 设当前最小值为无穷。
int min = ∞;
// 遍历所有路径。
for (int j = 0; j < n; j++)
{
// 路径的终点曾作为立足点的路径，其已是最短路径。
// 该路径的终点无需再作为立足点去探索最短路径。
// 故，直接跳过。
if (paths[j].IsVisited == true)
{
continue;
}
if (paths[j].Length < min)
{
min = paths[j].Length;
k = j;
}
}
// 此时k即是新的最短路径的下标。
}
// 输出paths，每条路径皆为源点到该路径的终点的最短路径。
}
分析
Dijkstra算法解决了从某源点到其余各点的最短路径问题。从循环嵌套可知算法的时间复杂度为O(n2)。（摘自《大话数据结构》。）
最小生成树与最小路径的区别
最小生成树：将图G中所有顶点相连所用的路程最短（所有路径之和最小）。保证图中的所有路径之和最短。但某个点到另一个点是否最近，不能保证。
最小路径：从图G某各顶点出发，到其它顶点所用路程最短。保证某个点到其余点路程最短，但把所有点连接起来是否路程最短，就不一定了。
例如：下面这幅图的最小生成树和最小路径。
代码
用邻接矩阵来表示图G。如下：
C#代码
using System;
namespace Dijkstra
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
int numberOfVertexes = 9,
infinity = Constants.Infinity;
int[][] graph = new int[][] {
new int[]{0, 1, 5, infinity, infinity, infinity, infinity, infinity, infinity },
new int[]{ 1, 0, 3, 7, 5, infinity, infinity, infinity, infinity },
new int[]{ 5, 3, 0, infinity, 1, 7, infinity, infinity, infinity },
new int[]{ infinity, 7, infinity, 0, 2, infinity, 3, infinity, infinity },
new int[]{ infinity, 5, 1, 2, 0, 3, 6, 9, infinity },
new int[]{ infinity, infinity, 7, infinity, 3, 0, infinity, 5, infinity },
new int[]{ infinity, infinity, infinity, 3, 6, infinity, 0, 2, 7 },
new int[]{ infinity, infinity, infinity, infinity, 9, 5, 2, 0, 4 },
new int[]{ infinity, infinity, infinity, infinity, infinity, infinity, 7, 4, 0 },
};
Dijkstra(graph, 0, numberOfVertexes);
}
/// <summary>
/// 源点到图中各顶点的最短路径。
/// </summary>
/// <param name="graph">图G。</param>
/// <param name="initialVertex">源点（图G中顶点的下标），图中任意顶点都可以是源点。</param>
/// <param name="numberOfVertexes">图G中顶点的数目。</param>
static void Dijkstra(int[][] graph, int initialVertex, int numberOfVertexes)
{
/**
* 源点到以数组paths的下标为下标的顶点的最短路径
* 的长度（或权重累加和）。
* 比如：paths[2]，表示源点到顶点v2的最短路径。
*/
// 0.初始化
Path[] paths = new Path[numberOfVertexes];
/**
* 每条路径设为初始值。
*/
for (int i = 0; i < numberOfVertexes; i++)
{
paths[i] = new Path()
{
Length = Constants.Infinity,
Predecessor = -1,
IsVisited = false
};
}
int k = initialVertex; // 从源点开始寻找最短路径。
paths[k].Length = 0; // 源点->源点的路径为0。
paths[k].Predecessor = k; // 源点->源点的路径的前驱（上一个）顶点就是源点。如：(v1, v1)。
/**
* 图G有n个顶点。需要以图中各顶点作为最短路径的立足
* 点探索最短路径。
*/
// 逐个顶点探索最短路径。
for (int i = 0; i < numberOfVertexes; i++)
{
paths[k].IsVisited = true; // 1.以Vk为立足点探索它到其余顶点的最短路径。
/**
* 2.探索Vk的最短路径。从Vk到其余各与Vk相关联的顶点。
*/
for (int j = 0; j < numberOfVertexes; j++)
{
/**
* 若
* 1.paths[j]对应的终点未曾作为立足点。（Vj未曾作为立足点。）
* 2.存在边(Vk, Vj)。
* 3.当前最短路径paths[k]的终点Vk到Vj的路径比已经探索到的源点到Vj的路径paths[j]还更短。
* 则需要更新paths[j]，即发现路一条到vj的新路径且比已知长度更短。
*/
if (paths[j].IsVisited == false &&
graph[k][j] != Constants.Infinity &&
(paths[k].Length + graph[k][j] < paths[j].Length))
{
// 更新源点到vj的路径（paths[k]是源点到vk的最短路径)。
paths[j].Length = paths[k].Length + graph[k][j];
// 路径j的上一个顶点应该更新为k（即源点到vj是经过vk到达vj的）。
paths[j].Predecessor = k;
}
}
/**
* 3.寻找图G中已知的最短路径。并以该路径的终点为新的立足点探索最短路径。
* 新立足点Vk，其需满足以下条件：
* 1.未曾作为立足点，即paths[k].IsVisited为false。
* 2.路径最小，即paths[k].Length为Min(paths[0].Length, ..., paths[n-1].Length)
*/
int min = Constants.Infinity; // 设当前最小值为无穷。
for (int j = 0; j < numberOfVertexes; j++)
{
if (paths[j].IsVisited) // 若曾作为立足点，则跳过并转向下一个。
continue;
if (paths[j].Length < min) // 发现更小的路径：
{
k = j; // 记录下顶点下标（编号）。
min = paths[j].Length; // 记录下最小路径。
}
} // 在paths[k]处找到最小路径。
}
// 输出结果
PrintResult(paths, initialVertex);
}
static void DijkstraSimplified(int[][] graph, int initialVertex, int numberOfVertexes)
{
/**
* 源点到以数组paths的下标为下标的顶点的最短路径
* 的长度（或权重累加和）。
* 比如：paths[2]，表示源点到顶点v2的最短路径。
*/
// 0.初始化（转换为数组，而不用类。）
//int[] paths = new int[numberOfVertexes];
int[] lengths = new int[numberOfVertexes];
int[] predecessors = new int[numberOfVertexes];
bool[] isVisiteds = new bool[numberOfVertexes];
//Path[] paths = new Path[numberOfVertexes];
/**
* 每条路径设为初始值。
*/
for (int i = 0; i < numberOfVertexes; i++)
{
lengths[i] = Constants.Infinity;
predecessors[i] = -1;
isVisiteds[i] = false;
}
int k = initialVertex; // 从源点开始寻找最短路径。
lengths[k] = 0; // 源点->源点的路径为0。
predecessors[k] = k; // 源点->源点的路径的前驱（上一个）顶点就是源点。如：(v1, v1)。
/**
* 图G有n个顶点。需要以图中各顶点作为最短路径的立足
* 点探索最短路径。
*/
// 逐个顶点探索最短路径。
for (int i = 0; i < numberOfVertexes; i++)
{
// 1.以Vk为立足点探索它到其余顶点的最短路径。
isVisiteds[k] = true;
/**
* 2.探索Vk的最短路径。从Vk到其余各与Vk相关联的顶点。
*/
for (int j = 0; j < numberOfVertexes; j++)
{
/**
* 若
* 1.paths[j]对应的终点未曾作为立足点。（Vj未曾作为立足点。）
* 2.存在边(Vk, Vj)。
* 3.当前最短路径paths[k]的终点Vk到Vj的路径比已经探索到的源点到Vj的路径paths[j]还更短。
* 则需要更新paths[j]，即发现路一条到vj的新路径且比已知长度更短。
*/
if (isVisiteds[j] == false &&
graph[k][j] != Constants.Infinity &&
(lengths[k] + graph[k][j] < lengths[j]))
{
// 更新源点到vj的路径（paths[k]是源点到vk的最短路径)。
lengths[j] = lengths[k] + graph[k][j];
// 路径j的上一个顶点应该更新为k（即源点到vj是经过vk到达vj的）。
predecessors[j] = k;
}
}
/**
* 3.寻找图G中已知的最短路径。并以该路径的终点为新的立足点探索最短路径。
* 新立足点Vk，其需满足以下条件：
* 1.未曾作为立足点，即paths[k].IsVisited为false。
* 2.路径最小，即paths[k].Length为Min(paths[0].Length, ..., paths[n-1].Length)
*/
int min = Constants.Infinity; // 设当前最小值为无穷。
for (int j = 0; j < numberOfVertexes; j++)
{
if (isVisiteds[j]) // 若曾作为立足点，则跳过并转向下一个。
continue;
if (lengths[j] < min) // 发现更小的路径：
{
k = j; // 记录下顶点下标（编号）。
min = lengths[j]; // 记录下最小路径。
}
} // 在paths[k]处找到最小路径。
}
// 输出结果
for (int i = 0; i < numberOfVertexes; i++)
{
string result = $"";
int cursor = i;
if (cursor == initialVertex)
{
result = $"->{cursor}";
}
while (cursor != initialVertex)
{
result = $"->{cursor}{result}";
cursor = predecessors[cursor];
}
result = $"{cursor}{result}: {lengths[i]}";
Console.WriteLine(result);
}
}
static void PrintResult(Path[] paths, int initialVertex)
{
int numberOfVertexes = paths.Length;
for (int i = 0; i < numberOfVertexes; i++)
{
string result = $"";
int cursor = i;
if (cursor == initialVertex)
{
result = $"->{cursor}";
}
while (cursor != initialVertex)
{
result = $"->{cursor}{result}";
cursor = paths[cursor].Predecessor;
}
result = $"{cursor}{result}: {paths[i].Length}";
Console.WriteLine(result);
}
}
static void PrintArray(int[] array)
{
Console.Write("[ ");
for (int i = 0; i < array.Length - 1; i++) // 输出数组的前面n-1个
{
Console.Write($"{ToInfinity(array[i])}, ");
}
if (array.Length > 0) // 输出数组的最后1个
{
int n = array.Length - 1;
Console.Write($"{ToInfinity(array[n])}");
}
Console.WriteLine(" ]");
}
static string ToInfinity(int i) => i == int.MaxValue ? "∞" : i.ToString();
}
/**
* 路径类。源点到图中其余顶点vk的最短路径。
*/
public class Path
{
// 源点到顶点vk的路径长度。（途径的各边的权值之和。该值最终即是最短路径长度。）
public int Length { get; set; } = Constants.Infinity;
// 路径终点途经的上一个顶点（的下标）。
public int Predecessor { get; set; } = -1;
// 路径终点是否曾作为立足点。
public bool IsVisited { get; set; } = false;
}
/**
* 表示常量的类。
*/
public static class Constants
{
public static int Infinity { get => int.MaxValue; }
}
}
/**
运行结果：
0->0: 0
0->1: 1
0->1->2: 4
0->1->2->4->3: 7
0->1->2->4: 5
0->1->2->4->5: 8
0->1->2->4->3->6: 10
0->1->2->4->3->6->7: 12
0->1->2->4->3->6->7->8: 16
*/
TypeScript代码
const infinity: number = Number.MAX_VALUE;
/**
* 路径类。源点到图中其余顶点vk的最短路径。
*/
class Path {
// 源点到顶点vk的路径长度。（途径的各边的权值之和。该值最终即是最短路径长度。）
Length: number = 0;
// 路径终点途经的上一个顶点（的下标）。
Predecessor: number = -1;
// 路径终点是否曾作为立足点。
IsVisited: boolean = false;
}
/**
* 源点到图中各顶点的最短路径。
* @param graph 图G。
* @param initialVertex 源点（图G中顶点的下标），图中任意顶点都可以是源点。
* @param numberOfVertexes 图G中顶点的数目。
* @author kokiafan
*/
function dijkstra(graph: number[][], initialVertex: number, numberOfVertexes: number): void {
/**
* 源点到以数组paths的下标为下标的顶点的最短路径
* 的长度（或权重累加和）。
* 比如：paths[2]，表示源点到顶点v2的最短路径。
*/
// 0.初始化
let paths: Path[] = [];
/**
* 每条路径设为初始值。
*/
for (let i = 0; i < numberOfVertexes; i++) {
paths[i] = new Path();
paths[i].Length = infinity;
paths[i].Predecessor = -1;
paths[i].IsVisited = false;
}
let k: number = initialVertex; // 从源点开始寻找最短路径。
paths[k].Length = 0; // 源点->源点的路径为0。
paths[k].Predecessor = k; // 源点->源点的路径的前驱（上一个）顶点就是源点。如：(v1, v1)。
/**
* 图G有n个顶点。需要以图中各顶点作为最短路径的立足
* 点探索最短路径。
*/
// 逐个顶点探索最短路径。
for (let i = 0; i < numberOfVertexes; i++) {
// 1.以Vk为立足点探索它到其余顶点的最短路径。
paths[k].IsVisited = true;
/**
* 2.探索Vk的最短路径。从Vk到其余各与Vk相关联的顶点。
*/
for (let j = 0; j < numberOfVertexes; j++) {
/**
* 若
* 1.paths[j]对应的终点未曾作为立足点。（Vj未曾作为立足点。）
* 2.存在边(Vk, Vj)。
* 3.当前最短路径paths[k]的终点Vk到Vj的路径比已经探索到的源点到Vj的路径paths[j]还更短。
* 则需要更新paths[j]，即发现路一条到vj的新路径且比已知长度更短。
*/
if (paths[j].IsVisited == false &&
graph[k][j] != infinity &&
(paths[k].Length + graph[k][j] < paths[j].Length)) {
// 更新源点到vj的路径（paths[k]是源点到vk的最短路径)。
paths[j].Length = paths[k].Length + graph[k][j];
// 路径j的上一个顶点应该更新为k（即源点到vj是经过vk到达vj的）。
paths[j].Predecessor = k;
}
}
/**
* 3.寻找图G中已知的最短路径。并以该路径的终点为新的立足点探索最短路径。
* 新立足点Vk，其需满足以下条件：
* 1.未曾作为立足点，即paths[k].IsVisited为false。
* 2.路径最小，即paths[k].Length为Min(paths[0].Length, ..., paths[n-1].Length)
*/
let min: number = infinity; // 设当前最小值为无穷。
for (let j = 0; j < numberOfVertexes; j++) {
if (paths[j].IsVisited) // 若曾作为立足点，则跳过并转向下一个。
continue;
if (paths[j].Length < min) // 发现更小的路径：
{
k = j; // 记录下顶点下标（编号）。
min = paths[j].Length; // 记录下最小路径。
}
} // 在paths[k]处找到最小路径。
}
// 输出结果
console.log(printResult(paths, initialVertex));
}
function dijkstraSimplified(graph: number[][], initialVertex: number, numberOfVertexes: number): void {
/**
* 源点到以数组paths的下标为下标的顶点的最短路径
* 的长度（或权重累加和）。
* 比如：paths[2]，表示源点到顶点v2的最短路径。
*/
// 0.初始化（转换为数组，而不用类。）
let lengths: number[] = [];
let predecessors: number[] = [];
let isVisiteds: boolean[] = [];
//Path[] paths = new Path[numberOfVertexes];
/**
* 每条路径设为初始值。
*/
for (let i = 0; i < numberOfVertexes; i++) {
lengths[i] = infinity;
predecessors[i] = -1;
isVisiteds[i] = false;
}
let k: number = initialVertex; // 从源点开始寻找最短路径。
lengths[k] = 0; // 源点->源点的路径为0。
predecessors[k] = k; // 源点->源点的路径的前驱（上一个）顶点就是源点。如：(v1, v1)。
/**
* 图G有n个顶点。需要以图中各顶点作为最短路径的立足
* 点探索最短路径。
*/
// 逐个顶点探索最短路径。
for (let i = 0; i < numberOfVertexes; i++) {
// 1.以Vk为立足点探索它到其余顶点的最短路径。
isVisiteds[k] = true;
/**
* 2.探索Vk的最短路径。从Vk到其余各与Vk相关联的顶点。
*/
for (let j = 0; j < numberOfVertexes; j++) {
/**
* 若
* 1.paths[j]对应的终点未曾作为立足点。（Vj未曾作为立足点。）
* 2.存在边(Vk, Vj)。
* 3.当前最短路径paths[k]的终点Vk到Vj的路径比已经探索到的源点到Vj的路径paths[j]还更短。
* 则需要更新paths[j]，即发现路一条到vj的新路径且比已知长度更短。
*/
if (isVisiteds[j] == false &&
graph[k][j] != infinity &&
(lengths[k] + graph[k][j] < lengths[j])) {
// 更新源点到vj的路径（paths[k]是源点到vk的最短路径)。
lengths[j] = lengths[k] + graph[k][j];
// 路径j的上一个顶点应该更新为k（即源点到vj是经过vk到达vj的）。
predecessors[j] = k;
}
}
/**
* 3.寻找图G中已知的最短路径。并以该路径的终点为新的立足点探索最短路径。
* 新立足点Vk，其需满足以下条件：
* 1.未曾作为立足点，即paths[k].IsVisited为false。
* 2.路径最小，即paths[k].Length为Min(paths[0].Length, ..., paths[n-1].Length)
*/
let min: number = infinity; // 设当前最小值为无穷。
for (let j = 0; j < numberOfVertexes; j++) {
if (isVisiteds[j]) // 若曾作为立足点，则跳过并转向下一个。
continue;
if (lengths[j] < min) // 发现更小的路径：
{
k = j; // 记录下顶点下标（编号）。
min = lengths[j]; // 记录下最小路径。
}
} // 在paths[k]处找到最小路径。
}
// 输出结果
for (let i = 0; i < numberOfVertexes; i++) {
let result: string = "";
let cursor: number = i;
if (cursor == initialVertex) {
result = `->${cursor}`;
}
while (cursor != initialVertex) {
result = `->${cursor}${result}`;
cursor = predecessors[cursor];
}
result = `${cursor}${result}: ${lengths[i]}`;
console.log(result);
}
}
function printResult(paths: Path[], initialVertex: number): string {
let numberOfVertexes = paths.length;
let result: string = "";
for (let i = 0; i < numberOfVertexes; i++) {
let line: string = "";
let cursor = i;
if (cursor === initialVertex) {
line = `->${cursor}`;
}
while (cursor != initialVertex) {
line = `->${cursor}${line}`;
cursor = paths[cursor].Predecessor;
}
line = `${cursor}${line}: ${paths[i].Length}`;
result = result.concat(line, "\n");
}
return result;
}
function Main() {
let numberOfVertexes: number = 9;
let graph: number[][] = [
[0, 1, 5, infinity, infinity, infinity, infinity, infinity, infinity],
[1, 0, 3, 7, 5, infinity, infinity, infinity, infinity],
[5, 3, 0, infinity, 1, 7, infinity, infinity, infinity],
[infinity, 7, infinity, 0, 2, infinity, 3, infinity, infinity],
[infinity, 5, 1, 2, 0, 3, 6, 9, infinity],
[infinity, infinity, 7, infinity, 3, 0, infinity, 5, infinity],
[infinity, infinity, infinity, 3, 6, infinity, 0, 2, 7],
[infinity, infinity, infinity, infinity, 9, 5, 2, 0, 4],
[infinity, infinity, infinity, infinity, infinity, infinity, 7, 4, 0],
];
dijkstra(graph, 5, numberOfVertexes);
dijkstraSimplified(graph, 5, numberOfVertexes);
}
Main();
/**
运行结果：
0->0: 0
0->1: 1
0->1->2: 4
0->1->2->4->3: 7
0->1->2->4: 5
0->1->2->4->5: 8
0->1->2->4->3->6: 10
0->1->2->4->3->6->7: 12
0->1->2->4->3->6->7->8: 16
*/
参考资料：
《大话数据结构》 - 程杰 著 - 清华大学出版社
《我的第一本算法书》 - 宫崎修一 & 石田保辉 著 - 人民邮电出版社 或 《算法动画图解》iOS App
标签：paths,源点,infinity,狄克,路径,Length,Dijkstra,斯特拉,Path 来源： https://www.cnblogs.com/kokiafan/p/14798512.html