java实现最短路径算法之Dijkstra算法

前言

Dijkstra算法是最短路径算法中为人熟知的一种，是单起点全路径算法。该算法被称为是“贪心算法”的成功典范。本文接下来将尝试以最通俗的语言来介绍这个伟大的算法，并赋予java实现代码。

一、知识准备：

1、表示图的数据结构

用于存储图的数据结构有多种，本算法中笔者使用的是邻接矩阵。

图的邻接矩阵存储方式是用两个数组来表示图。一个一维数组存储图中顶点信息，一个二维数组（邻接矩阵）存储图中的边或弧的信息。

设图G有n个顶点，则邻接矩阵是一个n*n的方阵，定义为：

从上面可以看出，无向图的边数组是一个对称矩阵。所谓对称矩阵就是n阶矩阵的元满足aij = aji。即从矩阵的左上角到右下角的主对角线为轴，右上角的元和左下角相对应的元全都是相等的。

从这个矩阵中，很容易知道图中的信息。

（1）要判断任意两顶点是否有边无边就很容易了；

（2）要知道某个顶点的度，其实就是这个顶点vi在邻接矩阵中第i行或（第i列）的元素之和；

（3）求顶点vi的所有邻接点就是将矩阵中第i行元素扫描一遍，arc[i][j]为1就是邻接点；

而有向图讲究入度和出度，顶点vi的入度为1，正好是第i列各数之和。顶点vi的出度为2，即第i行的各数之和。

有向图的定义也类似，故不做赘述。

2、单起点全路径

所谓单起点全路径，就是指在一个图中，从一个起点出发，到所有节点的最短路径。 

3、图论的基本知识(读者需自行寻找相关资料)

4、互补松弛条件

设标量d1,d2,....,dN满足

dj<=di + aij,  (i,j)属于A,

且P是以i1为起点ik为终点的路，如果

dj = di + aij, 对P的所有边(i, j)

成立，那么P是从i1到ik的最短路。其中，满足上面两式的被称为最短路问题的互补松弛条件。

二、算法思想

1、令G = （V，E）为一个带权无向图。G中若有两个相邻的节点,i和j。aij(在这及其后面都表示为下标，请注意)为节点i到节点j的权值，在本算法可以理解为距离。每个节点都有一个值di(节点标记)表示其从起点到它的某条路的距离。

2、算法初始有一个数组V用于储存未访问节点的列表，我们暂称为候选列表。选定节点1为起始节点。开始时，节点1的d1=0, 其他节点di=无穷大，V为所有节点。
初始化条件后，然后开始迭代算法，直到V为空集时停止。具体迭代步骤如下：

将d值最小的节点di从候选列表中移除。(本例中V的数据结构采用的是优先队列实现最小值出列，最好使用斐波那契对，在以前文章有过介绍，性能有大幅提示)。对于以该节点为起点的每一条边，不包括移除V的节点, (i, j)属于A， 若dj > di + aij（违反松弛条件）,则令

dj = di + aij    , （如果j已经从V中移除过，说明其最小距离已经计算出，不参与此次计算）

可以看到在算法的运算工程中，节点的d值是单调不增的

具体算法图解如下

三、java代码实现

public class Vertex implements Comparable<Vertex>{

/**
  * 节点名称(A,B,C,D)
  */
 private String name;

/**
  * 最短路径长度
  */
 private int path;

/**
  * 节点是否已经出列(是否已经处理完毕)
  */
 private boolean isMarked;

public Vertex(String name){
   this.name = name;
   this.path = Integer.MAX_VALUE; //初始设置为无穷大
   this.setMarked(false);
 }

public Vertex(String name, int path){
   this.name = name;
   this.path = path;
   this.setMarked(false);
 }

@Override
 public int compareTo(Vertex o) {
   return o.path > path?-1:1;
 }
}

public class Graph {

/*
  * 顶点
  */
 private List<Vertex> vertexs;

/*
  * 边
  */
 private int[][] edges;

/*
  * 没有访问的顶点
  */
 private Queue<Vertex> unVisited;

public Graph(List<Vertex> vertexs, int[][] edges) {
   this.vertexs = vertexs;
   this.edges = edges;
   initUnVisited();
 }

/*
  * 搜索各顶点最短路径
  */
 public void search(){
   while(!unVisited.isEmpty()){
     Vertex vertex = unVisited.element();
     //顶点已经计算出最短路径，设置为"已访问"
    vertex.setMarked(true);  
     //获取所有"未访问"的邻居
     List<Vertex> neighbors = getNeighbors(vertex);  
     //更新邻居的最短路径
     updatesDistance(vertex, neighbors);    
     pop();
   }
   System.out.println("search over");
 }

/*
  * 更新所有邻居的最短路径
  */
 private void updatesDistance(Vertex vertex, List<Vertex> neighbors){
   for(Vertex neighbor: neighbors){
     updateDistance(vertex, neighbor);
   }
 }

/*
  * 更新邻居的最短路径
  */
 private void updateDistance(Vertex vertex, Vertex neighbor){
   int distance = getDistance(vertex, neighbor) + vertex.getPath();
   if(distance < neighbor.getPath()){
     neighbor.setPath(distance);
   }
 }

/*
  * 初始化未访问顶点集合
  */
 private void initUnVisited() {
   unVisited = new PriorityQueue<Vertex>();
   for (Vertex v : vertexs) {
     unVisited.add(v);
   }
 }

/*
  * 从未访问顶点集合中删除已找到最短路径的节点
  */
 private void pop() {
   unVisited.poll();
 }

/*
  * 获取顶点到目标顶点的距离
  */
 private int getDistance(Vertex source, Vertex destination) {
   int sourceIndex = vertexs.indexOf(source);
   int destIndex = vertexs.indexOf(destination);
   return edges[sourceIndex][destIndex];
 }

/*
  * 获取顶点所有(未访问的)邻居
  */
 private List<Vertex> getNeighbors(Vertex v) {
   List<Vertex> neighbors = new ArrayList<Vertex>();
   int position = vertexs.indexOf(v);
   Vertex neighbor = null;
   int distance;
   for (int i = 0; i < vertexs.size(); i++) {
     if (i == position) {
       //顶点本身，跳过
       continue;
     }
     distance = edges[position][i];  //到所有顶点的距离
     if (distance < Integer.MAX_VALUE) {
       //是邻居(有路径可达)
       neighbor = getVertex(i);
       if (!neighbor.isMarked()) {
         //如果邻居没有访问过，则加入list;
         neighbors.add(neighbor);
       }
     }
   }
   return neighbors;
 }

/*
  * 根据顶点位置获取顶点
  */
 private Vertex getVertex(int index) {
   return vertexs.get(index);
 }

/*
  * 打印图
  */
 public void printGraph() {
   int verNums = vertexs.size();
   for (int row = 0; row < verNums; row++) {
     for (int col = 0; col < verNums; col++) {
       if(Integer.MAX_VALUE == edges[row][col]){
         System.out.print("X");
         System.out.print(" ");
         continue;
       }
       System.out.print(edges[row][col]);
       System.out.print(" ");
     }
     System.out.println();
   }
 }
}

public class Test {

public static void main(String[] args){
   List<Vertex> vertexs = new ArrayList<Vertex>();
   Vertex a = new Vertex("A", 0);
   Vertex b = new Vertex("B");
   Vertex c = new Vertex("C");
   Vertex d = new Vertex("D");
   Vertex e = new Vertex("E");
   Vertex f = new Vertex("F");
   vertexs.add(a);
   vertexs.add(b);
   vertexs.add(c);
   vertexs.add(d);
   vertexs.add(e);
   vertexs.add(f);
   int[][] edges = {
       {Integer.MAX_VALUE,6,3,Integer.MAX_VALUE,Integer.MAX_VALUE,Integer.MAX_VALUE},
       {6,Integer.MAX_VALUE,2,5,Integer.MAX_VALUE,Integer.MAX_VALUE},
       {3,2,Integer.MAX_VALUE,3,4,Integer.MAX_VALUE},
       {Integer.MAX_VALUE,5,3,Integer.MAX_VALUE,5,3},
       {Integer.MAX_VALUE,Integer.MAX_VALUE,4,5,Integer.MAX_VALUE,5},
       {Integer.MAX_VALUE,Integer.MAX_VALUE,Integer.MAX_VALUE,3,5,Integer.MAX_VALUE}

};
   Graph graph = new Graph(vertexs, edges);
   graph.printGraph();
   graph.search();
 }

}

来源：http://www.cnblogs.com/junyuhuang/p/4544747.html