1736年，瑞士数学家Euler（欧拉）在他的一篇论文中讨论了格尼斯七桥问题，由此诞生了一个全新的数学分支——图论（Graph Theory），在经历了200多年的发展之后，图论已经积累了大量的理论和结果，其应用理论也逐步扩大。
一、最短路径
Dijkstra算法
1、基本思想
如果v0至u的最短路径经过v1，那么v0到v1的路径也是v0到v1的最短路径。
按路径长度的递增次序，逐步产生最短路径。
Dijkstra算法的本质是贪心算法。
2、步骤
（1）首先求出v0为源点长度最短的一条最短路径，即具有最小权的边< v0，v>。
（2）求出源点到各个顶点下一个最短路径：设其终点是u，则v0到u的最短路径或者是边< v0，u>，或者由一条已求得的最短路径（v0，v）和边<v，u>构成。
（3）重复2直到从顶点v0到其他各个顶点的最短路径全部求出为止。
3、算法图解
操作步骤：
(1) 初始时，S只包含起点s；U包含除s外的其他顶点，且U中顶点的距离为”起点s到该顶点的距离”（例如，U中顶点v的距离为(s,v)的长度，然后s和v不相邻，则v的距离为∞）。
(2) 从U中选出”距离最短的顶点k”，并将顶点k加入到S中；同时，从U中移除顶点k。
(3) 更新U中各个顶点到起点s的距离。之所以更新U中顶点的距离，是由于上一步中确定了k是求出最短路径的顶点，从而可以利用k来更新其它顶点的距离；例如，(s,v)的距离可能大于(s,k)+(k,v)的距离。
(4) 重复步骤(2)和(3)，直到遍历完所有顶点。
单纯的看上面的理论可能比较难以理解，下面通过实例来对该算法进行说明。
01.jpg
以上图G4为例，来对迪杰斯特拉进行算法演示(以第4个顶点D为起点)。
02.jpg 初始状态：S是已计算出最短路径的顶点集合，U是未计算除最短路径的顶点的集合！
第1步：将顶点D加入到S中。
此时，S={D(0)}, U={A(∞),B(∞),C(3),E(4),F(∞),G(∞)}。 注:C(3)表示C到起点D的距离是3。
第2步：将顶点C加入到S中。
上一步操作之后，U中顶点C到起点D的距离最短；因此，将C加入到S中，同时更新U中顶点的距离。以顶点F为例，之前F到D的距离为∞；但是将C加入到S之后，F到D的距离为9=(F,C)+(C,D)。
此时，S={D(0),C(3)}, U={A(∞),B(23),E(4),F(9),G(∞)}。
第3步：将顶点E加入到S中。
上一步操作之后，U中顶点E到起点D的距离最短；因此，将E加入到S中，同时更新U中顶点的距离。还是以顶点F为例，之前F到D的距离为9；但是将E加入到S之后，F到D的距离为6=(F,E)+(E,D)。
此时，S={D(0),C(3),E(4)}, U={A(∞),B(23),F(6),G(12)}。
第4步：将顶点F加入到S中。
此时，S={D(0),C(3),E(4),F(6)}, U={A(22),B(13),G(12)}。
第5步：将顶点G加入到S中。
此时，S={D(0),C(3),E(4),F(6),G(12)}, U={A(22),B(13)}。
第6步：将顶点B加入到S中。
此时，S={D(0),C(3),E(4),F(6),G(12),B(13)}, U={A(22)}。
第7步：将顶点A加入到S中。
此时，S={D(0),C(3),E(4),F(6),G(12),B(13),A(22)}。
此时，起点D到各个顶点的最短距离就计算出来了：A(22) B(13) C(3) D(0) E(4) F(6) G(12)。
代码说明：
以”邻接矩阵”为例对迪杰斯特拉算法进行说明，对于”邻接表”实现的图在后面会给出相应的源码。
- 基本定义：
class MatrixUDG {
#define MAX 100
#define INF (~(0x1<<31)) // 无穷大(即0X7FFFFFFF)
private:
char mVexs[MAX]; // 顶点集合
int mVexNum; // 顶点数
int mEdgNum; // 边数
int mMatrix[MAX][MAX]; // 邻接矩阵
public:
// 创建图(自己输入数据)
MatrixUDG();
// 创建图(用已提供的矩阵)
//MatrixUDG(char vexs[], int vlen, char edges[][2], int elen);
MatrixUDG(char vexs[], int vlen, int matrix[][9]);
~MatrixUDG();
// 深度优先搜索遍历图
void DFS();
// 广度优先搜索（类似于树的层次遍历）
void BFS();
// prim最小生成树(从start开始生成最小生成树)
void prim(int start);
// 克鲁斯卡尔（Kruskal)最小生成树
void kruskal();
// Dijkstra最短路径
void dijkstra(int vs, int vexs[], int dist[]);
// 打印矩阵队列图
void print();
private:
// 读取一个输入字符
char readChar();
// 返回ch在mMatrix矩阵中的位置
int getPosition(char ch);
// 返回顶点v的第一个邻接顶点的索引，失败则返回-1
int firstVertex(int v);
// 返回顶点v相对于w的下一个邻接顶点的索引，失败则返回-1
int nextVertex(int v, int w);
// 深度优先搜索遍历图的递归实现
void DFS(int i, int *visited);
// 获取图中的边
EData* getEdges();
// 对边按照权值大小进行排序(由小到大)
void sortEdges(EData* edges, int elen);
// 获取i的终点
int getEnd(int vends[], int i);
};
MatrixUDG是邻接矩阵对应的结构体。
mVexs用于保存顶点，mVexNum是顶点数，mEdgNum是边数；mMatrix则是用于保存矩阵信息的二维数组。例如，mMatrix[i][j]=1，则表示”顶点i(即mVexs[i])”和”顶点j(即mVexs[j])”是邻接点；mMatrix[i][j]=0，则表示它们不是邻接点。
- Dijkstra算法
/*
* Dijkstra最短路径。
* 即，统计图中"顶点vs"到其它各个顶点的最短路径。
*
* 参数说明：
* vs -- 起始顶点(start vertex)。即计算"顶点vs"到其它顶点的最短路径。
* prev -- 前驱顶点数组。即，prev[i]的值是"顶点vs"到"顶点i"的最短路径所经历的全部顶点中，位于"顶点i"之前的那个顶点。
* dist -- 长度数组。即，dist[i]是"顶点vs"到"顶点i"的最短路径的长度。
*/
void MatrixUDG::dijkstra(int vs, int prev[], int dist[])
{
int i,j,k;
int min;
int tmp;
int flag[MAX]; // flag[i]=1表示"顶点vs"到"顶点i"的最短路径已成功获取。
// 初始化
for (i = 0; i < mVexNum; i++)
{
flag[i] = 0; // 顶点i的最短路径还没获取到。
prev[i] = 0; // 顶点i的前驱顶点为0。
dist[i] = mMatrix[vs][i]; // 顶点i的最短路径为"顶点vs"到"顶点i"的权。
}
// 对"顶点vs"自身进行初始化
flag[vs] = 1;
dist[vs] = 0;
// 遍历mVexNum-1次；每次找出一个顶点的最短路径。
for (i = 1; i < mVexNum; i++)
{
// 寻找当前最小的路径；
// 即，在未获取最短路径的顶点中，找到离vs最近的顶点(k)。
min = INF;
for (j = 0; j < mVexNum; j++)
{
if (flag[j]==0 && dist[j]<min)
{
min = dist[j];
k = j;
}
}
// 标记"顶点k"为已经获取到最短路径
flag[k] = 1;
// 修正当前最短路径和前驱顶点
// 即，当已经"顶点k的最短路径"之后，更新"未获取最短路径的顶点的最短路径和前驱顶点"。
for (j = 0; j < mVexNum; j++)
{
tmp = (mMatrix[k][j]==INF ? INF : (min + mMatrix[k][j]));
if (flag[j] == 0 && (tmp < dist[j]) )
{
dist[j] = tmp;
prev[j] = k;
}
}
}
// 打印dijkstra最短路径的结果
cout << "dijkstra(" << mVexs[vs] << "): " << endl;
for (i = 0; i < mVexNum; i++)
cout << " shortest(" << mVexs[vs] << ", " << mVexs[i] << ")=" << dist[i] << endl;
}
迪杰斯特拉算法的源码
这里分别给出”邻接矩阵图”和”邻接表图”的迪杰斯特拉算法源码。
1. 邻接矩阵源码(MatrixUDG.cpp)
2. 邻接表源码(ListUDG.cpp)
