c - 如何针对 2 个节点之间的单个最短路径优化 Dijkstra 算法？

Question

我试图理解 this implementation在 Dijkstra 算法的 C 中，同时对其进行修改，以便仅找到 2 个特定节点(源和目标)之间的最短路径。

但是，我不知 Prop 体要做什么。在我看来，没什么可做的，我似乎无法改变d[]或 prev[]因为这些数组聚合了一些用于最短路径计算的重要数据。

我唯一能想到的就是找到路径就停止算法，也就是在mini = destination时打断循环当它被标记为已访问时。

还有什么我可以做的让它变得更好吗？或者这就足够了吗？

编辑:
虽然我很欣赏给我的建议，但人们仍然无法准确回答我的问题。我只想知道如何优化算法以仅搜索2 个节点之间 的最短路径。目前，我对所有其他一般优化不感兴趣。我的意思是，在找到从节点 X 到所有其他节点的所有最短路径的算法中，我如何优化它以仅搜索特定路径？

P.S:我刚刚注意到 for循环开始于 1直到 <= ，为什么不能从0开始呢？一直走到< ？

Answer 1

您问题中的实现使用相邻矩阵，导致 O(n^2) 实现。考虑到现实世界中的图通常是稀疏的，即节点数n通常很大，而边数远少于n^2。

你最好看一个heap-based dijkstra implementation .

顺便说一句，单对最短路径的求解速度不能比来自特定节点的最短路径快。

#include<algorithm>
using namespace std;

#define MAXN 100
#define HEAP_SIZE 100
typedef int Graph[MAXN][MAXN];

template <class COST_TYPE>
class Heap
{
public:
    int data[HEAP_SIZE],index[HEAP_SIZE],size;
    COST_TYPE cost[HEAP_SIZE];
    void shift_up(int i)
    {
        int j;
        while(i>0)
        {
            j=(i-1)/2;
            if(cost[data[i]]<cost[data[j]])
            {
                swap(index[data[i]],index[data[j]]);
                swap(data[i],data[j]);
                i=j;
            }
            else break;
        }
    }
    void shift_down(int i)
    {
        int j,k;
        while(2*i+1<size)
        {
            j=2*i+1;
            k=j+1;
            if(k<size&&cost[data[k]]<cost[data[j]]&&cost[data[k]]<cost[data[i]])
            {
                swap(index[data[k]],index[data[i]]);
                swap(data[k],data[i]);
                i=k;
            }
            else if(cost[data[j]]<cost[data[i]])
            {
                swap(index[data[j]],index[data[i]]);
                swap(data[j],data[i]);
                i=j;
            }
            else break;
        }
    }
    void init()
    {
        size=0;
        memset(index,-1,sizeof(index));
        memset(cost,-1,sizeof(cost));
    }
    bool empty()
    {
        return(size==0);
    }
    int pop()
    {
        int res=data[0];
        data[0]=data[size-1];
        index[data[0]]=0;
        size--;
        shift_down(0);
        return res;
    }
    int top()
    {
        return data[0];
    }
    void push(int x,COST_TYPE c)
    {
        if(index[x]==-1)
        {
            cost[x]=c;
            data[size]=x;
            index[x]=size;
            size++;
            shift_up(index[x]);
        }
        else
        {
            if(c<cost[x])
            {
                cost[x]=c;
                shift_up(index[x]);
                shift_down(index[x]);
            }
        }
    }
};



int Dijkstra(Graph G,int n,int s,int t)
{
    Heap<int> heap;
    heap.init();
    heap.push(s,0);
    while(!heap.empty())
    {
        int u=heap.pop();
        if(u==t)
            return heap.cost[t];
        for(int i=0;i<n;i++)
            if(G[u][i]>=0)
                heap.push(i,heap.cost[u]+G[u][i]);
    }
    return -1;
}