今天给各位分享最短路径,迪杰斯特拉算法及C/C++代码实现的知识，其中也会对迪杰斯特拉算法求最短路径表进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！using namespace std;const int MAXN = 1e5 + 5;int dist[MAXN], cnt;struct Node {int to, cap, c;bool operator < const { return c < a.c; }. };struct Edge {int to, cap, w;bool operator < const { return w < a.w; }. q.empty()) {Node now = q.top(); q.pop();if continue;vis[now.to] = true;for {dis[i] = dis[now.to] + edge[i][now.to];q.push;}}}
今天给各位分享最短路径,迪杰斯特拉(Dijkstra)算法及C/C++代码实现的知识，其中也会对迪杰斯特拉算法求最短路径表进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
最短路径问题是在图形中找出两个节点之间的最短路径。
在现实生活中，这可以应用于许多领域，例如城市中的路径规划、计算机网络中的路由选择等。
其中最著名的一种算法是迪杰斯特拉(Dijkstra)算法。
迪杰斯特拉算法是一种贪心算法，用于在加权图中找到两个节点之间的最短路径。
其基本思想是：从一个节点开始，选择一个当前距离最小的节点，并将其设为新的起始节点。
然后在所有连接该新起始节点的所有边上选择一个权重最小的边，将该边的权重加上去（并可能选择另一条路径，因为它仍可能找到一个更短的路径）。
如果这会导致原始节点的路径变得更长，则立即返回，因为这条边不可能是最佳选择。
重复这个过程，直到所有的节点都被处理过。
以下是迪杰斯特拉算法的C/C++代码实现：```c++
#include
然后使用优先队列来选择当前距离最小的节点，进行广度优先搜索。
同时用一个数组dis来记录每个节点到起点的最短距离，并用vis数组来记录每个节点是否已经被访问过。
当有新的节点加入队列时，首先判断这个节点是否已经被访问过，如果已经被访问过就直接跳过，否则将这个节点标记为已访问，然后对它所有的邻居进行遍历，如果某个邻居的边上的权值大于当前的最短距离加上这条边的权值，那么就将这条边的权值加入到新的最短距离中，并将这个邻居加入到队列中。
最后dist数组就记录了从起点到每个节点的最短距离。
这段代码的时间复杂度为O((E+V)logV)，其中E是边的数量，V是节点的数量。
这是因为优先队列的插入和删除操作的时间复杂度都是O(logV)，同时需要遍历所有边来更新最短距离，因此总的时间复杂度为O((E+V)logV)。
空间复杂度为O(E+V)，其中E是边的数量，V是节点的数量。
这是因为需要存储所有边的信息以及记录已经访问过的节点。
在实际应用中，需要根据具体的情况来选择合适的算法和数据结构。
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