這篇文章將為大家詳細講解有關java如何實現dijkstra最短路徑尋路算法,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路徑算法,用于計算一個節點到其他節點的最短路徑。
它的主要特點是以起始點為中心向外層層擴展(廣度優先搜索思想),直到擴展到終點為止。
基本思想
通過Dijkstra計算圖G中的最短路徑時,需要指定起點s(即從頂點s開始計算)。
此外,引進兩個集合S和U。S的作用是記錄已求出最短路徑的頂點(以及相應的最短路徑長度),而U則是記錄還未求出最短路徑的頂點(以及該頂點到起點s的距離)。
初始時,S中只有起點s;U中是除s之外的頂點,并且U中頂點的路徑是"起點s到該頂點的路徑"。然后,從U中找出路徑最短的頂點,并將其加入到S中;接著,更新U中的頂點和頂點對應的路徑。 然后,再從U中找出路徑最短的頂點,并將其加入到S中;接著,更新U中的頂點和頂點對應的路徑。 ... 重復該操作,直到遍歷完所有頂點。
操作步驟
(1) 初始時,S只包含起點s;U包含除s外的其他頂點,且U中頂點的距離為"起點s到該頂點的距離"[例如,U中頂點v的距離為(s,v)的長度,然后s和v不相鄰,則v的距離為∞]。
(2) 從U中選出"距離最短的頂點k",并將頂點k加入到S中;同時,從U中移除頂點k。
(3) 更新U中各個頂點到起點s的距離。之所以更新U中頂點的距離,是由于上一步中確定了k是求出最短路徑的頂點,從而可以利用k來更新其它頂點的距離;例如,(s,v)的距離可能大于(s,k)+(k,v)的距離。
(4) 重復步驟(2)和(3),直到遍歷完所有頂點。
得益于csdn另外一篇博客的算法,我對此做了一些改進。
構建地圖:
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
/**
* 地圖
* @author jake
* @date 2014-7-26-下午10:40:10
* @param <T> 節點主鍵
*/
public class Maps<T> {
/**
* 所有的節點集合
* 節點Id - 節點
*/
private Map<T, Node<T>> nodes = new HashMap<T, Node<T>>();
/**
* 地圖構建器
*
* @author jake
* @date 2014-7-26-下午9:47:44
*/
public static class MapBuilder<T> {
/**
* map實例
*/
private Maps<T> map = new Maps<T>();
/**
* 構造MapBuilder
*
* @return MapBuilder
*/
public MapBuilder<T> create() {
return new MapBuilder<T>();
}
/**
* 添加節點
*
* @param node 節點
* @return
*/
public MapBuilder<T> addNode(Node<T> node) {
map.nodes.put(node.getId(), node);
return this;
}
/**
* 添加路線
*
* @param node1Id 節點Id
* @param node2Id 節點Id
* @param weight 權重
* @return
*/
public MapBuilder<T> addPath(T node1Id, T node2Id, int weight) {
Node<T> node1 = map.nodes.get(node1Id);
if (node1 == null) {
throw new RuntimeException("無法找到節點:" + node1Id);
}
Node<T> node2 = map.nodes.get(node2Id);
if (node2 == null) {
throw new RuntimeException("無法找到節點:" + node2Id);
}
node1.getChilds().put(node2, weight);
node2.getChilds().put(node1, weight);
return this;
}
/**
* 構建map
* @return map
*/
public Maps<T> build() {
return this.map;
}
}
/**
* 節點
*
* @author jake
* @date 2014-7-26-下午9:51:31
* @param <T> 節點主鍵類型
*/
public static class Node<T> {
/**
* 節點主鍵
*/
private T id;
/**
* 節點聯通路徑
* 相連節點 - 權重
*/
private Map<Node<T>, Integer> childs = new HashMap<Node<T>, Integer>();
/**
* 構造方法
* @param id 節點主鍵
*/
public Node(T id) {
this.id = id;
}
/**
* 獲取實例
* @param id 主鍵
* @return
*/
public static <T> Node<T> valueOf(T id) {
return new Node<T>(id);
}
/**
* 是否有效
* 用于動態變化節點的可用性
* @return
*/
public boolean validate() {
return true;
}
public T getId() {
return id;
}
public void setId(T id) {
this.id = id;
}
public Map<Node<T>, Integer> getChilds() {
return childs;
}
protected void setChilds(Map<Node<T>, Integer> childs) {
this.childs = childs;
}
@Override
public String toString() {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append(this.id).append("[");
for (Iterator<Entry<Node<T>, Integer>> it = childs.entrySet().iterator(); it.hasNext();) {
Entry<Node<T>, Integer> next = it.next();
sb.append(next.getKey().getId()).append("=").append(next.getValue());
if (it.hasNext()) {
sb.append(",");
}
}
sb.append("]");
return sb.toString();
}
}
/**
* 獲取地圖的無向圖節點
* @return 節點Id - 節點
*/
public Map<T, Node<T>> getNodes() {
return nodes;
}
}開始尋路:
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
import java.util.Set;
import com.my9yu.sanguohun2.utils.dijkstra.Maps.MapBuilder;
/**
* 迪杰斯特拉(Dijkstra)圖最短路徑搜索算法
* <br/>每次開始新的搜索需要創建此類對象
* @param <T> 節點的主鍵類型
* @author jake
* @date 2014-7-26-下午9:45:07
*/
public class MapSearcher<T> {
/**
* 最短路徑搜索結果類
* @author jake
* @date 2014-7-27-下午3:55:11
* @param <T> 節點的主鍵類型
*/
public static class SearchResult<T> {
/**
* 最短路徑結果
*/
List<T> path;
/**
* 最短距離
*/
Integer distance;
/**
* 獲取實例
* @param path 最短路徑結果
* @param distance 最短路徑距離
* @return
*/
protected static <T> SearchResult<T> valueOf(List<T> path, Integer distance) {
SearchResult<T> r = new SearchResult<T>();
r.path = path;
r.distance = distance;
return r;
}
public List<T> getPath() {
return path;
}
public Integer getDistance() {
return distance;
}
@Override
public String toString() {
StringBuffer sb = new StringBuffer();
sb.append("path:");
for(Iterator<T> it = this.path.iterator(); it.hasNext();) {
sb.append(it.next());
if(it.hasNext()) {
sb.append("->");
}
}
sb.append("\n").append("distance:").append(distance);
return sb.toString();
}
}
/**
* 地圖對象
*/
Maps<T> map;
/**
* 開始節點
*/
Maps.Node<T> startNode;
/**
* 結束節點
*/
Maps.Node<T> targetNode;
/**
* 開放的節點
*/
Set<Maps.Node<T>> open = new HashSet<Maps.Node<T>>();
/**
* 關閉的節點
*/
Set<Maps.Node<T>> close = new HashSet<Maps.Node<T>>();
/**
* 最短路徑距離
*/
Map<Maps.Node<T>, Integer> path = new HashMap<Maps.Node<T>, Integer>();
/**
* 最短路徑
*/
Map<T, List<T>> pathInfo = new HashMap<T, List<T>>();
/**
* 初始化起始點
* <br/>初始時,S只包含起點s;U包含除s外的其他頂點,且U中頂點的距離為"起點s到該頂點的距離"
* [例如,U中頂點v的距離為(s,v)的長度,然后s和v不相鄰,則v的距離為∞]。
* @param source 起始節點的Id
* @param map 全局地圖
* @param closeSet 已經關閉的節點列表
* @return
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public Maps.Node<T> init(T source, Maps<T> map, Set<T> closeSet) {
Map<T, Maps.Node<T>> nodeMap = map.getNodes();
Maps.Node<T> startNode = nodeMap.get(source);
//將初始節點放到close
close.add(startNode);
//將其他節點放到open
for(Maps.Node<T> node : nodeMap.values()) {
if(!closeSet.contains(node.getId()) && !node.getId().equals(source)) {
this.open.add(node);
}
}
// 初始路徑
T startNodeId = startNode.getId();
for(Entry<Maps.Node<T>, Integer> entry : startNode.getChilds().entrySet()) {
Maps.Node<T> node = entry.getKey();
if(open.contains(node)) {
T nodeId = node.getId();
path.put(node, entry.getValue());
pathInfo.put(nodeId, new ArrayList<T>(Arrays.asList(startNodeId, nodeId)));
}
}
for(Maps.Node<T> node : nodeMap.values()) {
if(open.contains(node) && !path.containsKey(node)) {
path.put(node, Integer.MAX_VALUE);
pathInfo.put(node.getId(), new ArrayList<T>(Arrays.asList(startNodeId)));
}
}
this.startNode = startNode;
this.map = map;
return startNode;
}
/**
* 遞歸Dijkstra
* @param start 已經選取的最近節點
*/
protected void computePath(Maps.Node<T> start) {
// 從U中選出"距離最短的頂點k",并將頂點k加入到S中;同時,從U中移除頂點k。
Maps.Node<T> nearest = getShortestPath(start);
if (nearest == null) {
return;
}
//更新U中各個頂點到起點s的距離。
//之所以更新U中頂點的距離,是由于上一步中確定了k是求出最短路徑的頂點,從而可以利用k來更新其它頂點的距離;
//例如,(s,v)的距離可能大于(s,k)+(k,v)的距離。
close.add(nearest);
open.remove(nearest);
//已經找到結果
if(nearest == this.targetNode) {
return;
}
Map<Maps.Node<T>, Integer> childs = nearest.getChilds();
for (Maps.Node<T> child : childs.keySet()) {
if (open.contains(child)) {// 如果子節點在open中
Integer newCompute = path.get(nearest) + childs.get(child);
if (path.get(child) > newCompute) {// 之前設置的距離大于新計算出來的距離
path.put(child, newCompute);
List<T> path = new ArrayList<T>(pathInfo.get(nearest.getId()));
path.add(child.getId());
pathInfo.put(child.getId(), path);
}
}
}
// computePath(start);// 重復執行自己,確保所有子節點被遍歷
computePath(nearest);// 向外一層層遞歸,直至所有頂點被遍歷
}
/**
* 獲取與node最近的子節點
*/
private Maps.Node<T> getShortestPath(Maps.Node<T> node) {
Maps.Node<T> res = null;
int minDis = Integer.MAX_VALUE;
for (Maps.Node<T> entry : path.keySet()) {
if (open.contains(entry)) {
int distance = path.get(entry);
if (distance < minDis) {
minDis = distance;
res = entry;
}
}
}
return res;
}
/**
* 獲取到目標點的最短路徑
*
* @param target
* 目標點
* @return
*/
public SearchResult<T> getResult(T target) {
Maps.Node<T> targetNode = this.map.getNodes().get(target);
if(targetNode == null) {
throw new RuntimeException("目標節點不存在!");
}
this.targetNode = targetNode;
//開始計算
this.computePath(startNode);
return SearchResult.valueOf(pathInfo.get(target), path.get(targetNode));
}
/**
* 打印出所有點的最短路徑
*/
public void printPathInfo() {
Set<Map.Entry<T, List<T>>> pathInfos = pathInfo.entrySet();
for (Map.Entry<T, List<T>> pathInfo : pathInfos) {
System.out.println(pathInfo.getKey() + ":" + pathInfo.getValue());
}
}
/**
* 測試方法
*/
@org.junit.Test
public void test() {
MapBuilder<String> mapBuilder = new Maps.MapBuilder<String>().create();
//構建節點
mapBuilder.addNode(Maps.Node.valueOf("A"));
mapBuilder.addNode(Maps.Node.valueOf("B"));
mapBuilder.addNode(Maps.Node.valueOf("C"));
mapBuilder.addNode(Maps.Node.valueOf("D"));
mapBuilder.addNode(Maps.Node.valueOf("E"));
mapBuilder.addNode(Maps.Node.valueOf("F"));
mapBuilder.addNode(Maps.Node.valueOf("G"));
mapBuilder.addNode(Maps.Node.valueOf("H"));
mapBuilder.addNode(Maps.Node.valueOf("I"));
//構建路徑
mapBuilder.addPath("A", "B", 1);
mapBuilder.addPath("A", "F", 2);
mapBuilder.addPath("A", "D", 4);
mapBuilder.addPath("A", "C", 1);
mapBuilder.addPath("A", "G", 5);
mapBuilder.addPath("C", "G", 3);
mapBuilder.addPath("G", "H", 1);
mapBuilder.addPath("H", "B", 4);
mapBuilder.addPath("B", "F", 2);
mapBuilder.addPath("E", "F", 1);
mapBuilder.addPath("D", "E", 1);
mapBuilder.addPath("H", "I", 1);
mapBuilder.addPath("C", "I", 1);
//構建全局Map
Maps<String> map = mapBuilder.build();
//創建路徑搜索器(每次搜索都需要創建新的MapSearcher)
MapSearcher<String> searcher = new MapSearcher<String>();
//創建關閉節點集合
Set<String> closeNodeIdsSet = new HashSet<String>();
closeNodeIdsSet.add("C");
//設置初始節點
searcher.init("A", map, closeNodeIdsSet);
//獲取結果
SearchResult<String> result = searcher.getResult("G");
System.out.println(result);
//test.printPathInfo();
}
}根據算法的原理可知,getShortestPath是獲取open集合里面目前更新的距離離起始點最短路徑的節點?;趶V度優先原則,可以避免路徑權重不均導致錯尋的情況。
關于“java如何實現dijkstra最短路徑尋路算法”這篇文章就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,使各位可以學到更多知識,如果覺得文章不錯,請把它分享出去讓更多的人看到。
免責聲明:本站發布的內容(圖片、視頻和文字)以原創、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網站立場,如果涉及侵權請聯系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據,一經查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。