C++에서 Dijkstra의 알고리즘을 사용하는 방법은 무엇입니까?
Dijkstra의 알고리즘은 가중치가 적용된 유향 그래프에서 두 정점 사이의 최단 경로를 찾는 데 사용되는 그리디 알고리즘입니다. 핵심 아이디어는 시작 정점에서 다른 정점까지의 최단 거리를 지속적으로 업데이트하여 최단 경로를 점진적으로 확장하는 것입니다.
다음에서는 C++를 사용하여 Dijkstra 알고리즘을 구현하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.
Dijkstra의 알고리즘을 구현하려면 다음 단계가 필요합니다.
1단계: 초기화.
먼저 시작 정점 시작, 최단 거리 배열 dist 및 방문한 방문 상태 배열을 포함한 일부 데이터 구조를 초기화해야 합니다. 시작 정점 start는 최단 경로의 시작점을 지정하고, 최단 거리 배열 dist는 시작 정점에서 다른 정점까지의 현재 최단 거리를 기록하는 데 사용되며, 방문한 액세스 상태 배열은 정점을 방문했는지 여부를 표시하는 데 사용됩니다. .
2단계: 최단 거리 배열을 초기화합니다.
시작 정점에서 다른 정점까지의 최단 거리를 무한대로 초기화하고, 시작 정점에서 자신까지의 최단 거리를 0으로 초기화합니다. 또한 시작 정점을 방문한 것으로 표시합니다.
3단계: 최단 거리 배열을 업데이트합니다.
시작 정점에 인접한 모든 정점에 대해 시작 정점을 통해 더 짧은 경로를 찾을 수 있는 경우 최단 거리 배열을 업데이트합니다. 구체적인 업데이트 방법은 시작 정점에서 현재 정점까지의 거리에 시작 정점부터 현재 정점까지의 가장자리 가중치를 더한 값을 현재 정점에서 원래의 최단 거리와 비교하는 것입니다.
4단계: 다음으로 가장 가까운 정점을 선택합니다.
방문하지 않은 정점 중 시작 정점에 가장 가까운 정점을 방문할 다음 정점으로 선택합니다.
5단계: 3단계와 4단계를 반복합니다.
모든 정점을 방문할 때까지 3단계와 4단계를 반복합니다. 마지막으로 최단 거리 배열 dist에 저장되는 것은 시작 정점에서 각 정점까지의 최단 거리입니다.
다음은 C++를 사용하여 Dijkstra의 알고리즘을 구현하는 코드 예제입니다.
#include <iostream> #include <vector> #include <climits> using namespace std; vector<int> dijkstra(vector<vector<int>>& graph, int start) { int numVertices = graph.size(); vector<int> dist(numVertices, INT_MAX); // 最短距离数组 vector<bool> visited(numVertices, false); // 访问状态数组 dist[start] = 0; for (int i = 0; i < numVertices - 1; i++) { int minDist = INT_MAX; int minIndex = -1; // 选取下一个最近顶点 for (int j = 0; j < numVertices; j++) { if (!visited[j] && dist[j] < minDist) { minDist = dist[j]; minIndex = j; } } visited[minIndex] = true; // 更新最短距离数组 for (int j = 0; j < numVertices; j++) { if (!visited[j] && graph[minIndex][j] && dist[minIndex] != INT_MAX && dist[minIndex] + graph[minIndex][j] < dist[j]) { dist[j] = dist[minIndex] + graph[minIndex][j]; } } } return dist; } int main() { vector<vector<int>> graph = { {0, 2, 4, 0, 0}, {2, 0, 1, 3, 0}, {4, 1, 0, 0, 2}, {0, 3, 0, 0, 3}, {0, 0, 2, 3, 0} }; vector<int> shortestDist = dijkstra(graph, 0); cout << "起始顶点到各个顶点的最短距离:" << endl; for (int i = 0; i < shortestDist.size(); i++) { cout << "到顶点 " << i << " 的最短距离为:" << shortestDist[i] << endl; } return 0; }
위 코드에서는 2차원 행렬을 통해 가중치가 적용된 방향성 그래프를 표현합니다. 행렬의 각 요소는 두 정점 사이의 거리를 나타냅니다. 무게. 마지막으로 시작 정점에서 각 정점까지의 최단 거리가 출력됩니다.
위 내용은 C++에서 Dijkstra 알고리즘을 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

C#과 C의 성능 차이는 주로 실행 속도 및 리소스 관리에 반영됩니다. 1) C는 일반적으로 하드웨어에 더 가깝고 쓰레기 수집과 같은 추가 오버 헤드가 없기 때문에 수치 계산 및 문자열 작업에서 더 잘 수행됩니다. 2) C#은 다중 스레드 프로그래밍에서 더 간결하지만 성능은 C보다 약간 열등합니다. 3) 선택해야 할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로 결정해야합니다.

c is nontdying; it'sevolving.1) c COMINGDUETOITSTIONTIVENICICICICINICE INPERFORMICALEPPLICATION.2) thelugageIscontinuousUllyUpdated, witcentfeatureslikemodulesandCoroutinestoimproveusActionalance.3) despitechallen

C는 현대 세계에서 널리 사용되고 중요합니다. 1) 게임 개발에서 C는 Unrealengine 및 Unity와 같은 고성능 및 다형성에 널리 사용됩니다. 2) 금융 거래 시스템에서 C의 낮은 대기 시간과 높은 처리량은 고주파 거래 및 실시간 데이터 분석에 적합한 첫 번째 선택입니다.

C : Tinyxml-2, Pugixml, XERCES-C 및 RapidXML에는 4 개의 일반적으로 사용되는 XML 라이브러리가 있습니다. 1. TINYXML-2는 자원이 제한적이고 경량이지만 제한된 기능을 가진 환경에 적합합니다. 2. PugixML은 빠르며 복잡한 XML 구조에 적합한 XPath 쿼리를 지원합니다. 3.xerces-c는 강력하고 DOM 및 SAX 해상도를 지원하며 복잡한 처리에 적합합니다. 4. RapidXML은 성능에 중점을두고 매우 빠르게 구문 분석하지만 XPath 쿼리를 지원하지는 않습니다.

C는 XML과 타사 라이브러리 (예 : TinyXML, Pugixml, Xerces-C)와 상호 작용합니다. 1) 라이브러리를 사용하여 XML 파일을 구문 분석하고 C- 처리 가능한 데이터 구조로 변환하십시오. 2) XML을 생성 할 때 C 데이터 구조를 XML 형식으로 변환하십시오. 3) 실제 애플리케이션에서 XML은 종종 구성 파일 및 데이터 교환에 사용되어 개발 효율성을 향상시킵니다.

C#과 C의 주요 차이점은 구문, 성능 및 응용 프로그램 시나리오입니다. 1) C# 구문은 더 간결하고 쓰레기 수집을 지원하며 .NET 프레임 워크 개발에 적합합니다. 2) C는 성능이 높고 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 종종 사용되는 수동 메모리 관리가 필요합니다.

C#과 C의 역사와 진화는 독특하며 미래의 전망도 다릅니다. 1.C는 1983 년 Bjarnestroustrup에 의해 발명되어 객체 지향 프로그래밍을 C 언어에 소개했습니다. Evolution 프로세스에는 자동 키워드 소개 및 Lambda Expressions 소개 C 11, C 20 도입 개념 및 코 루틴과 같은 여러 표준화가 포함되며 향후 성능 및 시스템 수준 프로그래밍에 중점을 둘 것입니다. 2.C#은 2000 년 Microsoft에 의해 출시되었으며 C와 Java의 장점을 결합하여 진화는 단순성과 생산성에 중점을 둡니다. 예를 들어, C#2.0은 제네릭과 C#5.0 도입 된 비동기 프로그래밍을 소개했으며, 이는 향후 개발자의 생산성 및 클라우드 컴퓨팅에 중점을 둘 것입니다.

C# 및 C 및 개발자 경험의 학습 곡선에는 상당한 차이가 있습니다. 1) C#의 학습 곡선은 비교적 평평하며 빠른 개발 및 기업 수준의 응용 프로그램에 적합합니다. 2) C의 학습 곡선은 가파르고 고성능 및 저수준 제어 시나리오에 적합합니다.


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

SublimeText3 Linux 새 버전
SublimeText3 Linux 최신 버전

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

Atom Editor Mac 버전 다운로드
가장 인기 있는 오픈 소스 편집기

에디트플러스 중국어 크랙 버전
작은 크기, 구문 강조, 코드 프롬프트 기능을 지원하지 않음

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경
