用python实现迪杰斯特拉算法，单源最短路径，有向图权值无负值，用邻接矩阵来存储有向图，实现路径存储和路径打印

Dijkstra算法的C++代码实现（运行正确，含测试用例，注释详细。） Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。pred[] 记录前驱结点，count记录已经找到最短路径的结点个数，visited[]标记到该点是否已找到最短路径。

C++实现Warshall算法与Dijkstra算法

自己编写的dijkstra算法寻找最短路径的Matlab代码，已封装成函数，可直接调用，详情见博客https://blog.csdn.net/lishan132/article/details/108527271

寻找路径 包含BFS，DFS，Dijkstra和A *算法的项目 触发寻路的键：Q-广度优先搜索W-深度优先搜索E-Dijkstra的算法R-A *寻路T-搜索结束后重置 A *运行示例： 在运行时从具有NodeGrid组件的对象生成的图块网格。 可以在组件中指定节点的所有数据（它们是否可遍历以及遍历它们的成本）。

% 离散优化 % *enum - 枚举法 % *monte - 蒙特卡洛法 % *lpint (BranchBound)- 线性整数规划 % *L01p_e - 0-1整数规划枚举法 % *L01p_ie - 0-1整数规划隐枚举法 % *bnb18 - 非线性整数规划(在MATLAB5.3使用) % *bnbgui - 非线性整数规划图形工具(在MATLAB5.3使用) % *mintreek - 最小生成树kruskal算法 % *minroute - 最短路dijkstra算法 % *krusk - 最小生成树kruskal算法mex程序 % *dijkstra - 最短路dijkstra算法mex程序 % *dynprog - 动态规划

Dijkstra算法的流程图,最短路问题的实现.

内含完整程序和几组测试数据 /* 输入第一行： 顶点数 边 起点 接下来E行 起点 终点 权重 5 8 0 0 1 1 0 2 5 1 2 1 1 3 8 1 4 3 2 4 1 3 4 6 4 3 1 其中5表示有五个顶点； 8表示有八条边 0表示以0为起点 测试数据：见txt */ #include #include #define INF -1 long long** newMat(long long V); void printMat(long long** mat, long long length); void readMat(long long** mat, long long num); long long* dijkstra(long long** mat, long long length, long long r); int main(int argc, char const* argv[]) { long long V, E, r; long long i, j; scanf("%lld%lld%lld", &V, &E, &r); //初始化数组 long long** weight_mat = newMat(V); readMat(weight_mat, E); // printMat(weight_mat, V); dijkstra(weight_mat, V, r); return 0; } void printMat(long long** mat, long long length) { long long i, j; for (i = 0; i < length; i++) { for (j = 0; j < length; j++) { printf("%lld\t", mat[i][j]); } printf("\n"); } printf("\n"); } long long** newMat(long long V) { long long i, j; long long** mat = (long long**)malloc(sizeof(long long*) * V); for (i = 0; i < V; i++) { mat[i] = (long long*)malloc(sizeof(long long) * V); for (j = 0; j < V; j++) { mat[i][j] = INF; } mat[i][i] = 0; } return mat; } void readMat(long long** mat, long long num) { long long s, t, d; long long i; for (i = 0; i < num; i++) { scanf("%lld%lld%lld", &s, &t, &d); mat[s][t] = d; } } long long* dijkstra(long long** mat, long long length, long long r) { long long* distance = (long long*)malloc(sizeof(long long) * length); char mark[100000]; long long i, j, k, l, min; for (i = 0; i < length; i++) { distance[i] = mat[r][i]; mark[i] = 0; } mark[r] = 1; for (i = 1; i < length; i++) { //找到一个未使用的节点 min = length; for (j = 0; j < length; j++) { if (mark[j] || distance[j] == INF) { continue; } else {

数学建模国赛获奖论文整理，使用图论Dijkstra做的论文集合，可以系统的学习图论Dijkstra在数学建模中的应用，非常有用。

一个包含AStar、Dijkstra、JPS 三种算法的可运行的Unity工程，建议 Unity2019.1以上