现有一个共n个顶点(代表城市)、m条边(代表道路)的无向图(假设顶点编号为从0
到n-1
),每条边有各自的边权,代表两个城市之间的距离。求从s号城市出发到达t号城市的最短路径条数和最短路径(可能有多条)。
解题思路:
Dijkstra算法的改进。
由于这里最短路径有可能有多个,因此单纯设置一个pre数组记录结点的父亲结点行不通。而也给出了解决方法,改用vector可变数组。
当我们遇见d[u]+G[u][j].weight<d[newv]时候,
需要对之前的pre[newv]进行清空,重新存放。
而遇见d[u]+G[u][j].weight==d[newv]时,只需把这个新的路径结点也加入即可。
而后我们要遍历这个pre,当到达递归边界(v==s)时候,把路径加入到结果paths中保存,然后temppath弹出,继续寻找其他的路径。
而这个存储的是逆序,我们需要对每一条路径做一次逆序,然后再进行排序,从而进行输出。
完整代码如下:
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int INF = 1000000000;
const int maxn = 101;
int n,t;
struct node{
int v;
int weight;
};
vector<node> G[maxn];
bool isvisited[maxn] = {false};
int d[maxn];
vector<int> pre[maxn];
void Dijkstra(int v){
fill(d,d+maxn,INF);
d[v] = 0;
for(int i=0;i<n;i++){
int u = -1,min = INF;
for(int j=0;j<n;j++){
if(!isvisited[j]&&d[j]<min){
u = j;
min = d[j];
}
}
if(u==-1){
return ;
}
isvisited[u] = true;
for(int j=0;j<G[u].size();j++){
int newv = G[u][j].v;
if(!isvisited[newv]){
if(d[u]+G[u][j].weight<d[newv]){
pre[newv].clear();
d[newv] = d[u]+G[u][j].weight;
pre[newv].push_back(u);
}
else if(d[u]+G[u][j].weight==d[newv]){
pre[newv].push_back(u);
}
}
}
}
}
vector<vector<int>> paths;
vector<int> temppath;
void minpath(int s,int v){
if(v==s){
temppath.push_back(v);
paths.push_back(temppath);
temppath.pop_back();
return;
}
temppath.push_back(v);
for(int i=0;i<pre[v].size();i++){
minpath(s,pre[v][i]);
}
temppath.pop_back();
}
int main(){
int m,s;
cin>>n>>m>>s>>t;
int a,b,w;
for(int i=0;i<m;i++){
cin>>a>>b>>w;
node temp;
temp.v = b;
temp.weight = w;
G[a].push_back(temp);
temp.v = a;
G[b].push_back(temp);
}
Dijkstra(s);
minpath(s,t);
cout<<paths.size()<<endl;
for (int i = 0; i < paths.size(); i++) {
reverse(paths[i].begin(), paths[i].end());
}
sort(paths.begin(), paths.end());
for(int i=0;i<paths.size();i++){
for(int j=0;j<paths[i].size();j++){
if(j!=0){
cout<<"->";
}
cout<<paths[i][j];
}
cout<<endl;
}
return 0;
}