DAG最短路径vs Dijkstra算法
我已经从Cormen的第三版参考“算法介绍”中找到的伪代码中实现了Dijkstra算法，用于单源最短路径问题。
我的实现是在python上使用链接列表在邻接列表表示中表示图形。这意味着节点列表是一个链接列表，每个节点都有一个链接列表来表示每个节点的边缘。此外，我没有实现或使用任何二进制堆或斐波那契堆作为算法所需的最小优先级队列，因此当过程需要提取与源距离最小的下一个节点时，我在节点链表内搜索O（V）时间内的每个节点。
另一方面，该参考文献还提供了在对所有边应用松弛过程之前使用拓扑排序的DAG算法(我已经实现了该算法)。
有了所有这些上下文，我有一个Dijkstra算法，其复杂性为
O（V^2）
DAG 最短路径算法，其复杂程度为
海外(欧洲)
通过使用< code > time it . default _ timer()函数来计算算法的运行时间，我发现当应用于具有正边权重和不同图密度的DAG时，Dijkstra算法比DAG算法更快，所有这些都针对100和1000个节点。
DAG-最短路径算法不是应该比DAG的Dijkstra快吗？
共有1个答案
您对这两种算法的运行时间分析是正确的，并且 DAG 最短路径算法确实比 Dijkstra 的 DAG 算法更快。
但是，您的测试结果有3种可能的原因:
>
您用于测试的图形非常密集。当图非常稠密时，E≈ 因此两种算法的运行时间都接近O（V^2）。
顶点的数量仍然不够大。为了解决这个问题，您可以使用更大的图进行进一步测试。
DAG的初始化需要大量的运行时间。
无论如何，DAG最短路径算法在理论上应该比Dijkstra的算法更快。
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主要内容：最短路径算法在给定的图存储结构中，从某一顶点到另一个顶点所经过的多条边称为 路径。 图 1 图存储结构 例如在图 1 所示的图结构中，从顶点 A 到 B 的路径有多条，包括 A-B、A-C-B 和 A-D-B。当我们给图中的每条边赋予相应的权值后，就可以从众多路径中找出总权值最小的一条，这条路径就称为 最短路径。 图 2 无向带权图 以图 2 为例，从顶点 A 到 B 的路径有 3 条，它们各自的总权值是：
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你好，亲爱的朋友们。 我想在随机图中找到最短路径。我使用boost图形库。据我所知，我需要利用点之间的现有距离构建图形。之后，我需要使用一些算法。。。 正如我所见，Dijkstra的算法实际上是找到从1点到其他点的所有路径。（应该很慢？） A*需要一些额外的数据（不仅仅是距离） 如何找到2点之间的最短路径？我在bgl文件夹中看到了许多最短路径算法标头，但我没有找到如何使用它们的示例。 此外，我可以
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本文向大家介绍python编写的最短路径算法，包括了python编写的最短路径算法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一心想学习算法，很少去真正静下心来去研究，前几天趁着周末去了解了最短路径的资料，用python写了一个最短路径算法。算法是基于带权无向图去寻找两个点之间的最短路径，数据存储用邻接矩阵记录。首先画出一幅无向图如下，标出各个节点之间的权值。 其中对应索引： A ——> 0 B——
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最短路径问题的Dijkstra算法 是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉提出。迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决非负权有向图的单源最短路径问题，算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。 这个算法的python实现途径很多，网上能够发现不少。这里推荐一个我在网上看到的，本来打算自己写，看了这个，决定自己不写了，因为他的已经太好了。 解决（Python） #