Dijkstra算法用于求解单源最短路径,适用于非负权有向或无向图。使用邻接表存储图,dist数组记录起点到各点的最短距离,优先队列按距离排序,每次取出距离最小节点并松弛其邻边,同一节点可能多次入队但仅首次有效。C++实现中,初始化dist为无穷大,起点距离为0,通过最小堆优化实现O((V+E)logV)时间复杂度,适合稀疏图,需避免重复处理已确定最短距离的节点。

Dijkstra算法用于求解单源最短路径问题,适用于带权有向图或无向图,要求边的权重非负。在C++中,可以通过邻接表 + 优先队列(最小堆)高效实现该算法。
1. 数据结构设计
使用以下结构存储图和距离信息:
-
vector
air :邻接表,每个节点保存(邻居节点, 边权重)对。>> -
vector
:dist数组,记录从起点到各点的最短距离,初始化为一个大数(如INT_MAX)。 -
priority_queue
, vector :最小堆,按距离排序,存储(距离, 节点)。>, greater >>
2. 算法实现步骤
核心流程如下:
- 初始化起点距离为0,其余为无穷大,将(0, 起点)加入优先队列。
- 取出当前距离最小的节点u,若已处理过则跳过。
- 遍历u的所有邻接边(u, v),如果通过u到达v的距离更短,则更新dist[v]并把新距离入队。
- 重复直到队列为空。
3. 示例代码
以下是完整可运行的C++实现:
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#include#include #include #include using namespace std; void dijkstra(vector >>& adj, int start, vector & dist) { int n = adj.size(); dist.assign(n, INT_MAX); dist[start] = 0; // 最小堆:(距离, 节点) priority_queue , vector >, greater >> pq; pq.push({0, start}); while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; int d = pq.top().first; pq.pop(); // 如果当前距离大于已记录的最短距离,跳过 if (d > dist[u]) continue; for (auto& edge : adj[u]) { int v = edge.first; int w = edge.second; if (dist[u] + w < dist[v]) { dist[v] = dist[u] + w; pq.push({dist[v], v}); } } } } int main() { int n = 5; // 节点数 vector >> adj(n); // 添加边:u -> v,权重w adj[0].push_back({1, 10}); adj[0].push_back({3, 5}); adj[1].push_back({2, 1}); adj[1].push_back({3, 2}); adj[2].push_back({4, 4}); adj[3].push_back({1, 3}); adj[3].push_back({2, 9}); adj[3].push_back({4, 2}); adj[4].push_back({0, 7}); adj[4].push_back({2, 6}); vector dist; dijkstra(adj, 0, dist); cout << "从节点0出发到各点的最短距离:" << endl; for (int i = 0; i < n; ++i) { cout << "到节点" << i << "的距离: " << dist[i] << endl; } return 0; }
4. 时间复杂度与优化建议
使用优先队列时,时间复杂度为O((V + E) log V),其中V是节点数,E是边数。
- 适合稀疏图(边较少),邻接表+优先队列是标准做法。
- 若图非常稠密,可用二维数组+朴素Dijkstra(O(V²))。
- 确保图中无负权边,否则应使用Bellman-Ford或SPFA。











