- 출발점에서 목표점까지의 최단 경로를 구하는 알고리즘
- 한 노드에서 다른 모든 노드로의 최단 경로를 구할 수 있음
- 간선에 음의 가중치가 없어야함
- 그리디 + DP 형태
- 알고리즘 복잡도 O(ElogV)
public class Main {
public static void dijkstra(int v, int[][] data, int start) {
//그래프 만들기
ArrayList<ArrayList<Node>> graph = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < v + 1; i++) {
graph.add(new ArrayList<>());
}
for (int i = 0; i < data.length; i++) {
int nodeIdx = data[i][0];
Node node = new Node(data[i][1], data[i][2]);
graph.get(nodeIdx).add(node);
}
//방문 배열 생성
boolean[] visited = new boolean[v + 1];
//가중치 dp배열 생성
int[] dp = new int[v + 1];
for (int i = 0; i < v + 1; i++) {
dp[i] = Integer.MAX_VALUE;
}
// 시작 지점의 가중치 값은 0
dp[start] = 0;
for (int i = 0; i < v; i++) { //노드 개수 만큼 반복한다
int curIdx = 0;
int minValue = Integer.MAX_VALUE;
for (int j = 1; j < v + 1; j++) { //방문 안한 곳 중 최소 가중치값 노드 위치 찾기
if (!visited[j] && minValue > dp[j]) {
minValue = dp[j];
curIdx = j;
}
}
// 모든 노드가 방문된 경우 또는 더 이상 방문할 수 있는 노드가 없으면 루프를 종료
if (minValue == Integer.MAX_VALUE) {
break;
}
visited[curIdx] = true; //방문처리
for (Node node : graph.get(curIdx)) { //방문한 노드의 인접노드들 순회하며 dp값 업데이트 -> min(인접노드의 dp값, 현재노드의 가중치값 + 현재노드와 인접노드와의 가중치값)
if (dp[node.nextNode] > dp[curIdx] + node.weight) {
dp[node.nextNode] = dp[curIdx] + node.weight;
}
}
}
for (int i = 1; i < dp.length; i++) {
if (dp[i] == Integer.MAX_VALUE) {
System.out.print("INF ");
} else {
System.out.print(dp[i] + " ");
}
}
}
public static void main(String[] args) {
// Test code
int[][] data = {{1, 2, 2}, {1, 3, 3}, {2, 3, 4}, {2, 4, 5}, {3, 4, 6}, {5, 1, 1}};
dijkstra(5, data, 1);
}
public static class Node {
int nextNode;
int weight;
public Node(int nextNode, int weight) {
this.nextNode = nextNode;
this.weight = weight;
}
}
}
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public class Main {
public static void dijkstra(int v, int[][] data, int start) {
//그래프 만들기
ArrayList<ArrayList<Node>> graph = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < v + 1; i++) {
graph.add(new ArrayList<>());
}
for (int i = 0; i < data.length; i++) {
int nodeIdx = data[i][0];
Node node = new Node(data[i][1], data[i][2]);
graph.get(nodeIdx).add(node);
}
//방문 배열 생성
boolean[] visited = new boolean[v + 1];
//가중치 dp배열 생성
int[] dp = new int[v + 1];
for (int i = 0; i < v + 1; i++) {
dp[i] = Integer.MAX_VALUE;
}
// 시작 지점의 가중치 값은 0
dp[start] = 0;
for (int i = 0; i < v; i++) { //노드 개수 만큼 반복한다
int curIdx = 0;
int minValue = Integer.MAX_VALUE;
for (int j = 1; j < v + 1; j++) { //방문 안한 곳 중 최소 가중치값 노드 위치 찾기
if (!visited[j] && minValue > dp[j]) {
minValue = dp[j];
curIdx = j;
}
}
// 모든 노드가 방문된 경우 또는 더 이상 방문할 수 있는 노드가 없으면 루프를 종료
if (minValue == Integer.MAX_VALUE) {
break;
}
visited[curIdx] = true; //방문처리
for (Node node : graph.get(curIdx)) { //방문한 노드의 인접노드들 순회하며 dp값 업데이트 -> min(인접노드의 dp값, 현재노드의 가중치값 + 현재노드와 인접노드와의 가중치값)
if (dp[node.nextNode] > dp[curIdx] + node.weight) {
dp[node.nextNode] = dp[curIdx] + node.weight;
}
}
}
for (int i = 1; i < dp.length; i++) {
if (dp[i] == Integer.MAX_VALUE) {
System.out.print("INF ");
} else {
System.out.print(dp[i] + " ");
}
}
}
public static void main(String[] args) {
// Test code
int[][] data = {{1, 2, 2}, {1, 3, 3}, {2, 3, 4}, {2, 4, 5}, {3, 4, 6}, {5, 1, 1}};
dijkstra(5, data, 1);
}
public static class Node {
int nextNode;
int weight;
public Node(int nextNode, int weight) {
this.nextNode = nextNode;
this.weight = weight;
}
}
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