Algorytm Dijkstry

Tutorial
Na ten temat mamy również tutorial „Algorytm Dijkstry”, który ilustruje działanie algorytmu krok po kroku. Zapraszamy do zapoznania się z nim!
Algorytm Dijkstry animacja (1) Wykonanie algorytmu na przykładzie
REKLAMA

ABC komputera. Wydanie XII
−40%29,40 zł
Algorytmy, struktury danych i techniki programowania. Wydanie VI
−40%35,40 zł

Algorytm Dijkstry – algorytm służący do wyznaczania najkrótszych ścieżek w grafie. Wyznacza najkrótsze ścieżki z jednego wierzchołka (zwanego wierzchołkiem źródłowym) do pozostałych wierzchołków. Algorytm wymaga, aby wagi krawędzi grafu nie były ujemne. Autorem algorytmu jest holenderski naukowiec Edsger Dijkstra.

Algorytm realizuje podejście zachłanne. W każdej iteracji wybierany jest ten spośród nieodwiedzonych wierzchołków, do którego można dotrzeć najmniejszym kosztem. Po wyznaczeniu ścieżki do konkretnego wierzchołka nie zostanie ona zmodyfikowana w trakcie wykonywania dalszej części algorytmu.

Opis działania algorytmu

W trakcie wykonywania algorytmu dla każdego wierzchołka zostają wyznaczone dwie wartości: koszt dotarcia do tego wierzchołka oraz poprzedni wierzchołek na ścieżce. Na początku działania algorytmu dla wierzchołka źródłowego koszt dotarcia wynosi 0 (już tam jesteśmy), a dla każdego innego wierzchołka nieskończoność (w ogóle nie wiemy, jak się tam dostać). Wszystkie wierzchołki na początku znajdują się w zbiorze Q (są to wierzchołki nieprzejrzane). Następnie algorytm przebiega następująco:

  • Dopóki zbiór Q nie jest pusty:
    • Pobierz ze zbioru Q wierzchołek o najmniejszym koszcie dotarcia. Oznacz go jako v i usuń ze zbioru Q.
    • Dla każdej krawędzi wychodzącej z wierzchołka v (oznaczmy ją jako k) wykonaj następujące czynności:
      • Oznacz wierzchołek znajdujący się na drugim końcu krawędzi k jako u.
      • Jeśli koszt dotarcia do wierzchołka u z wierzchołka v poprzez krawędź k jest mniejszy od aktualnego kosztu dotarcia do wierzchołka u, to:
        • Przypisz kosztowi dotarcia do wierzchołka u koszt dotarcia do wierzchołka v powiększony o wagę krawędzi k.
        • Ustaw wierzchołek v jako poprzednik wierzchołka u.

Złożoność czasowa

Oznaczmy liczbę wierzchołków przez n, a liczbę krawędzi przez e. Każda krawędź będzie analizowana jeden raz w przypadku grafu skierowanego lub dwa razy w przypadku grafu nieskierowanego. Oprócz analizy krawędzi w trakcie wykonywania algorytmu n razy przeszukuje się zbiór Q. W przypadku przechowywania zbioru Q w zwykłej tablicy wyszukanie wierzchołka odbywa się w czasie liniowym (O(n)). Wówczas złożoność czasowa algorytmu to O(n2+e). Biorąc pod uwagę, że w przypadku braku krawędzi wielokrotnych liczba krawędzi jest zawsze mniejsza od n2, można powiedzieć, że złożoność czasowa algorytmu to O(n2).

Jeśli zbiór Q będziemy przechowywać w postaci kopca, wyszukiwanie elementu będzie się odbywało w czasie O(logn). Jednak po każdej zmianie kosztu dotarcia do wierzchołka trzeba przebudować kopiec, co również odbywa się w czasie O(logn). Złożoność obliczeniowa algorytmu wyniesie wówczas O(elogn). Dla grafów rzadkich (liczba krawędzi mniejsza pod względem rzędu wielkości od n2/logn) jest to zatem rozwiązanie szybsze, ale dla grafów gęstych – wolniejsze.

Jeśli do przechowywania zbioru Q zastosujemy kopiec Fibonacciego, złożoność obliczeniowa algorytmu zmniejszy się do O(nlogn+e).

Bibliografia

  • T.H. Cormen, Ch.E. Leiserson, R.L. Rivest, C. Stein, Wprowadzenie do algorytmów, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2012, ISBN 9788301169114.
Ocena: +9 Tak Nie
Liczba głosów: 15.

Dodano: 17 marca 2017 15:07, ostatnia edycja: 26 stycznia 2019 17:49.

REKLAMA

Zobacz też

Algorytm Kruskala – algorytm wyznaczający minimalne drzewo rozpinające. Algorytm ten wykorzystuje strategię zachłanną, zawsze zwraca rozwiązanie optymalne.

→ Czytaj całość

Zanieczyszczenie Giniego (ang. Gini Impurity) – miara niejednorodności danego zbioru wyrażająca się wzorem:

$$G = ∑↙{n} p_n (1-p_n),$$

gdzie pn jest prawdopodobieństwem przynależności elementu do klasy n, czyli liczbą elementów danej klasy podzieloną przez liczbę elementów całego zbioru. Jeśli wszystkie elementy zbioru należą do tej samej klasy, zanieczyszczenie Giniego jest równe 0.

Zanieczyszczenia Giniego nie należy mylić ze współczynnikiem Giniego. Są to miary służące do wyrażania zupełnie innych rzeczy. Współczynnik Giniego określa nierównomierność rozkładu i jest wykorzystywany między innymi do liczbowego wyrażania nierówności w dochodach danego społeczeństwa.

→ Czytaj całość

Powtarzalny algorytm najbliższego sąsiada (ang. repetitive nearest neighbour algorithm, w skrócie RNN) – algorytm służący do rozwiązywania problemu komiwojażera korzystający z algorytmu najbliższego sąsiada.

Algorytm polega na wielokrotnym wykonaniu algorytmu najbliższego sąsiada w taki sposób, aby każdy wierzchołek raz był wierzchołkiem początkowym. Następnie algorytm zwraca najlepsze spośród otrzymanych rozwiązań.

Dla grafu pełnego algorytm ma złożoność O(n3), gdzie n jest liczbą wierzchołków. W trakcie wykonywania algorytmu RNN n razy zostanie wykonany algorytm najbliższego sąsiada, który ma złożoność czasową O(n2).

Algorytm RNN nie daje gwarancji znalezienia rozwiązania optymalnego. W odróżnieniu od algorytmu najbliższego sąsiada daje jednak gwarancję, że zwróci rozwiązanie co najmniej tak dobre, jak n/2-1 innych rozwiązań (dowód i więcej informacji na ten temat znajduje się w pracy podanej w bibliografii).

→ Czytaj całość
Polityka prywatnościKontakt