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C#에서 최단 경로 알고리즘을 구현하는 방법

王林
풀어 주다: 2023-09-19 11:34:54
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C#에서 최단 경로 알고리즘을 구현하는 방법

C#에서 최단 경로 알고리즘을 구현하는 방법은 구체적인 코드 예제가 필요합니다

최단 경로 알고리즘은 그래프 이론에서 중요한 알고리즘으로, 그래프에서 두 정점 사이의 최단 경로를 찾는 데 사용됩니다. 이 기사에서는 C# 언어를 사용하여 Dijkstra 알고리즘과 Bellman-Ford 알고리즘이라는 두 가지 고전적인 최단 경로 알고리즘을 구현하는 방법을 소개합니다.

Dijkstra의 알고리즘은 널리 사용되는 단일 소스 최단 경로 알고리즘입니다. 기본 아이디어는 시작 정점에서 시작하여 점차적으로 다른 노드로 확장하고 발견된 노드의 최단 경로를 업데이트하는 것입니다. 아래는 Dijkstra의 알고리즘을 사용하여 최단 경로를 해결하는 샘플 코드입니다.

using System;
using System.Collections.Generic;

public class DijkstraAlgorithm
{
    private int vertexCount;
    private int[] distance;
    private bool[] visited;
    private List<List<int>> adjacencyMatrix;

    public DijkstraAlgorithm(List<List<int>> graph)
    {
        vertexCount = graph.Count;
        distance = new int[vertexCount];
        visited = new bool[vertexCount];
        adjacencyMatrix = graph;
    }

    public void FindShortestPath(int startVertex)
    {
        // 初始化距离数组和访问数组
        for (int i = 0; i < vertexCount; i++)
        {
            distance[i] = int.MaxValue;
            visited[i] = false;
        }

        // 起始顶点到自身的距离为0
        distance[startVertex] = 0;

        for (int i = 0; i < vertexCount - 1; i++)
        {
            int u = FindMinDistance();

            // 标记u为已访问
            visited[u] = true;

            // 更新u的邻接顶点的距离
            for (int v = 0; v < vertexCount; v++)
            {
                if (!visited[v] && adjacencyMatrix[u][v] != 0 && distance[u] != int.MaxValue
                    && distance[u] + adjacencyMatrix[u][v] < distance[v])
                {
                    distance[v] = distance[u] + adjacencyMatrix[u][v];
                }
            }
        }

        // 输出最短路径
        Console.WriteLine("顶点    最短路径");
        for (int i = 0; i < vertexCount; i++)
        {
            Console.WriteLine(i + "    " + distance[i]);
        }
    }

    private int FindMinDistance()
    {
        int minDistance = int.MaxValue;
        int minDistanceIndex = -1;
        for (int i = 0; i < vertexCount; i++)
        {
            if (!visited[i] && distance[i] <= minDistance)
            {
                minDistance = distance[i];
                minDistanceIndex = i;
            }
        }
        return minDistanceIndex;
    }
}

public class Program
{
    public static void Main(string[] args)
    {
        // 构建示例图
        List<List<int>> graph = new List<List<int>>()
        {
            new List<int>() {0, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 8, 0},
            new List<int>() {4, 0, 8, 0, 0, 0, 0, 11, 0},
            new List<int>() {0, 8, 0, 7, 0, 4, 0, 0, 2},
            new List<int>() {0, 0, 7, 0, 9, 14, 0, 0, 0},
            new List<int>() {0, 0, 0, 9, 0, 10, 0, 0, 0},
            new List<int>() {0, 0, 4, 0, 10, 0, 2, 0, 0},
            new List<int>() {0, 0, 0, 14, 0, 2, 0, 1, 6},
            new List<int>() {8, 11, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 7},
            new List<int>() {0, 0, 2, 0, 0, 0, 6, 7, 0}
        };

        // 使用Dijkstra算法求解最短路径
        DijkstraAlgorithm dijkstraAlgorithm = new DijkstraAlgorithm(graph);
        dijkstraAlgorithm.FindShortestPath(0);
    }
}
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Bellman-Ford 알고리즘은 음의 가중치 그래프를 사용하여 최단 경로 문제를 해결하기 위한 알고리즘입니다. 정점의 최단 경로를 점진적으로 업데이트하기 위해 동적 프로그래밍 아이디어를 사용합니다. 다음은 Bellman-Ford 알고리즘을 사용하여 최단 경로를 푸는 샘플 코드입니다.

using System;
using System.Collections.Generic;

public class BellmanFordAlgorithm
{
    private int vertexCount;
    private int[] distance;
    private List<Edge> edges;

    private class Edge
    {
        public int source;
        public int destination;
        public int weight;

        public Edge(int source, int destination, int weight)
        {
            this.source = source;
            this.destination = destination;
            this.weight = weight;
        }
    }

    public BellmanFordAlgorithm(int vertexCount)
    {
        this.vertexCount = vertexCount;
        distance = new int[vertexCount];
        edges = new List<Edge>();
    }

    public void AddEdge(int source, int destination, int weight)
    {
        edges.Add(new Edge(source, destination, weight));
    }

    public void FindShortestPath(int startVertex)
    {
        // 初始化距离数组
        for (int i = 0; i < vertexCount; i++)
        {
            distance[i] = int.MaxValue;
        }

        // 起始顶点到自身的距离为0
        distance[startVertex] = 0;

        // 迭代vertexCount-1次,更新距离
        for (int i = 0; i < vertexCount - 1; i++)
        {
            foreach (Edge edge in edges)
            {
                if (distance[edge.source] != int.MaxValue && distance[edge.source] + edge.weight < distance[edge.destination])
                {
                    distance[edge.destination] = distance[edge.source] + edge.weight;
                }
            }
        }

        // 检查是否存在负权环路
        foreach (Edge edge in edges)
        {
            if (distance[edge.source] != int.MaxValue && distance[edge.source] + edge.weight < distance[edge.destination])
            {
                Console.WriteLine("图中存在负权环路");
                return;
            }
        }

        // 输出最短路径
        Console.WriteLine("顶点    最短路径");
        for (int i = 0; i < vertexCount; i++)
        {
            Console.WriteLine(i + "    " + distance[i]);
        }
    }
}

public class Program
{
    public static void Main(string[] args)
    {
        // 构建示例图
        int vertexCount = 5;
        BellmanFordAlgorithm bellmanFordAlgorithm = new BellmanFordAlgorithm(vertexCount);
        bellmanFordAlgorithm.AddEdge(0, 1, 6);
        bellmanFordAlgorithm.AddEdge(0, 2, 7);
        bellmanFordAlgorithm.AddEdge(1, 2, 8);
        bellmanFordAlgorithm.AddEdge(1, 4, -4);
        bellmanFordAlgorithm.AddEdge(1, 3, 5);
        bellmanFordAlgorithm.AddEdge(2, 4, 9);
        bellmanFordAlgorithm.AddEdge(2, 3, -3);
        bellmanFordAlgorithm.AddEdge(3, 1, -2);
        bellmanFordAlgorithm.AddEdge(4, 3, 7);

        // 使用Bellman-Ford算法求解最短路径
        bellmanFordAlgorithm.FindShortestPath(0);
    }
}
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위는 C# 언어를 사용하여 Dijkstra 알고리즘과 Bellman-Ford 알고리즘을 구현한 샘플 코드입니다. 이 두 가지 알고리즘을 사용하면 그래프의 최단 경로 문제를 해결할 수 있습니다.

위 내용은 C#에서 최단 경로 알고리즘을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

원천:php.cn
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