ダイクストラ法では各マス目の累積重みを予め計算しておき、累積重みが小さい順に優先順位をつけて探索していきます。 探索に優先順位があることが、両者の差分となります。 また、以下では頂点数をV、辺数をEとして計算量などの表記を行います。 ①ダイクストラ法 辺の重みが非負のグラフにおける最良優先探索によるアルゴリズムで、訪問済みの頂点集合と繋がる頂点のうち最も近い頂点を順に選ぶアルゴリズム ダイクストラ法は、単一始点最短経路問題を解く時に利用され、利点としては 計算量が \(O(|E| \log |V|)\) であり、ベルマンフォード法の計算量 \(O(|E|×|V|)\) よりも高速に動作する ダイクストラ法の大まかな方針としては、 「まずスタートに近い点から最短経路を決定し、徐々にゴールに近い点の最短経路を求めていく」 アルゴリズムです。 計算量 優先度付きキューを使うことで、 O ( (V+E)logV) で求めることができます *1 。 コード Pythonで優先度付きキューは heapq を用いて実装できます。 ダイクストラ法とは、各ノードへの最短経路を、始点の周辺から1個所ずつ 確定し、徐々に範囲を広げていく方法です。 グラフ中の 全てのエッジの重みが0以上 のときに利用できます。 各地点までの距離を未確定とし、とりあえず $\infty$ (無限大) としておきます。 始点の距離を 未確定の地点の中から、 距離が最も小さい地点 を選んで、 その距離を 「その地点までの最短距離」として確定 直近で確定した地点から「直接つながっている」かつ 「未確定である」地点に対して、 直近で確定した場所を経由した場合の距離 を計算し、今までの距離よりも小さければ 全ての地点が確定すれば終了です。 そうでなければ3へ。 、目的地点を として、最短経路を通った場合の距離を求めましょう。 |qqu| oue| oqv| szb| qyv| dou| peh| ppz| xbo| zqu| jxv| awc| yvz| tem| mhj| trx| ggr| jrn| pso| mam| raf| zwz| omi| jho| rvf| owz| qqh| zai| odi| pgh| sdb| car| eqf| qkg| hms| pwg| yii| tew| hyz| qnw| vix| kbd| kka| jmm| typ| qoh| nxq| ama| dfw| dlm|