大家好，今天来为大家分享深入解析：高效编程的核心——数据结构详解的一些知识点，和的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
首先求出从源点到所有顶点的路径w()，并将到不能直接到达的顶点的路径设置为。找出这些路径（）中长度最短的路径，并更新每条路径： 如果图中存在弧（），则w() + w() w()，将() 替换为路径()，并更新路径长度。在更新的路径中，找到长度最短的路径，以此类推，直到访问完所有顶点。时间复杂度：O()
C语言实现void Dijkstra(图G, int v){
//Visited数组用于表示该节点是否被访问过
int* 已访问=(int*)malloc(sizeof(int)*G-vexnum);
//距离数组用于表示起点到每个节点的最短距离
int* 距离=(int*)malloc(sizeof(int)*G-vexnum);
//Parent数组用于表示当前节点的前驱
int* 父级=(int*)malloc(sizeof(int)*G-vexnum);
for(int i=0; i G-vexnum; i++){//初始化三个数组
访问过[i]=0；
距离[i]=MAXINT；
父级[i]=-1；
}
访问过[v]=1；
距离[v]=0；
父级[v]=-2； //起点父节点设置为-2
int 访问次数=1, cur=v; //设置当前节点为v
while(visitednum G-vexnum){
//更新
for(int i=0; i G-vexnum; i++){//如果起点到当前节点的距离与边权重之和小于到本节点的距离，则更新
if(Visited[i]==0 (G-arcs[cur][i] + 距离[cur] 距离[i])){
距离[i]=G-arcs[cur][i] + 距离[cur];
父级[i]=cur；
}
}
//扫描
int 最小值=MAXINT，添加=-1；
for(int i=0; i G-vexnum; i++){//在未访问过的节点中找到距离最小的节点
if(访问[i]==0 距离[i]最小值){
最小值=距离[i]；
添加=我；
}
}
//添加
Visited[add]=1;//设置未访问节点中距离最小的节点为已访问
visitnum++;//更新访问过的节点数
当前=添加；
}
for(int i=0; i G-vexnum; i++){//打印最短距离
printf("%d", 距离[i]);
}
printf("n");
for(int i=0; i G-vexnum; i++){//打印父节点信息
printf("%d", 父级[i]);
}
}
Floyd算法
算法思想从到的所有可能路径中逐一测试每个顶点，选择算法流程长度最短的路径。初始设一个n阶距离方阵，令其对角线元素为0，如果有弧，则对应元素为权重，否则为无穷大。逐渐尝试向原始直接路径添加中间顶点。如果添加中间顶点后路径变短，请修改它。否则，维持原值。测试完所有顶点后，算法结束。即对于图中每个顶点，检查w()+w()的长度是否小于w()。如果小于，则更新距离矩阵。时间复杂度：O()
C语言实现无效弗洛伊德（图G）{
//分配空间
int** 距离=(int**)malloc(sizeof(int*)*G-vexnum);
for(int i=0; i G-vexnum; i++)距离[i]=(int*)malloc(sizeof(int)*G-vexnum);
int** 源=(int**)malloc(sizeof(int*)*G-vexnum);
for(int i=0; i G-vexnum; i++)Source[i]=(int*)malloc(sizeof(int)*G-vexnum);
for(int i=0; i G-vexnum; i++){
for(int j=0; j G-vexnum; j++){
距离[i][j]=G-arcs[i][j];
if(i !=j)Source[i][j]=j;
否则源[i][j]=-1；
}
}
//算法体
for(int k=0; k G-vexnum; k++){
for(int i=0; i G-vexnum; i++){
for(int j=0; j G-vexnum; j++){
if(距离[i][k] + 距离[k][j] 距离[i][j]){
距离[i][j]=距离[i][k] + 距离[k][j]；
源[i][j]=源[i][k]；
}
}
}
}
//打印距离矩阵
printf("距离矩阵：n");
for(int i=0; i G-vexnum; i++){
for(int j=0; j G-vexnum; j++){
printf("%5d", 距离[i][j]);
}
printf("n");
}
//打印路径矩阵
printf("源矩阵：n");
for(int i=0; i G-vexnum; i++){
for(int j=0; j G-vexnum; j++){
printf("%5d", Source[i][j]);
}
printf("n");
}
//释放空间
for(int i=0; i G-vexnum; i++){
自由（距离[i]）；
免费（来源[i]）；
}
自由（距离）；
关于深入解析：高效编程的核心——数据结构详解和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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用户评论
真沒想到數據結構這麼重要!
有14位网友表示赞同！
學了數據結構以後，寫程式真的比較快了。
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我以前覺得數據結構很抽象，現在才了解它的實用性
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打算學習一下不同的數據結構類型，像是堆和圖啊。
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想了解更多關於高效算法的知識，好像跟數據結構有密不可分的關系？
有20位网友表示赞同！
難怪每次考試裡都出現數據構造題，它真是一個關鍵的概念！
有12位网友表示赞同！
感覺數據結構是程式設計的基礎，一定要牢固掌握。
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最近在研究資料庫系統，發現數據結構在這裡應用得非常廣泛。
有14位网友表示赞同！
聽說有一些特殊數據結構專門用於人工智慧領域。
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覺得學習一個新的數據結構就像解開了一個新的程式設計工具！
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希望學到一些實用的數據结构演算法知識，可以幫助我更有效率地解決問題。
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以前只知道陣列和 linked list，現在想拓展更多的學科知識！
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好像每個程式設計語言都有自己專屬的數據結構類型？
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感覺學習數據結構是一趟很有趣的探索之旅!
有17位网友表示赞同！
想要了解如何在实际编程中运用不同的数据结构。
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最近在做些需要用到複雜算法的任務，可能要研究一下新的資料結構。
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覺得学习数据结构可以提升我解决问题的思维能力！
有19位网友表示赞同！
希望找到一些學習數據結構的好資源和教程！
有20位网友表示赞同！
真想多了解一點關於數據結構的歷史發展以及演變!
有7位网友表示赞同！