提交 6869818b 编写于 作者: 张志晨

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上级 8558ccd0
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debug/ debug/
*.o *.o
*.obj *.obj
*.a *.a
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# 狄杰斯特拉
给定一张有向加权图,图中每条边的权重均为正整数。现在你需要从图中的一个起点出发,找到到达一个特定节点的最短路径。请编写一个程序,读入有向加权图和起点、终点,输出从起点到终点的最短距离。
## 输入描述
第一行包含三个整数n,m,s,分别表示节点数、边数和起点编号。节点编号从1到n。
接下来m行,每行包含三个整数u,v,w,表示u到v有一条有向边,边权为w。
1≤n≤1e5,1≤m≤2e5,1≤s≤n,1≤u,v≤n,1≤w≤1e9
## 输出描述
共一行,包含一个整数,表示从起点到终点的最短距离,如果不存在从起点到终点的路径,则输出INF。
## 输入样例
6 9 1
1 2 2
1 3 1
2 3 2
2 4 3
3 4 1
3 5 3
4 6 4
5 4 2
5 6 1
## 输出样例
8
## 提示
对于40%的数据,1≤n≤1e3,1≤m≤1e4,1≤w≤100。
对于100%的数据,有解保证存在且最大点数不超过1e5,边数不超过2e5。
\ No newline at end of file
import heapq
def dijkstra(graph, start, end):
# 距离数组,初始化为无穷大
dist = {node: float('inf') for node in graph}
dist[start] = 0
# 优先队列,存储节点和到起点的距离
pq = [(0, start)]
while pq:
# 取出距离起点最近的节点
distance, node = heapq.heappop(pq)
# 如果该节点已经被处理过,则跳过
if distance > dist[node]:
continue
# 更新该节点的所有邻居节点的距离值
for neighbor, weight in graph[node].items():
new_dist = dist[node] + weight
if new_dist < dist[neighbor]:
dist[neighbor] = new_dist
heapq.heappush(pq, (new_dist, neighbor))
# 返回从起点到终点的最短距离
return dist[end] if dist[end] < float('inf') else "INF"
# 读入有向加权图和起点、终点
n, m, s = map(int, input().split())
graph = {i: {} for i in range(1, n+1)}
for _ in range(m):
u, v, w = map(int, input().split())
graph[u][v] = w
# 计算从起点到终点的最短距离
print(dijkstra(graph, s, n))
5 6 1
1 2 1
1 3 4
2 3 2
2 4 5
3 4 1
4 5 1
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