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单源最短路径权威发布_单源最短路径什么意思(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

单源最短路径

Dijkstra算法：找到最短路径的秘诀 Dijkstra算法是一种非常经典的图搜索算法，专门用来解决单源最短路径问题。它可以在带有非负权重的图中，找到从一个起点到所有其他节点的最短路径。这个算法是由荷兰计算机科学家Edsger W. Dijkstra提出的，因此得名。今天我们来深入了解一下它的工作原理、优势以及应用场景！𐟓 Dijkstra算法的工作原理初始化：首先，我们把起始节点的距离设为0，其他节点的距离设为“无穷大”。选择最近节点：然后，我们访问那些未访问的、当前距离最小的节点，并更新它们相邻节点的路径。重复过程：每次选择当前未访问节点中的“最小距离”节点，重复上述过程。结束条件：当所有节点都被访问时，算法结束。 Dijkstra算法之所以有效，是因为它在每一步都选择最低成本的路径，最终得到最优解。 Dijkstra算法的优势高效性：在优先队列(priority queue)结构的帮助下，Dijkstra算法能快速找到最短路径，时间复杂度较低。最短路径：在非负权重的图中，Dijkstra算法能准确找到最短路径。适用单源路径：对从单个起点到其他所有节点的最短路径计算非常适用。 Dijkstra算法的应用场景导航系统：比如GPS导航，使用Dijkstra算法找到从当前位置到目的地的最短路径。网络路由协议：比如OSPF协议，应用Dijkstra算法寻找IP网络中的最短路径。交通工程：优化交通流量，帮助实现最优的路线规划，减少拥堵。机器人路径规划：机器人利用Dijkstra算法，在避开障碍的前提下找到最短路径。电信通信：优化数据包路径，提高传输效率，减少网络延迟。 Dijkstra算法是一个强大的路径优化工具，特别适合非负权重图的路径问题。从导航到通信，各行各业都离不开它的应用。你学会了吗？𐟔倀

𐟒淚Ž为机试满分攻略 𐟎‰恭喜！你也在寻找华为机试的满分秘诀吗？这里有一份超详细的攻略等你来拿！ 𐟔第一题：栈模拟题目给出一串扑克牌序列，要求每三个相同牌可抵消，最后输出剩余序列。 𐟒ᦀ路：使用数组stk[hh]模拟栈，扫描输入并插入栈中。判断栈顶三个元素是否相等，相等则抵消，否则略过。最后从头到尾打印数组元素即可。 𐟔第二题：深度优先遍历题目要求遍历图中的每个连通图，计算两种权重信息的和，判断是否大于阈值。 𐟒ᦀ路：利用map记录节点编号到序号的映射，存储每个节点的后继节点。从根节点开始dfs遍历，统计满足条件的连通图个数。 𐟔第三题：单源最短路径题目给出联通图和故障节点，要求按距离分配故障节点权重。 𐟒ᦀ路：使用spfa或dijkstra算法求出故障节点到每个节点的最短距离，对距离排序后依次判断。 𐟎ˆ快来试试吧，祝你机试满分！加油！

算法工程师必备的数据结构与算法指南大家好！今天为大家整理了一些算法工程师在求职过程中需要掌握的数据结构与算法知识。掌握了这些内容，笔试和面试都能轻松应对！ ✅基础篇基础知识：时间复杂度、空间复杂度等。线性表：顺序表、单链表、双链表、循环链表。队列和栈。递归算法。树与二叉树：递归和非递归遍历。二叉搜索树（BST）。二分查找。二叉平衡树（AVL）。 ✅提高篇散列表（哈希表）。堆。哈夫曼树与哈夫曼编码。并查集。串（KMP算法）。分治算法。贪心算法。回溯算法。动态规划：常见问题如LCS、LIS等。 ✅图论必会算法 DFS深度优先搜索。广度优先搜索。 Dijkstra单源最短路径算法。 Floyd多源最短路径算法。 Prim和Kruskal最小生成树算法。拓扑排序和关键路径。 ✅排序必知算法交换类：冒泡排序、快速排序。插入类：直接插入排序、希尔排序。选择类：简单选择排序、堆排序。归并排序、桶排序、计数排序、基数排序。 ✅高级数据结构红黑树。树。跳跃表。字典树（Trie）。树状数组。后缀数组和后缀树。线段树。 ✴️笔试面试常遇问题快速幂。大数加减乘除。位运算。欧几里得算法（GCD）求最大公约数和最小公倍数。滑动窗口、双指针。约瑟夫环问题。求素数（素数筛）。回文串（马拉车算法）。希望这些内容能帮助大家更好地准备算法工程师的求职，祝大家面试顺利！𐟓𓀀

Dijkstra与Prim算法：异同详解 Dijkstra算法和Prim算法都是基于贪心策略的经典算法，它们在实现上有着许多相似之处，但解决的问题和应用场景却大相径庭。以下是它们的详细对比： 𐟐𞠨𔪥🃧햧•导š两种算法都采用贪心策略，每一步都选择当前最优的选择，期望最终得到全局最优解。 𐟔„ 优先队列：在实现上，Dijkstra和Prim都可以使用优先队列（如二叉堆）来高效地选择下一个处理的元素。 𐟌𑠩€步构建解：两种算法都是通过逐步增加元素来构建最终解，直到找到完整的最短路径树或最小生成树。 𐟚栨磥†𓩗˜： Dijkstra算法：用于在加权图中找到从单个源点到所有其他顶点的最短路径。 Prim算法：用于在加权无向图中找到最小生成树，即连接所有顶点的边的权值之和最小的树。 𐟏† 算法目的： Dijkstra算法：目的是找到单源最短路径，即从源点到每个顶点的最短距离。 Prim算法：目的是构建最小生成树，不关心从某个特定源点到其他顶点的路径。 𐟔— 边的选择： Dijkstra算法：每次选择当前未处理顶点中距离源点最近的顶点，并更新其他顶点的最短路径。 Prim算法：每次选择连接已选顶点和未选顶点之间权值最小的边，并将这条边和它连接的未选顶点加入到最小生成树中。 𐟓 初始条件： Dijkstra算法：从源点开始，初始化源点到自身的距离为0，到其他所有顶点的距离为无穷大。 Prim算法：可以从任意顶点开始，初始化时选择一个顶点，并将其加入到最小生成树中。 𐟚련𔟦ƒ边的处理： Dijkstra算法：不能处理负权边，因为负权边可能导致已经确定的最短路径被更新为更短的路径，从而破坏贪心策略的有效性。 Prim算法：可以处理负权边，因为最小生成树的目标是选择总权值最小的边集，而不是单个路径的最短长度。 𐟕’ 算法复杂度： Dijkstra算法：使用优先队列实现时，时间复杂度通常是O((V+E)logV)。 Prim算法：使用优先队列实现时，时间复杂度也是O((V+E)logV)，但在实际应用中，Prim算法的常数因子通常比Dijkstra算法小。 𐟌 应用场景： Dijkstra算法：适用于寻找单个源点到其他所有顶点的最短路径，如地图导航。 Prim算法：适用于构建网络的最小生成树，如电信网络的设计。通过以上对比，我们可以看到Dijkstra和Prim算法在实现和解决问题上各有千秋，选择哪种算法取决于具体的应用场景和需求。

𐟚€华为ICT部门AI岗求职攻略𐟌Ÿ 𐟓… 3月29日，投递简历，开启华为ICT部门AI岗的求职之旅！𐟒𜊊𐟓š 4月17日，机试挑战！三道题目，难度逐渐升级，分别是100、200、300分。𐟒ꊊ𐟔 T1题：给定字符串，相邻三个字符重复时消除，求最后剩下的串是什么？Python输入需strip()，小心别踩坑哦！𐟘‰ 𐟌𓠔2题：若干棵树，每个点有权重，统计权重和大于给定阈值的树的数量。并查集与dfs，你更倾向于哪种解法呢？𐟤” 𐟗𚯸 T3题：加权图，节点有负载容量，节点损坏需转移负载。单源最短路问题，你准备好迎接挑战了吗？𐟒劊𐟓ž 4月18日，性格测试来袭！中午11点发邮件，24点前完成。简单的性格选择题，你准备好了吗？𐟘„ 𐟓ž 5月10日左右，HR来电，面试时间定档5月16日！𐟎‰ 𐟒𜠵月16日，面试日！技术面与主管面，全方位考察你的能力与素质。轻松应对，展现你的才华吧！✨ 𐟎‰ 6月17日上午，收到offer短信！下一站，华为等你来！𐟚€ 快来加入华为的大家庭吧！𐟌Ÿ

𐟔妎Œ握这些技巧，轻松进入互联网大厂！ 1⃣️基础篇编程语言：掌握基本语法和语言特性。基础知识：了解时间复杂度和空间复杂度等概念。问题抽象能力：能够用数学语言描述问题。数组：熟悉数组的基本操作。链表：掌握单链表、双向链表和循环链表。队列：了解队列的基本原理。栈：熟悉栈的基本操作。堆：掌握堆的排序和堆的优先级队列。递归算法：熟悉递归算法的应用。二叉树：掌握二叉树的遍历方式。二分查找：了解二分查找的原理。 2⃣️提高篇散列表：掌握哈希表的基本原理。大根堆、小根堆、优先队列：熟悉堆的应用场景。哈夫曼树：掌握哈夫曼编码的基本原理。并查集：了解并查集的应用场景。字符串：掌握KMP算法。分治算法：熟悉分治算法的应用。暴力枚举：掌握暴力枚举的基本原理。贪心算法：了解贪心算法的应用场景。回溯算法：熟悉回溯算法的基本原理。位运算：掌握位运算的基本操作。欧几里得算法：了解最大公约数和最小公倍数的计算方法。滑动窗口、双指针：熟悉滑动窗口和双指针的应用场景。经典动态规划：掌握背包问题、LCS和LIS问题的基本原理。 3⃣️排序篇冒泡排序：熟悉冒泡排序的基本操作。快速排序：掌握快速排序的原理。直接插入排序：了解直接插入排序的基本原理。希尔排序：熟悉希尔排序的应用场景。选择排序：掌握选择排序的基本操作。堆排序：了解堆排序的原理。归并排序：熟悉归并排序的基本操作。桶排序：掌握桶排序的原理。计数排序：了解计数排序的应用场景。基数排序：熟悉基数排序的基本原理。 4⃣️图论篇有向图：掌握有向无环图的基本原理。无向图：了解无向图的基本操作。图的存储：熟悉图的存储方式。图的遍历：掌握DFS深度优先搜索和BFS广度优先搜索的原理。单源最短路径算法：了解Dijkstra、Bellman-Ford和SPFA算法的应用场景。多源最短路径算法：熟悉Floyd算法的基本原理。最小生成树：掌握Prim和Kruskal算法的应用场景。拓扑排序：了解拓扑排序的原理。 5⃣️进阶篇红黑树：熟悉红黑树的基本操作（现在很少考）。 B树、B+树：了解B树和B+树的应用场景。动态规划：掌握树形dp、区间dp、状态压缩dp和数位dp的基本原理。字典树：熟悉Trie树的基本操作。树状数组：了解树状数组的应用场景。后缀数组和后缀树：掌握后缀数组和后缀树的基本原理。线段树：熟悉线段树的基本操作。快速幂、矩阵快速幂：了解快速幂和矩阵快速幂的原理。三分法：掌握三分法的基本原理（很少考）。网络流：熟悉最小费用最大流的应用场景。

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