Boost的Dijkstra算法教程

Question

我很难弄清楚如何使用Boost的Dijkstra算法。我已经看过了他们的示例和文档，但我仍然不明白如何使用它。

Boost文档: http://www.boost.org/doc/libs/1_50_0/libs/graph/doc/dijkstra_shortest_paths.html

有没有人可以用代码示例一步一步地解释一下如何使用Boost的Dijkstra算法？我将Boost的adjacency_list用于我的图形，就像上面的示例链接一样。(adjacency_list：http://www.boost.org/doc/libs/1_50_0/libs/graph/doc/adjacency_list.html)

Answer 1

关于评论中的问题：

1. 根据示例VC++源代码中的注释，named parameter mechanism used存在一些问题。因此，我假设这两个分支基本上做了相同的思考，只是VC++版本更冗长(尽管我没有深入研究足够长的时间以100%确定)。
2. A property_map将顶点/边映射到与特定顶点/边关联的额外数据。例如，示例中的weightmap将权重(旅行成本)与每条边相关联。
3. predecessor_map用于记录所有顶点的路径(对于每个顶点，记录从根开始的路径上的前一个顶点)。至于为什么需要它:嗯，人们通常希望从算法中获得这些信息。
4. description中清楚地列出了这些参数。注意两个版本，一个有命名参数，另一个没有(后者在VC++中使用)。

现在，对于the documentation中给出的示例代码进行了一些循序渐进的介绍(请注意，我实际上从未使用过Boost.Graph，所以这不能保证正确性，而且我只包含了相关部分，并省略了VC++的#if )：

  const int num_nodes = 5;
  //names of graph nodes
  enum nodes { A, B, C, D, E };
  char name[] = "ABCDE";
  //edges of the graph
  Edge edge_array[] = { Edge(A, C), Edge(B, B), Edge(B, D), Edge(B, E),
    Edge(C, B), Edge(C, D), Edge(D, E), Edge(E, A), Edge(E, B)
  };
  //weights/travelling costs for the edges
  int weights[] = { 1, 2, 1, 2, 7, 3, 1, 1, 1 };
  int num_arcs = sizeof(edge_array) / sizeof(Edge);

  //graph created from the list of edges
  graph_t g(edge_array, edge_array + num_arcs, weights, num_nodes);
  //create the property_map from edges to weights
  property_map<graph_t, edge_weight_t>::type weightmap = get(edge_weight, g);

  //create vectors to store the predecessors (p) and the distances from the root (d)
  std::vector<vertex_descriptor> p(num_vertices(g));
  std::vector<int> d(num_vertices(g));
  //create a descriptor for the source node
  vertex_descriptor s = vertex(A, g);

  //evaluate dijkstra on graph g with source s, predecessor_map p and distance_map d
  //note that predecessor_map(..).distance_map(..) is a bgl_named_params<P, T, R>, so a named parameter
  dijkstra_shortest_paths(g, s, predecessor_map(&p[0]).distance_map(&d[0]));

正如我在评论中亲自提到的那样，我发现使用lemon比使用Boost.Graph更直观，所以您可能想要看一看它