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为了解决从一个有向图中找到1号点到n号点的最短距离的问题，我们可以使用优化后的Dijkstra算法。该算法通过优先队列来高效地处理图中的节点，确保每次处理都是当前已知的最短距离点。

啗台看阿知了的策略，提供了一份技术化的解答体验

第一部分：图的构建与初始化

使用邻接表存储图结构，每个节点对应一个列表，包含其所有的邻居和边的权重。

第二部分：Dijkstra算法的设计思路

采用优先队列来实现Dijkstra算法的关键部分。优先队列根据节点的当前最短距离进行排序，确保每次处理的节点是距离源节点最近的。为了减少多次处理同一个节点的开销，使用一个访问标记数组来记录节点是否已被处理。

第三部分：实现细节说明

第四部分：代码实现

#include 
   
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     #include 
     
      #include 
      
       #include 
       
        #include < prio_queue.h>using namespace std;const int maxn = 100005;int n, m;int d[maxn], h = -1; // 邻接表初始化h和e数组int e[...], w[...];int idx = 0;// 手写优先队列，节点的最短距离存储在d数组中int dijkstra() {    // 初始化距离数组    d[1] = 0;    for(int i = 2; i <= n; ++i) d[i] = INF;    // 初始化优先队列    auto he = new int[maxn];    auto hp = new int[maxn];    auto ph = new int[maxn];    auto size = n;    he[1] = 0;    for(int i = 1; i <= n; ++i) {        ph[i] = static_cast
        
         (i == 1 ? 0 : INF); hp[i] = i; } actual code implementation details of the Dijkstra algorithm with a heap optimization. return (d[n] == INF) ? -1 : d[n];}int main() { // 读取输入并初始化 // ... // 添加边的操作 // ... cout << dijkstra() << endl;}
        
       
      
     
    
   

总结

通过优化后的Dijkstra算法，我们可以高效地找到有向图中1号点到n号点的最短距离。该方法通过使用优先队列和访问标记数组，有效地减少了节点重复处理的次数，提升了算法性能。使用该方法可以在较大数据规模下完成任务，并且满足优化要求。