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【目录】

1. 算法描述

2. 算法正确性证明

   1. a) 数学归纳法的证明过程
   2. b) 证明Dijkstra算法的正确性

算法描述

Dijkstra算法(狄杰斯特拉算法)：
一种基于广度优先搜索和贪婪思想的求解 无负边有向赋权图单源最短路径 的算法。
算法将所有顶点区分为「到源点 $s$ 的最短距离」(以后简称「距离」) 已确定 和 未确定 的顶点。算法开始前所有顶点的距离均未确定(一般置为$Infinity$)，初始时置 $s$ 的距离为 0。以一个while循环查询当前 是否有距离未确定 的顶点，若有则将其中距离最小者 $v$ 选为 当前顶点，并使其距离已知。然后以BFS的方式松弛 $v$ 的邻接顶点 $w$ 并更新 $w$ 的前驱为 $v$。当不再有未确定距离的顶点时算法结束，此时每一个顶点的距离均最小。通过递归寻找节点的前驱可以得到 $s$ 到该顶点的具体的最短路径。

松弛操作 是最短路径算法的关键，在确定当前顶点 $v$ (最新成为已确定距离的顶点) 后立即操作，目的是更新 $v$ 的邻接顶点 $w$ 的距离和其前驱。如下图，$s$ 经过若干个顶点到 $a$ 和 $b$，$a$ 和 $b$ 邻接 $c$。假设此时 $dw=Inifinity$，$da=5$，$db=10$。

$a$ 先于 $b$ 成为当前顶点，由于 $da+|(a,w)|=15<Infinity$，故 $a$ 松弛 $dw$，并将 $w$ 的前驱置为 $a$，$w.pre=a$。

$b$ 成为当前顶点时，由于 $db+|(b,w)|=11<15$，故 $b$ 松弛 $dw$，并将 $w$ 的前驱置为 $b$，$w.pre=b$。

一个直观的观察是，来自 $w$ 入边的松弛，使得 $dw$ 不断更新至所有可能的路径距离的最小值。以下严格证明该算法正确性。

算法正确性证明

利用数学归纳法(结合反证法)证明。

本证明参考了这个帖子。

a) 数学归纳法的证明过程

1. 起始验证。对于命题 $P(n)$，当 $n=1$ 时命题 $P$ 成立。

2. 假设命题成立。假设命题 $P(n)$ 在 $n=m(m>1,m\in N)$ 时成立。

3. 递推证明。根据2的假设，若能证明 $n=m+1$ 时命题 $P$ 成立，则命题得证。

例如，有命题 $P：1+2+\mathrm{3...}+n=n\ast (n+1)/2$，按照数学归纳法证明如下：

1. 起始验证。当 $n$ 等于 $1$ 时，$1=1\ast (1+1)/2$，命题成立。

2. 假设命题成立。假设命题等于 $m$ 时成立，$1+2+3+...+m=m\ast (m+1)/2$。

3. 递推证明。根据2的假设，如果能证明 $n=m+1$ 时命题正确，则命题 $P$ 成立。

   证明：在2所示式子左右两边加上 $m+1$，得到 $1+2+3+...+m+(m+1)=m\ast (m+1)/2+(m+1)$

   等号右边可以写成 $(m+1)\ast (m+2)/2$，显然该形式就是将 $n=m+1$代入原命题 $P$ 的形式，证毕。

b) 证明Dijkstra算法的正确性

命题 $P$：Dijkstra算法第 $n$ 次进入while时，会将第 $n$ 个顶点加入距离已确定顶点集合 $A$ 中，此时对于顶点 $\forall v\in A($共 $n$ 个)，总有 $dv=\delta v$。

※ $dv$ 表示由Dijkstra算法得到的最短距离估计，对于源点 $s$ ，在程序开始时赋予 $ds=0$，对于其他顶点，由松弛操作得到。$\delta v$ 表示实际的顶点 $v$ 到源点的最短距离。

1. 起始验证。当 $n$ 等于 $1$ 时，$A$ 集合中只有源点 $s$ 自身，$ds=0$ (程序开始时赋值得到)，且知 $\delta v=0$，故 $n=1$ 时命题正确。

2. 假设命题成立。假设命题 $P$ 在 $n$ 等于 $m$ 时，$P(m)$ 成立，即算法经过 $m$ 次while，得到具有 $m$ 个顶点的集合 $A$，对于顶点 $\forall v\in A$ (共 $m$ 个)，总有 $dv=\delta v$。

3. $P(m+1)$ 递推证明。根据 2 的假设，如果能证明第 $m+1$ 个顶点 $u$ 被放入集合 $A$ 时有 $du=\delta u$，则命题 $P$ 成立。

   更详细地，$|A|=m$ 时，在点集 $B(B=S-A)$ 中根据算法规则找到距离最短的顶点 $u$，将该顶点将作为第 $m+1$ 个顶点放入A中，放入后 $|A|=m+1$，如果能证明 $du=\delta u$，使得 $P(m+1)$ 成立，则对于顶点 $\forall v\in A$ (共 $m+1$ 个)，有 $dv=\delta v$。

   以反证法证明之。

   
   3.1 🤔 假设 $m+1$ 时 $du = δu$ 不成立，即有如下式(1)， 之后的目标是 **根据已知条件导出某种矛盾情形**，推翻该假设。

   (1) $\delta u<du$

   ※ $\delta u$ 是实际的 $u$ 到源点的最短距离，$du=\delta u$ 不成立时只能是 $\delta u<du$。算法保证了从 $s$ 到 $u$ 的过程一定是一条由图中的有向边构成的 连续路径，只要是连续路径，无论有多少条这样的路径，一定有一条最短路径，其长度记作 $\delta u$。并使得其他路径长度必大于等于 $\delta u。$

   
   3.2 🤔 根据3.1的假设，存在一条从源点 $s$ 到 $u$ 的路径 $Pu$，该路径是 $s$ 到 $u$ 的最短路径，即 $|Pu| = δu < du$。路径 $Pu$ 一定有不在 $A$ 集内的顶点 (至少有 $u$ 不在 $A$ 集中，注意此时 $u$ 还未被选入 $A$ 中)，同时也有在 $A$ 集中的点 (至少有 $s$ 点在 $A$ 集中)，可以假设 $Pu$ 经过 $x$ 和 $y$，其中 $x$ 在A中 (可以是 $s$)，$y$ 在B中 (可以是 $u$ 本身)，$y$ 到 $u$ 的过程中也可以再进入 $A$，如下图。$Px$ 为 $Pu$ 在顶点 $x$ 结束的子路径，因为路径 $Px + (x, y)$ 为路径 $Pu$ 的一部分，所以有：

   (2) $|Px|+|(x,y)|\le |Pu|=\delta u$

   这是显然的，因为 $Px+(x,y)$ 是 $Pu$ 的一部分，当 $y=u$ 时取到等号。

   

   
   

   3.3 🤔 在 $x$ 之前被选中进入 $A$ 集内时，对其邻接顶点 $y$ 执行过 松弛操作，该操作会比较 $dx+|(x,y)|$ 是否小于 $dy$，若小于则以 $dx+|(x,y)|$ 更新 $dy$ 的值，所以如果更新了，更新之后有 $dy=dx+|(x,y)|$ ，如果没更新，说明 $dy<dx+|(x,y)|$。假设之后 $y$ 还会被 $y$ 的其他前驱顶点更新 $dy$ 值 (当该前驱顶点进入 $A$ 集时)，那 $dy$ 只会变得更小，所以一定有：

   (3) $dy\le dx+|(x,y)|$

   比较式 (2) 和式 (3) 中的 $|Px|$ 和 $dx$，因为 $dx=\delta x$ (由步骤2的 $P(m)$ 假设给出，顶点 $x$ 是 $P(m)$ 假设的 $m$ 个顶点之一)，而 $Px$ 只是若干从 $s$ 到 $x$ 的路径之一，因此必有 $d(x)\le |Px|$，当 $Px$ 恰是 $s$ 到 $x$ 的最短路径时取到等号。所以根据式 (2) 和式 (3) 有：

   $dy\le dx+|(x,y)|\le |Px|+|(x,y)|\le |Pu|$，即

   (4) $dy\le |Pu|=\delta u$

   
   

   3.4 🤔 顶点 $y$ 与 $u$ 均在 $B$ 集中，根据算法规则，$u$ 作为第 $m+1$ 个定点被放入 $A$ 集中时，其在 $B$ 集中相比于$B$ 集中的其他顶点(自然也包括 $y$ )，到源点 $s$ 的距离最小，显然有：

   (5) $du\le dy$

   结合式 (1)，式 (4)，式 (5)得到：

   (6) $\delta u<du\le dy\le |Pu|=\delta u$ ，即 $\delta u<\delta u$

至此，由3.1的假设 「$d(u)=\delta (u)$ 不成立」导出了 矛盾，所以 $d(u)=\delta (u)$ 是成立的，Dijkstra算法正确性得证。