trường hợp C1N2 < C2(Nlog N + M), nếu điều này xảy ra thì thuật toán Dijkstra nguyên thủy chạy nhanh hơn.
2.5. Kết luận chương
Chương 2 của đề tài đã ứng dụng Fibonacci heap để cải tiến thuật toán Dijkstra giải bài toán tìm đường đi ngắn nhất trên đồ thị, khi áp dụng Dijkstra Dijkstra giải bài toán tìm đường đi ngắn nhất trên đồ thị, khi áp dụng Dijkstra Fibonacci heap thì hiệu quả hơn rất nhiều so với khi áp dụng thuật toán Dijkstra nguyên thủy. Trong trường hợp số đỉnh lớn và đồ thị thưa chương trình áp dụng Dijkstra Fibonacci heap có thể chạy nhanh hơn hàng trăm lần.
KẾT LUẬN
Fibonacci heap là một cấu trúc dữ liệu trừu tượng tương đối mạnh, nó có thể được ứng dụng để cải tiến một số thuật toán như Dijkstra, Kruskal, sắp có thể được ứng dụng để cải tiến một số thuật toán như Dijkstra, Kruskal, sắp xếp vun đống vv. Điểm mấu chốt của Fibonacci heap là nó trì hoãn một số thao tác chưa cần thực hiện khi còn có thể, mục đích của việc này là nhằm chờ đến lúc buộc phải thực hiện các công việc đã trì hoãn thì thực hiện cùng một lúc nhiều công việc, điều đó giúp giảm bớt các phép tính toán. Mặt khác, nếu số lượng các cây trong một Fibonacci heap không lớn thì có thể nhanh chóng xác định nút cực tiểu mới bằng thủ tục EXTRACT_MIN.
Đề tài đã ứng dụng Fibonacci heap vào việc cải tiến thuật toán Dijkstra tìm đường đi ngắn nhất trên đồ thị, hiệu quả của nó đã được trình bày ở phần tìm đường đi ngắn nhất trên đồ thị, hiệu quả của nó đã được trình bày ở phần trên, chương trình chi tiết xin xem ở phần phụ lục. Còn những ứng dụng khác của Fibonacci heap như đã nêu ở chương 1 xin dành để các em học sinh tự giải quyết như là những bài tập.
Một lần nữa chúng tôi rất mong nhận được những ý kiến đóng góp quý báu của các thầy cô giáo, các em học sinh và các độc giả. Chúng tôi xin chân báu của các thầy cô giáo, các em học sinh và các độc giả. Chúng tôi xin chân thành cảm ơn.