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在Bellman-Ford算法中 我们可以看到大量的优化空间:如果一个点的最短路径已经确定了,那么它就不会再改变,因此不需要再处理。换句话说:我们每次只对最短路径改变了的顶点的所有出边进行操作
使用一个队列就可以实现这个“轮流处理“的效果:
具体操作:选取一个顶点,入队,枚举它的出边,进行松弛,把松弛后最短距离改变的点入队,然后将最初选取的顶点(队首)出队,对新的队首顶点重复上述操作。
注意:队列中同一时刻不能有两个相同的顶点,因此如果要入队的顶点已经在队列中就不再将其入队,这就需要一个标记数组来实现。
引入C++STL中的vector和queue,写出代码如下:
/*队列优化的bellman-ford算法*/ # include<iostream> # include<queue> # include<algorithm> # include<vector> using namespace std; const int MAXN = 100; const int INF = 99999999; int book[MAXN], dis[MAXN]; int n, m;//n是顶点数,m是边数,默认顶点编号从1开始 struct edge { int to; int cost; };//边的定义 queue <int> q; int main() { int t; struct edge temp; vector <edge> e[MAXN]; cin >> n >> m; for (int i = 0; i < m; i++) { cin >> t >> temp.to >> temp.cost; e[t].push_back(temp); }//输入,初始化邻接表 //初始化dis数组 for (int i = 1; i <= n; i++) { dis[i] = INF; } dis[1] = 0;//首顶点到它的距离就是0 q.push(1);//0号顶点入队 book[1] = 1;//标记已经入队 //下面这个循环就是算法的核心部分 while (!q.empty())//当列表不为空时进行 { for (int i = 0; i < e[q.front()].size(); i++)//枚举队首节点的所有出边 { if (dis[e[q.front()][i].to] > dis[q.front()] + e[q.front()][i].cost) { dis[e[q.front()][i].to] = dis[q.front()] + e[q.front()][i].cost; //说明队首节点的第i条出边所指向的顶点的最小值可以更新 if (book[e[q.front()][i].to] == 0) { book[e[q.front()][i].to] = 1; q.push(e[q.front()][i].to);//入队 } } } book[q.front()] = 0; q.pop();//出队 } for (int i = 1; i <= n; i++) cout << dis[i] << " "; cout << endl; system("pause"); return 0; }
注意:引用vector后一定不能乱。。不能晕。。。
图论之最短路径(3)队列优化的Bellman-Ford算法(SPFA算法)
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原文地址:http://www.cnblogs.com/digitalhermit/p/5131335.html