标签：方法 简单的 退出 man 执行 广度优先 struct 更新 idt
一、Bellman-Ford
Bellman-Ford 算法是一种用于计算带权有向图中单源最短路径(当然也可以是无向图)。与Dijkstra相比的优点是，也适合存在负权的图。
若存在最短路(不含负环时)，可用Bellman-Ford求出，若最短路不存在时，Bellman-Ford只能用来判断是否存在负环。
松弛：
每次松弛操作实际上是对相邻节点的访问(相当于广度优先搜索)，第n次松弛操作保证了所有深度为n的路径最短。由于图的最短路径最长不会经过超过|V| - 1条边，所以可知贝尔曼-福特算法所得为最短路径，也可只时间复杂度为O(VE)。
负边权操作：
与迪科斯彻算法不同的是，迪科斯彻算法的基本操作“拓展”是在深度上寻路，而“松弛”操作则是在广度上寻路，这就确定了贝尔曼-福特算法可以对负边进行操作而不会影响结果。
负权环判定：
因为负权环可以无限制的降低总花费，所以如果发现第n次操作仍可降低花销，就一定存在负权环。
基本操作：
正确性：
Bellman-Ford 算法采用动态规划进行设计，实现的时间复杂度为 O(V*E)，其中 V 为顶点数量，E 为边的数量。简单的说我们用
dis[k][v]表示经过前i个顶点到达v的最短路，易得转移方程dis[k][v] = min(dis[k][v],dis[ k -1][u] + w)。未使用滚动数组优化空间时，实现的代码如下：
1 int dis[maxv][maxv]; //dis[k][v];表示选取前k个时到达i的最短距离 2 struct Edge 3 { 4 int u, v, w; 5 }edge[maxv]; 6 int n, m; 7 8 void Bellman_Ford(int s) 9 { 10 memset(dis, INF, sizeof(dis)); 11 for (int i = 1; i <= n; i++) dis[i][s] = 0; 12 for (int k = 1; k <= n - 1; k++) 13 for (int i = 0; i < m; i++) 14 { 15 int u = edge[i].u, v = edge[i].v, w = edge[i].w; 16 dis[k][v] = min(dis[k][v], dis[k - 1][u] + w); 17 } 18 }
优化：
循环的提前退出：
在实际操作中，贝尔曼-福特算法经常会在未达到 |V| - 1 次前就出解，|V| -1 其实是最大值。于是可以在循环中设置判定，在某次循环不再进行松弛时，直接退出循环，进行负权环判定。
队列优化：
即SPFA
二、SPFA
是一个用于求解有向带权图单源最短路径的改良的贝尔曼-福特算法(当然也可以通过将每条边换为两条逆向的边来用于无向图)。这一算法被认为在随机的稀疏图上表现出色，并且极其适合带有负边权的图。然而SPFA在最坏情况的时间复杂度与Bellman-Ford算法相同，因此在非负边权的图中仍然最好使用Dijkstra。
原理：
基于Bellman-Ford之外，再可以确定，松弛操作必定只会发生在最短路径前导节点松弛成功过的节点上，用一个队列记录松弛过的节点，可以避免了冗余计算。
优化：
SPFA算法的性能很大程度上取决于用于松弛其他节点的备选节点的顺序。我们注意到其与Dijkstra很像，一方面，优先队列替换成普通的FIFO队列，而另一方面，一个节可以多次进入队列点。
事实上，如果 q 是一个优先队列，则这个算法将极其类似于戴克斯特拉算法。然而尽管这一算法中并没有用到优先队列，仍有两种可用的技巧可以用来提升队列的质量,并且借此能够提高平均性能（但仍无法提高最坏情况下的性能）。两种技巧通过重新调整 q 中元素的顺序从而使得更靠近源点的节点能够被更早地处理。
距离小者优先(Small Lable First(SLF))：
将总是把v压入队列尾端改为比较dis[v]与dis[q.front()]的大小(为了避免出现队列为空的操作，先将v压入队尾)，并且在v较小时将v压入队列的头端。
距离大者优先(Large Lable Last(LLL))：
我们更新队列以确保队列头端的节点的距离总小于平均，并且任何距离大于平均的节点都将被移到队列尾端。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/lfri/p/9521271.html
