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最短路问题

时间:2019-07-31 12:58:15      阅读:89      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:复杂度   一个   避免   inline   eof   起点   不同   最短路径   oid   

最短路问题


  • 求从s到t权值和最小的路径
  • Floyd 算法:
  • 多源最短路,求出所有点对的最短路长度
  • 时间复杂度:\(O(n^3)\)
  • Dijkstra 算法:
  • 单源最短路,求出某个点s到所有点的最短路长度
  • 时间复杂度:\(O(n^2)/O(mlogn)\)
  • 无法处理负权
  • SPFA 算法,即队列优化的Bellman-Ford 算法:
  • 单源最短路,求出某个点s到所有点的最短路长度
  • 时间复杂度:声称为\(O(m)\),最坏\(O(nm)\),容易卡到最坏
  • 可以处理负权边,可以判断负环

Floyd

  • \(d[i][j][k]\)为从\(i\)\(j\),仅通过编号为\(1 - k\)的中间节点的最短路径距离
  • \(d[i][j][k] = min(d[i][j][k - 1], d[j][k][k - 1] + d[k][j][k - 1])\)
  • 初始值\(d[i][j][0]\)为两点之间边权值,未连通为\(INF\)
  • \(1\)\(n\)枚举\(k\),然后枚举\((i, j)\)
  • 为了方便可以不开第三维,在原地迭代--\(d[i][j] = min(d[i][j], d[i][k] + d[k][j])\)

代码

int d[MAXN][MAXN];

void Floyd(){
    for(int k = 1; k <= n; ++k){
        for(int i = 1; i <= n; ++i){
            for(int j = 1; j <= n; ++j){
                if(i != j && i != k && j != k)
                    d[i][j] = min(d[i][j], d[i][k] + d[k][j]);
            }
        }
    }
}

单源最短路

  • 维护一个\(dis[MAXN]\)数组,\(dis[i]\)代表\(s\)\(i\)的最短路径长度
  • \(dis[s] = 0\),其他为\(INF\)
  • 松弛操作:通过某条路径更新\(dis[v]\)的值
  • \(if(dis[v] > dis[u] + e.dist) dis[v] = dis[u] + e.dist\)
  • 尝试使用\(s\)\(u\)的最短路加上边\((u, v)\)的长度来更新\(s\)\(v\)的最短路

SPFA

  • Bellman-Ford:对整张图进行n - 1次松弛,每次枚举每条边进行松弛,最后一定能得出最优解
  • SPFA:在上述过程中避免无意义的松弛
  • 只有成功的松弛操作才会对那个点产生影响,所以使用队列维护等待松弛的点,每次取出一个点进行松弛,对于所有松弛成功的点加入队列
  • 判负环:某个点松弛了n次,说明有负环

代码

bool vis[N];
queue<int> q;
void SPFA(int s){
    memset(dist, 0x3f, sizeof(dist));
    d[s] = 0;
    q.push(s);
    vis[s] = true;
    while(!q.empty()){
        int u = q.front(); q.pop();
        vis[u] = false;
        for(int i = head[u]; i; i = edge[i].nxt){
            int v = edge[i].v;
            int w = edge[i].w;
            if(dist[u] + w < d[v]){
                d[v] = d[u] + w;
                if(!vis[v]){
                    q.push(v);
                    vis[v] = true;
                }
            }
        }
    }
}


Dijkstra

  • 起点作为已访问集合的第一个点,并更新相连的点的dis
  • 找到未被访问的dis最小的点,标记访问,用这个点更新相连的点dis
  • 重复上述过程直到所有的点均被访问

  • 问题在于“找到未被访问的dis最小的点”这一步,两种不同的实现方法会带来两种复杂度
  • 枚举每个点
  • 当点u的距离更新时,将(dis[u], u)插入堆中,这样堆中可能有多个u,此时取出后面的点时,会发现u已经被访问过不再处理

代码

void Dijkstra(int s){
    memset(dist, 0x3f, sizeof(dist));
    dist[s] = 0;
    q.push(mk(dist[s], s));
    while(!q.empty()){
        int u = q.top().second;
        int d = q.top().first; q.pop();
        if(d > dist[u]) continue;
        for(int i = head[u]; i; i = edge[i].nxt){
            int v = edge[i].v;
            int w = edge[i].w;
            if(dist[u] + w < dist[v]){
                dist[v] = dist[u] + w;
                q.push(mk(dist[v], v));
            }
        }
    }
}

最短路问题

标签:复杂度   一个   避免   inline   eof   起点   不同   最短路径   oid   

原文地址:https://www.cnblogs.com/Adventurer-H/p/11275553.html

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