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1. 概述

• Floyd算法是一个经典的动态规划算法，是解决任意两点间的最短路径(称为多源最短路径问题)的一种算法
• 也可以正确处理有向图或负权的最短路径问题
• Dijkstra ~ Floyd
  • Dijkstra算法
    • 单源最短路径，计算图中某一个顶点到其他顶点的最短路径
    • 选定一个顶点作为出发访问顶点，求出从出发访问顶点到其他顶点的最短路径
  • Floyd算法
    • 多源最短路径，计算图中各个顶点之间的最短路径
    • 每一个顶点都是出发访问顶点，求出从每一个顶点到其他顶点的最短路径

2. 算法思想

• 从任意顶点 i 到任意顶点 j 的最短路径不外乎 2 种可能：
  • 直接从顶点 i 到顶点 j
  • 从顶点 i 经过若干个顶点 k 到顶点 j
• 所以，我们假设 arcs(i, j) 为顶点 i 到顶点 j 的最短路径的距离，对于每一个顶点 k，我们检查 arcs(i, k) + arcs(k, j) < arcs(i, j) 是否成立
  • 如果成立，证明从顶点 i 经顶点 k 再到顶点 j 的路径比顶点 i 直接到顶点 j 的路径短，我们便设置 arcs(i, j) = arcs(i, k) + arcs(k, j)
• 这样一来，当我们遍历完所有顶点 k，arcs(i, j) 中记录的便是顶点 i 到顶点 j 的最短路径的距离

3. 算法分析

• 根据以往的经验，如果要让任意两个顶点（假设从顶点 a 到顶点 b ）之间的距离变得更短，唯一的选择就是引入第 3 个顶点（顶点 k），并通过顶点 k 中转（a → k → b）才可能缩短顶点 a 到顶点 b 之间的距离
• 这时问题便分解为：求取某一个顶点 k，使得经过中转顶点 k 后，使得两点之间的距离可能变短，且还可能需要中转 两个或者多个顶点 才能使两点之间的距离变短
• 于是，延伸到一般问题：
  • 当不经过任意第 3 个顶点时，其最短路径为初始路径，即下图中的邻接矩阵所示
  • 当只允许经过 1 号顶点时，求两点之间的最短路径该如何求呢？
    • 只需判断 arcs[i][1] + arcs[1][j] 是否比 arcs[i][j] 要小即可
    • arcs[i][j] 表示的是从 i 号顶点到 j 号顶点之间的距离
    • arcs[i][1] + arcs[1][j] 表示的是从 i 号顶点先到 1 号顶点，再从1号顶点到 j 号顶点的路程之和

• 举例
  
  
  

• 由于上述代码更新了两点之间经过 1 号顶点的最短距离 arcs[i][j]，因此，数组中每两个顶点之间对应距离都是最短的
• 此时 arcs[i][j] 的结果已经保存了中转 1 号顶点时的最短路径，如果再继续并入 2 号顶点为中转顶点，则是任意两个顶点都经过中转顶点 1 号顶点和 2 号顶点的最短路径

• 更一般的，继续并入下一个中转顶点一直到 vexCount 个时，arcs[i][j] 的结果保存的就是整个图中两点之间的最短路径了 // DP！

4. 代码实现

public class FloydAlgorithm {
    public static void main(String[] args) {
        char[] vertexs = { 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G' };
        int[][] matrix = new int[vertexs.length][vertexs.length];
        final int N = 65535; // 表示不可以连接
        matrix[0] = new int[] { 0, 5, 7, N, N, N, 2 };
        matrix[1] = new int[] { 5, 0, N, 9, N, N, 3 };
        matrix[2] = new int[] { 7, N, 0, N, 8, N, N };
        matrix[3] = new int[] { N, 9, N, 0, N, 4, N };
        matrix[4] = new int[] { N, N, 8, N, 0, 5, 4 };
        matrix[5] = new int[] { N, N, N, 4, 5, 0, 6 };
        matrix[6] = new int[] { 2, 3, N, N, 4, 6, 0 };
        Graph graph = new Graph(vertexs, matrix);
        graph.show();
        graph.floyd();
        System.out.println();
        graph.show();
    }
}

class Graph {
    int vCount;
    char[] vertexs;
    int[][] dis; // 保存距离
    int[][] pre; // 保存前驱
    
    public Graph(char[] vertexs, int[][] dis) {
        super();
        vCount = vertexs.length;
        this.vertexs = vertexs;
        this.dis = dis;
        this.pre = new int[vCount][vCount];
        for(int i = 0; i < vCount; i++)
            for(int j = 0; j < vCount; j++)
                pre[i][j] = i;
    }
    
    public void floyd() {
        int len;
        for(int k = 0; k < vCount; k++) // k: 中间顶点
            for(int i = 0; i < vCount; i++) // i: 出发顶点
                for(int j = 0; j < vCount; j++) { // j: 终点
                    len = dis[i][k] + dis[k][j];
                    if(dis[i][j] > len) {
                        dis[i][j] = len;
                        pre[i][j] = k;
                    }
                }
    }
    
    public void show() {
        System.out.print("  ");
        for(int i = 0; i < vCount; i++)
            System.out.printf("%8c  ", vertexs[i]);
        System.out.println();
        for(int i = 0; i < vCount; i++) {
            System.out.print(vertexs[i]+"  ");
            for(int j = 0; j < vCount; j++)
                System.out.printf("%c(%5d)  ", vertexs[pre[i][j]], dis[i][j]);
            System.out.println();
        }
    }
}

44-Floyd 算法

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原文地址：https://www.cnblogs.com/liujiaqi1101/p/12489977.html