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带负权图的单源最短路径算法:Bellman-Ford算法

时间:2014-06-02 21:40:00      阅读:454      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:c   style   class   blog   code   java   

算法简介

前面介绍过图的单源最短路径算法Dijkstra算法,然而Dijkstra算法无法判断含负权边的图的最短路。如果遇到负权,在没有负权回路存在时(负权回路的含义是,回路的权值和为负。)即便有负权的边,也可以采用Bellman-Ford算法正确求出最短路径。
Bellman-Ford算法能在更普遍的情况下(存在负权边)解决单源点最短路径问题。对于给定的带权(有向或无向)图G=(V,E),其源点为s,加权函数 w是 边集 E 的映射。对图G运行Bellman-Ford算法的结果是一个布尔值,表明图中是否存在着一个从源点s可达的负权回路。若不存在这样的回路,算法将给出从源点s到 图G的任意顶点v的最短路径d[v]。

Bellman-Ford算法能在更普遍的情况下(存在负权边)解决单源点最短路径问题。对于给定的带权(有向或无向)图G=(V,E),其源点为s,加权函数 w是 边集 E 的映射。对图G运行Bellman-Ford算法的结果是一个布尔值,表明图中是否存在着一个从源点s可达的负权回路。若不存在这样的回路,算法将给出从源点s到 图G的任意顶点v的最短路径d[v]。

适用条件&范围

  • 单源最短路径(从源点s到其它所有顶点v);
  • 有向图&无向图(无向图可以看作(u,v),(v,u)同属于边集E的有向图);
  • 边权可正可负(如有负权回路输出错误提示);
  • 差分约束系统;

算法流程

  1. 初始化:将除源点外的所有顶点的最短距离估计值 d[v] ←+∞, d[s] ←0;
  2. 迭代求解:反复对边集E中的每条边进行松弛操作,使得顶点集V中的每个顶点v的最短距离估计值逐步逼近其最短距离;(运行|v|-1次)
  3. 检验负权回路:判断边集E中的每一条边的两个端点是否收敛。如果存在未收敛的顶点,则算法返回false,表明问题无解;否则算法返回true,并且从源点可达的顶点v的最短距离保存在 d[v]中。

参考代码实现:

此处为有向图的实现,要验证,只需在main()函数下运行test_BellmanFord()函数即可。

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#include<iostream>
using namespace std;
const int  MaxEdges= 100;
const int MaxVertex= 20;
const int  MaxWeight= 10000;


struct MyEdge
{
    int v1,v2;
    int weight;
    MyEdge()
    {
        v1 = -1;
        v2 = -1;
        weight = MaxWeight;
    }
};
struct MyGraph
{
    MyEdge edges[MaxEdges];    
    int NumVertex;
    int NumEdges;    
};


void createGraph(MyGraph *mg)
{

    cout<<"请输入顶点数和边数:"<<endl;
    cin>>mg->NumVertex >>mg->NumEdges;
    cout<<"请依次输入各边权重(v1,v2,weight):"<<endl;
    int v1,v2 ,weight;
    for (int j=0;j<mg->NumEdges;j++)
    {
        cin>>v1>>v2>>weight;
        mg->edges[j].v1=v1;
        mg->edges[j].v2=v2;
        mg->edges[j].weight = weight;    
    }    
}


bool Bellman_ford(MyGraph *mg,int s,int *dis,int *pre)
{    
    int numV = mg->NumVertex;
    
    for(int i = 0;i<numV;i++) //初始化距离
    {
        dis[i] = (i==s)? 0:MaxWeight;
        pre[i] = -1; //前一个点初始为-1
    }
    pre[s]=s;
    for(int i=1;i<numV;i++)//松弛操作
    {
        for(int j=0;j<mg->NumEdges;j++)
        {
            if(dis[mg->edges[j].v2] > dis[mg->edges[j].v1] + mg->edges[j].weight)
            {
                dis[mg->edges[j].v2] = dis[mg->edges[j].v1] + mg->edges[j].weight;
                pre[mg->edges[j].v2] = mg->edges[j].v1;
            }
        }
    }
    for(int j=0;j<mg->NumEdges;j++)//判断是否含有负权回路
    {
        if(dis[mg->edges[j].v2] > dis[mg->edges[j].v1] + mg->edges[j].weight)
            return false;
    }
    return true;
}

void print_path( int j,int *pre)
{
    while(pre[j]!=-1 && pre[j]!= j)
    {
        cout<<j<<"-->";
        j=pre[j];
    }
    if(j ==pre[j])
        cout<<j;
    
}

void test_BellmanFord()
{
    int dis[MaxVertex];//
    int pre[MaxVertex];
    MyGraph MG;
    createGraph(&MG);
    
    cout<<"输入Bellman_ford算法的起点:";
    int start;
    cin>>start;
    if(Bellman_ford(&MG,start,dis,pre))
    {
        for(int j=0;j<MG.NumVertex;j++)
        {
            cout<<"到点"<<j <<"的最短路径:"<<dis[j]<<endl;
            cout<<"路径:";
            print_path(j,pre);
            cout<<endl;
        }
    }
    else
        cout<<"存在负权环,算法无法实行!"<<endl;
}
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运行结果样例:

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带负权图的单源最短路径算法:Bellman-Ford算法

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原文地址:http://www.cnblogs.com/f8master/p/3762529.html

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