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关于最短路的几个算法

时间:2015-07-28 00:26:30      阅读:126      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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关于最短路的几个算法有Dijkstra,Bellman-Ford,Floyd

Dijkstra:

Dijkstra适用于边权为正的情况,从单个源点出发,到其他所有结点的最短路

算法的核心是用已经知道的结点 i 的距离 d[i] 去更新和这个结点相连的其他结点的距离

void Dijkstra()
{
    memset(vis,0,sizeof(vis)); //vis数组表示结点是否被访问
    memset(d,INF,sizeof(d));  //d数组表示到结点的距离
    d[s]=0;  //将起点的距离设为0
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        int tmp,minn=INF;
        for(int j=1;j<=n;i++)
        {
            if(!vis[j] && d[j]<minn)
            {
                minn=d[j];
                tmp=j;
            }
        }                            //在所有已经问访问过的结点中去找一个距离最小的结点
        vis[tmp]=1;
        for(int j=1;j<=n;j++)
            if(d[tmp]+w[tmp][j]<d[j])
                d[j]=d[tmp]+w[tmp][j];  //用最小的结点去更新和连接的结点的距离
    }
}

这样将n个结点都更新之后便可以得到起点到其他结点的距离,这个写法的复杂度是O(n^2)

但有时候边没有那么多也就是稀疏图,便可以用优先队列优化到O(mlogn)

struct Edge
{
    int from,to,dis;
    Edge(int u,int v,int d):from(u),to(v),dis(d) {}
};
struct node
{
    int d,u; //d是距离,u是另一个结点的编号
    bool operator<(const node A) const
    {
        return d>A.d;
    }
};
vector<Edge> edges;
vector<int> G[MAXN];
int vis[MAXN];  //判断结点是否被访问
int p[MAXN];  //最短路上的一条弧
int d[MAXN]; //起点s到各点的距离
void Dijkstra()
{
    priority_queue<node> Q;
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    for(int i=1;i<=n;i++)
        d[i]=INF;
    d[s]=0;
    node start;
    start.d=0,start.u=s;
    Q.push(start);
    while(!Q.empty())
    {
        node x=Q.top;Q.pop();
        int u=x.u;
        if(vis[u]) continue;
        vis[u]=1;
        for(itn i=0;i<G[u].size();i++)
        {
            Edge& e=edges[G[u][i]];
            if(d[e.to]>d[u]+e.dis)
            {
                node next;
                d[e.to]=d[u]+e.dis;
                p[e.to]=G[u][i];
                next.d=d[e.to];
                next.u=e.to;
                Q.push(next);
            }
        }
    }
}

其核心思想还是没有变,依旧是用已经知道的点去更新起点s到其他点的距离,用优先队列,优先级最大的是距离最小的点,然后用这个点去更新其他点

最坏的情况下仍然会循环n-1次,但是从整体上看,每条边恰好被检查过一次,所以松弛操作的执行次数恰好是m次,这样只用找未被访问的d的最小值即可

可以说即使是稠密图,用了priority_queue还是会比用邻接矩阵的Dijstra算法快,因为不满足d[e.to]>d[u]+e.dis是不能入队的,所有push操作会很少

 

Bellman-Ford:

Bellman-Ford也是一个求最短路的算法,这个算法用于算最短路的时候,如果最短路存在,那么一定是一个不含环的最短路,那么这个算法还有一个用处就是判环,

如果存在负环的话,那么便不会存在最短路(因为会不断松弛下去)

如果不含环的话,那么最多便通过n-1个结点(不包含起点),通过n-1次松弛操作便可以计算出最短路

算法核心就是通过循环n-1次,每次对所有的边进行松弛操作边去更新结点距离

for(int i=1;i<=n;i++)
    d[i]=INF;
d[0]=0;
for(int i=0;i<n-1;i++)  //迭代n-1次
{
    for(int j=0;j<m;j++)  //检查每一条边
    {
        int x=u[i],y=v[i];
        if(d[x]<INF)
        {
            d[y]=min(d[y],d[x]+w[i]);  //松弛操作
        }
    }
}

这个代码很明显没有进行负环的判定,复杂度是O(nm)

可以用FIFO队列进行优化,可以进行循环检查

struct Edge
{
    int from,to,dis;
    Edge(int u,int v,int d):from(u),to(v),dis(d) {}
};
vector<Edge> edges;
vector<int> G[MAXN];
int vis[MAXN];  //判断结点是否被访问
int p[MAXN];  //最短路上的一条弧
int d[MAXN]; //起点s到各点的距离

bool Bellman-Ford(int s)
{
    queue<int> Q;
    memset(inq,0,sizeof(inq));
    memset(cnt,0,sizeof(cnt));
    for(int i=0;i<n;i++)
        d[i]=INF;
    d[s]=0;
    inq[s]=true;
    Q.push(s);

    while(!Q.empty())
    {
        int u=Q.front();Q.pop();
        inq[u]=false;
        for(int i=0;i<G[u].size();i++)
        {
            Edge& e=edges(G[u][i]);
            if(d[u]<INF && d[e.to]>d[u]+e.dis) //松弛
            {
                d[e.to]=d[u]+e.dis;
                p[e.to]=G[u][i];
                if(!inq[e.to])
                {
                    Q.push(e.to);
                    inq[e.to]=true;
                    if(++cnt[e.to]>n) return false;  //如果一个点入队大于n次,那么一定存在负环
                }
            }
        }
        return true;
    }
}

 

用队列优化的Bellman-Ford也叫SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)

下面讨论下SPFA

 先转载这两篇,觉得写的不错,以后慢慢填坑

http://blog.csdn.net/hqd_acm/article/details/5442872

http://blog.csdn.net/hqd_acm/article/details/5804345

关于最短路的几个算法

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原文地址:http://www.cnblogs.com/clliff/p/4681424.html

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