Floyd 算法简介
Floyd 算法(也称为 Floyd-Warshall 算法)是一种动态规划算法,用于解决所有节点对之间的最短路径问题。它可以同时处理加权有向图和无向图,包括存在负权边的情况(只要没有负权环)。
核心思想
Floyd 算法的基本思想是利用动态规划,通过逐步引入中间节点优化路径,最终得到每对节点之间的最短路径。
假设图的节点编号为 1,2,…,n,dist[i][j]
表示节点 i 到节点 j 的当前最短路径长度,算法通过以下递推公式更新 dist[i][j]
:
dist[i][j]=min(dist[i][j],dist[i][k]+dist[k][j])
其中:
- i:起点
- j:终点
- k:中间节点
含义:判断是否通过节点 k 可以使 i 到 j 的路径更短,如果更短,则更新。
算法流程
-
初始化距离矩阵
dist
:- 如果 i=j,
dist[i][j] = 0
(自身到自身的距离为 0)。 - 如果 i≠j 且存在边 (i,j),
dist[i][j] = data(边的权值)
。 - 如果 i≠j 且不存在边 (i,j),
dist[i][j] = INT_MAX
(表示无穷大,路径不存在)。
- 如果 i=j,
-
动态规划:
- 依次引入节点 k(k=1,2,…,n)作为中间节点,更新所有节点对之间的最短路径。
- 按公式更新 dist[i][j]。
-
检查结果:
- 遍历
dist
矩阵,获得任意两点之间的最短路径。 - 如果对角线上的
dist[i][i] < 0
,说明存在负权环。
- 遍历
代码
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int dis[110][110],n,m,a,b,want1,want2;
int main()
{cout<<"请输入点数,边数"<<endl;cin>>n>>m;cout<<"输入a点到b点的距离"<<endl;for(int i=1;i<=n;i++){for(int j=1;j<=n;j++){dis[i][j]=100000;}}for(int i=1;i<=m;i++){cin>>a>>b;cin>>dis[a][b];dis[b][a]=dis[a][b];}cout<<"输入想查找的两个点的编号"<<endl; cin>>want1>>want2;for(int k=1;k<=n;++k){for(int i=1;i<=n;++i){for(int j=1;j<=n;++j){if(dis[i][j]>dis[i][k]+dis[k][j]){dis[i][j]=dis[i][k]+dis[k][j]; }}}}cout<<want1<<"->"<<want2<<"最短的距离为"<<dis[want1][want2];return 0;
}
Ford 算法简介
Ford 算法(通常指 Bellman-Ford 算法)是一种用于计算单源最短路径的经典算法。它可以在加权有向图中找到从一个源点到所有其他节点的最短路径,支持负权边,并且能够检测负权环。
算法思想
Bellman-Ford 算法的核心思想是通过松弛操作(Relaxation),逐步更新最短路径估计值。它基于以下性质:
- 如果存在从节点 u 到节点 v 的边 (u,v,w),并且通过这条边可以缩短路径,那么更新路径长度:
dist[v]=min(dist[v],dist[u]+w)
算法执行 n−1 次松弛操作(n 为节点数),确保找到从源点到所有节点的最短路径(若无负权环)。
算法流程
-
初始化:
- 将源点的距离设为 0(
dist[src] = 0
)。 - 其他节点的初始距离设为无穷大(
dist[i] = \infty
)。
- 将源点的距离设为 0(
-
松弛所有边:
- 重复 n−1 次(最多需要 n−1 次遍历,因为最短路径最多包含 n−1 条边)。
- 对图中每条边 (u,v,w),尝试更新节点 vvv 的距离。
-
检查负权环:
- 再次遍历所有边。如果发现还能继续松弛,说明存在负权环。
代码
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int d[110],n,m,s=1,k;
struct Theedge
{int start,end,data;
}edge[110];
int main()
{cin>>n>>m>>s>>k;for(int i=1;i<=m;i++){cin>>edge[i].start>>edge[i].end>>edge[i].data;}for(int i=1;i<=n;i++){d[i]=100000;}d[s]=0;for(int i=1;i<=n-1;i++){for(int j=1;j<=m;j++){int x=edge[j].start;int y=edge[j].end;int z=edge[j].data;d[y]=min(d[y],d[x]+z);d[x]=min(d[x],d[y]+z);}}cout<<d[k];return 0;
}