Java学习——算法——Floyd算法(最短路径问题)

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1、算法介绍
(1) 和 Dijkstra 算法一样,弗洛伊德(Floyd)算法也是一种用于寻找给定的加权图中顶点间最短路径的算法。该算法名称以创始人之一、1978 年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名
(2) 弗洛伊德算法(Floyd)计算图中各个顶点之间的最短路径
(3) 迪杰斯特拉算法用于计算图中某一个顶点到其他顶点的最短路径。
(4) 弗洛伊德算法 VS 迪杰斯特拉算法:迪杰斯特拉算法通过选定的被访问顶点,求出从出发访问顶点到其他顶点的最短路径;弗洛伊德算法中每一个顶点都是出发访问点,所以需要将每一个顶点看做被访问顶点,求出从每一个顶点到其他顶点的最短路径。
2、图解分析
(1) 设置顶点 vi 到顶点 vk 的最短路径已知为 Lik,顶点 vk 到 vj 的最短路径已知为 Lkj,顶点 vi 到 vj 的路径为 Lij, 则 vi 到 vj 的最短路径为:min((Lik+Lkj),Lij),vk 的取值为图中所有顶点,则可获得 vi 到 vj 的最短路径
(2) 至于 vi 到 vk 的最短路径 Lik 或者 vk 到 vj 的最短路径 Lkj,是以同样的方式获得
(3) 弗洛伊德(Floyd)算法图解分析-举例说明
示例:求最短路径为例说明
Java学习——算法——Floyd算法(最短路径问题)_第1张图片
Java学习——算法——Floyd算法(最短路径问题)_第2张图片
第一轮循环中,以 A(下标为:0)作为中间顶点【即把 A 作为中间顶点的所有情况都进行遍历, 就会得到更新距离表 和 前驱关系】,距离表和前驱关系更新为:
Java学习——算法——Floyd算法(最短路径问题)_第3张图片
分析如下:

(1) 以 A 顶点作为中间顶点是,B->A->C 的距离由 N->9,同理 C 到 B;C->A->G 的距离由 N->12,同理 G 到 C
(2) 更换中间顶点,循环执行操作,直到所有顶点都作为中间顶点更新后,计算结束
3、最佳应用

package Algorithm.Floyd;

import java.util.Arrays;

/**
 * Floyd算法
 */
//定义图
class Graph {
    private char[] vertex;//顶点数组
    private int[][] dis;//从各顶点出发到其他顶点的距离
    private int[][] pre;//保存到达目标顶点的前驱结点

    public Graph(int len, int[][] matrix, char[] vertex) {
        this.vertex = vertex;
        this.dis = matrix;
        this.pre = new int[len][len];

        //初始化,存放前驱结点的下标
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            Arrays.fill(pre[i],i);
        }
    }

    public void show(){
        char[] vertex = { 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G' };
        for (int i = 0; i < dis.length; i++) {
            //输出pre
            for (int j = 0; j < dis.length; j++) {
                System.out.print(vertex[pre[i][j]] + " ");
            }
            System.out.println();
            //输出dis
            for (int j = 0; j < dis.length; j++) {
                System.out.print("(" + vertex[i] + "到" + vertex[j] + "的最短路径是" + dis[i][j] + ")");
            }
            System.out.println();
        }
    }

    public void floyd(){
        int len = 0;
        for (int mid = 0; mid < dis.length; mid++) {//遍历中间结点
            for (int start = 0; start < dis.length; start++) {//遍历开始结点
                for (int end = 0; end < dis.length; end++) {//遍历结束结点
                    len = dis[start][mid] + dis[mid][end];
                    if (len < dis[start][end]){
                        dis[start][end] = len;
                        pre[start][end] = pre[mid][end];//更新前驱结点
                    }
                }
            }
        }
    }
}
public class Floyd {
    private static final int INF = 65535;

    public static void main(String[] args) {
        char[] vertex = { 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G' };
        int[][] matrix = new int[vertex.length][vertex.length];
        matrix[0] = new int[] { 0, 5, 7, INF, INF, INF, 2 };
        matrix[1] = new int[] { 5, 0, INF, 9, INF, INF, 3 };
        matrix[2] = new int[] { 7, INF, 0, INF, 8, INF, INF };
        matrix[3] = new int[] { INF, 9, INF, 0, INF, 4, INF };
        matrix[4] = new int[] { INF, INF, 8, INF, 0, 5, 4 };
        matrix[5] = new int[] { INF, INF, INF, 4, 5, 0, 6 };
        matrix[6] = new int[] { 2, 3, INF, INF, 4, 6, 0 };

        Graph graph = new Graph(vertex.length,matrix,vertex);
        graph.floyd();
        graph.show();

    }
}

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