图论--最短路算法

图论–最短路算法

–yangkai

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在解决最短路问题时，优秀的最短路算法是必不可少的工具

在这里介绍几种实用的算法

1 Floyd

2 Dijkstra算法

3 Dijkstra+堆优化

4 Bellman-Ford

5 SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)

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0 图的储存方式

• 边目录(记下来，仅此而已)

• 邻接矩阵(适合稠密图)

• 邻接表(适合稀疏图)

• 链式前向星(万能)：

  从每一个点把与之相连的边拉成一条链

  用head记录下第一条边，再通过next值向后跳

  手动模拟一遍代码就能理解了↓↓

struct Edge{int v,w,next;}E[N];
int head[N],tot=0;
void add(int u,int v,int w){
  E[++tot]=(Edge){v,w,head[u]};
  head[u]=tot;
}

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1 Floyd

处理多源最短路和最小环使用

在n<=500的情况下Floyd是不二之选

时间效率:O(n3)O(n3)

//用d[i][j]表示i到j的最短路
for(int k=1;k<=n;k++)
  for(int i=1;i<=n;i++)
    for(int j=1;j<=n;j++)
      d[i][j]=min(d[i][j],d[i][k]+d[k][j]);

如果需要用到最小环，如下改进代码：

//用d[i][j]表示i到j的最短路
//用g[i][j]表示i到j的初始距离
for(int k=1;k<=n;k++){
  for(int i=1;i
    for(int j=i+1;j
      mins=min(d[i][j]+g[i][k]+g[k][j]);
  for(int i=1;i<=n;i++)
    for(int j=1;j<=n;j++)
      d[i][j]=min(d[i][j],d[i][k]+d[k][j]);
}
//求出的mins是该图的最小环

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2 Dijkstra

Dijkstra算法采用贪心策略解决单源最短路

每次都查找与该点距离最近的点继续贪心

贪心的策略使得它不能用来解决存在负权边的图

时间效率:O(n2)O(n2)

//链式前向星储存图
//d[i] 表示起点到i的最短路
//vis 记录是否更新过当前节点
struct Dijkstra{
    Edge E[N<<1];int head[N],tot;
    void add(int u,int v,int w){
        E[++tot]=(Edge){u,v,w,head[u]};
        head[u]=tot;
    }
    void Dijk(int s,LL d[],int pre[]){
        static priority_queuevector,greater > q;
        d[s]=0;
        q.push(mp(d[s],s));
        while(!q.empty()){
            int u=q.top().second;q.pop();
            for(int i=head[u];i;i=E[i].next){
                int v=E[i].v;
                if(d[v]>d[u]+E[i].w){
                    d[v]=d[u]+E[i].w;
                    pre[v]=i;
                    q.push(mp(d[v],v));
                }
            }
        }
    }
}g;

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3 Dijkstra+堆优化

Dijkstra算法的时间效率O(n2)O(n2)并不优秀

加了堆优化时间效率变成O(nlog(n)nlog(n))十分优秀，且不容易被卡

唯一的缺点就是不能处理有负边权的图

时间效率:O(nlog(n))O(nlog(n))

//链式前向星储存图
//优先队列中储存的访问节点
struct Node{int id,w;};//id为节点编号,w为权重
bool operator < (Node a,Node b){
  return a.w>b.w;//堆默认大根堆，反向定义
}
priority_queue q;

void Dijkstra(int s){
  for(int i=1;i<=n;i++)d[i]=INF,vis[i]=0;
  d[s]=0;
  q.push((Node){s,0});
  while(!q.empty()){
    Node t=q.top();q.pop();
    int u=t.id;
    if(vis[u])continue;vis[u]=1;
    for(int i=head[u];i;i=E[i].next){
      int v=E[i].v;
      if(d[v]>d[u]+E[i].w){
        d[v]=d[u]+E[i].w;
        //如果需要记录路径在此处加上 From[v]=u;
        q.push((Node){v,d[v]});
      }
    }
  }
}

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4 Bellman-Ford

bellman-Ford利用松弛原理

对于不存在负权回路的图,最短路最多只经过n个节点

那么就可以通过n-1次松弛操作就可以得到最短路

如果可以继续松弛则有负环，所以可以判断负环

时间效率:O(nm)O(nm)

//采用边目录的储存方式
struct Edge{int v,w;};
vector E;
bool Bellman_Ford(int s){
  d[s]=0;
  for(int i=1;ifor(int j=0;jif(d[E[j].v]>d[E[j].u]+E[j].w)
          d[E[j].v]=d[E[j].u]+E[j].w;
  //在判断负回路时，只需要重新判断是否可以松弛，如果可以则存在
  for(int i=0;iif(d[E[j].v]>d[E[j].u]+E[j].w)return true;
  return false;
}

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5 SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)

用队列实现Bellman-Frod，减少其多余的松弛操作

当给定的图存在负权边，而Bellman-Ford算法的复杂度又过高，SPFA算法便成了解题利器

因为原理和Bellman-Ford相同，所以依然可以判断负环是否存在

唯一不足是会被网格图卡

时间效率:O(nlog(n))O(nlog(n))

//默认链式前向星储存图
queue<int> q;
bool inque[N];//记录是否在队列中 避免重复
int cnt[N];//记录入队次数 判断负环

bool SPFA(int s){
  for(int i=1;i<=n;i++)inque[i]=0,cnt[i]=0,d[i]=INF;
  d[s]=0;cnt[s]=1;
  q.push(s);
  while(!q.empty()){
    int u=q.front();q.pop();
    inque[u]=false;
    for(int i=head[u];i;i=E[i].next){
      int v=E[i].v,w=E[i].w;
      if(d[v]>d[u]+w){
        d[v]=d[u]+w;
        if(!inque[v]){
          inque[v]=true;
          if(++cnt>n)return false;//判断负环
          q.push(v);
        }
      }
    }
  }
  return true;
}

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总结

当范围小 或 用多源 或 最小环 时选择Floyd

如果**不存在负环**Dijkstra+堆优化稳定输出

否则SPFA快到飞起

普通的Dijkstra和Bellman-Ford因效率较低一般不采用

转载于:https://www.cnblogs.com/dream-maker-yk/p/9676365.html