Warshall算法是一种用于求解有向图的可达矩阵的经典算法,算法通过迭代更新图的可达矩阵,从而找到图中任意两个顶点之间的可达关系。
本文将介绍Warshall算法的实现细节,并通过一个具体的例子进行演示。
图(Graph)是由节点(Vertex)和节点之间的边(Edge)组成的一种数据结构。图可以用来表示不同对象之间的关系或连接方式。在图中,每个节点代表一个对象,而边则表示节点之间的关系或连接。根据边的性质,图可以分为有向图(Directed Graph)和无向图(Undirected Graph)两种类型。
有向图是指图中的边具有方向性,表示节点之间的单向关系。例如,如果节点A指向节点B的边存在,则从节点A可以到达节点B,但从节点B无法直接到达节点A。有向图中的边可以是单向的,也可以是双向的。
无向图是指图中的边没有方向性,表示节点之间的双向关系。无向图中的边是双向的,即从节点A可以到达节点B,同时从节点B也可以到达节点A。
图可以用多种方式表示,常见的有邻接矩阵(Adjacency Matrix)和邻接表(Adjacency List)两种形式。
邻接矩阵是一个二维数组,用于表示节点之间的连接关系。对于有向图,邻接矩阵的元素表示从一个节点到另一个节点的边的存在与否;对于无向图,邻接矩阵是对称的。
邻接表是一种链表数组的形式,用于表示每个节点和与之相连的边。对于每个节点,邻接表中存储了与该节点直接相连的所有节点的信息。
遍历图的边集,根据边的关系初始化可及矩阵。如果有一条边连接顶点 Vi 和 Vj,则将可及矩阵的相应位置设为 1。
通过三重循环嵌套,对可及矩阵进行迭代更新。如果发现存在一个顶点 Vk,使得从顶点 Vi 经过 Vk 到达顶点 Vj,则将可及矩阵中 Vi 和 Vj 之间的位置设为 1。
第一题. 实现书上 204 页的 Warshall 算法,求图 G 的可及矩阵。
(一) 输入数据
上面的邻接矩阵。
(二)输出要求
实现Warshall 算法, 求图的可及矩阵
{0,1,1,1,1,0,0},
{0,0,1,1,0,0,0},
{1,0,0,0,0,0,0},
{0,0,1,0,0,0,0},
{0,0,0,0,0,1,1},
{0,0,0,0,0,0,1},
{0,0,0,0,0,0,0}
#include
#define N 7
void Warshall(int A[][N]) {
int B[N][N] = {0}, i, j, k, t = 0;
// 初始化可及矩阵
for (i = 0; i < N; i++)
for (j = 0; j < N; j++)
B[i][j] = (i == j) ? 1 : (A[i][j] == 1) ? 1 : 0;
// 迭代更新可及矩阵
for (k = 0; k < N; k++) {
for (i = 0; i < N; i++) {
if (B[i][k]) {
for (j = 0; j < N; j++) {
t = 0;
if (B[i][j] == 0) t = 1;
B[i][j] = B[i][j] || B[k][j];
if (B[i][j] && t)
printf("顶点%d和顶点%d经由顶点%d可及\n", i, j, k);
}
}
}
}
// 打印可及矩阵
printf("可及矩阵为:\n");
for (i = 0; i < N; i++) {
for (j = 0; j < N; j++)
printf("%d ", B[i][j]);
printf("\n");
}
}
int main() {
int A[N][N] = {
{0, 1, 1, 1, 1, 0, 0},
{0, 0, 1, 1, 0, 0, 0},
{1, 0, 0, 0, 0, 0, 0},
{0, 0, 1, 0, 0, 0, 0},
{0, 0, 0, 0, 0, 1, 1},
{0, 0, 0, 0, 0, 0, 1},
{0, 0, 0, 0, 0, 0, 0}
};
Warshall(A);
return 0;
}
这个程序会输出可及矩阵,并在更新矩阵的过程中打印出经由哪些顶点可以到达其他顶点。