目录
前言
acwing-853
bellman_ford算法的思想
代码如下
一些解释
acwing-851
spfa算法思想
代码如下
一些解释
由于权重可以表示不同的度量,例如距离、时间、费用等,具体取决于问题的背景,因此会存在一些权值为负数的题目。也就是存在负权边的最短路问题。
dijkstra算法由于每次都选择当前最短路径的节点进行扩展,并不能解决带有负权值的最短路问题。会存在如下图这样的问题
根据dijkstra的算法思路,我们会先确定A->C的最短路径是1,但其实,A可以先到B再到C ,这样最短距离是-2.
于是有了bellman_ford算法和SPFA算法专门解决有负权值的最短路问题。
对于有负权边的有边数限制的最短路问题,只能用 bellman_ford算法 解决。
通过迭代逼近从源节点到其他所有节点的最短路径。
也就是我们并没有像dijkstra算法一样 直接一次找到当前直连的最短的就不在管这个点,即使之后再发现负权边,也没办法再更新了,
而是通过有限制的迭代次数,尽可能的找到最短距离。
我们迭代的内容就是:遍历所有的边,通过松弛操作更新该点最短距离。松弛操作也就是下面这段代码的内容,只是个名字而已知道就好
dist[v] = min(dist[v], dist[u] + weight(u, v));
这里需要注意的就是:可能我们A点进行了dist数组的更新,我们的更新就是通过加了一条边实现的,那么在同一轮迭代中的后续更新,可能会使用前面的更新之后的结果,这样就可能导致一条路径上的边被计算了多次,从而违反了最多只能经过k条边的限制。
因此我们要创建一个backup数组,每次迭代之前就将初始的dist数组复制到backup里,这样每次在这个备份上进行更新,就可以确保每个节点在当前轮次中只受到一次更新的影响,而不受到之前已经更新的影响。
该算法适用于带有负权边的图,并且能够检测负权环的存在。
如何检测负权环的呢?
一般需要在算法执行完毕后,再进行额外的检查。通常,检查方法是再进行一轮迭代,如果某个节点的最短路径在这一轮仍然被更新,那么就说明存在负权环。
#include
#include
#include
using namespace std;
const int N=510,M=10010;
int n,m,k;
int dist[N],backup[N];
struct Edge{
int a,b,w;
}edges[M];
int bellmain_ford()
{
memset(dist,0x3f,sizeof dist);
dist[1]=0;
// k 次迭代可以确保在有限次迭代内 找到从源节点到其他节点的最短路径
for(int i=0;i0x3f3f3f3f/2)return -1;
return dist[n];
}
int main()
{
cin>>n>>m>>k;
for(int i=0;i
1.在这道题的代码中,我们并没有进行负权环的检测。
2.最后是否存在最短距离的判断中
if(dist[n]>0x3f3f3f3f/2)return -1;
我们用0x3f3f3f3f/2作为判断标准是因为
可能有负权值导致最后的结果不等于0x3f3f3f3f,但是也是无限接近于无穷大的,因此dist[n] > 0x3f3f3f3f / 2就可以认为是无穷大了。
这个可以了解一下:
.
我们经常需要一个表示“无穷大”的值,特别是在图论和动态规划等领域。0x3f3f3f3f是一个常用的表示无穷大的值,因为它是一个非常大的正整数。
.
如果你在计算过程中需要将两个“无穷大”的值相加,那么结果可能会超过整数的最大值,导致溢出。这就是为什么在一些情况下,我们会使用0x3f3f3f3f / 2作为无穷大的表示,以避免溢出的问题。
关于这些解释,我没太明白,欢迎交流指点
还有这道题在输入数据的时候,我使用while循环就会出错
int i=0;
while(m--)
{
int x,y,z;
cin>>x>>y>>z;
edges[i++]={x,y,z};
}
就是代码其他部分都一样,只有输入数据这里用了while循环,结果就执行不对了,也欢迎指点
spfa算法可以解决大部分的带负权值甚至全为正值的图的最短路问题。
spfa是对bellman_ford算法的优化。主要优化的地方就在遍历每条边进行松弛操作
for(int j=0;j
bellman_ford算法每次迭代都对所有边无差别的进行松弛操作,然鹅我们很容易发现只有当上一次a为顶点 backup[a] 有了更短距离的更改时,以a为顶点指出的顶点才会有距离的更改。
spfa针对这一点进行了优化:利用队列,将每次更改距离的点入队,每次出队一个点,遍历这个点所直连的点,进行距离的判断更改。
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
const int N=1e5+10;
int n,m;
int h[N],e[N],ne[N],w[N],idx;
int dist[N];
bool st[N];
void add(int a,int b,int c)
{
e[idx]=b;
ne[idx]=h[a];
w[idx]=c;
h[a]=idx++;
}
int spfa()
{
memset(dist,0x3f,sizeof dist);
dist[1]=0;
queue q;
q.push(1);
st[1]=1;
while(q.size())
{
int t=q.front();
q.pop();
st[t]=0;
for(int i=h[t];i!=-1;i=ne[i])
{
int j=e[i];
if(dist[j]>dist[t]+w[i])
{
dist[j]=dist[t]+w[i];
if(!st[j])
{
q.push(j);
st[j]=1;
}
}
}
}
if(dist[n]==0x3f3f3f3f)return -1;
return dist[n];
}
int main()
{
cin>>n>>m;
memset(h,-1,sizeof h);
while(m--)
{
int a,b,c;
cin>>a>>b>>c;
add(a,b,c);
}
int t=spfa();
if(t==-1)puts("impossible");
else cout<
这段代码在理解算法思想之后,比较好理解。
1.st数组
在代码中,我们有三处关于st数组的代码
①就是初始状态,先把源点入队,并将其st值置为1,表示在队列中。
②我们每次对一个点执行操作的时候,将该点出队了,因此先置为0
③每个更新了距离的节点会被入队,因此置为1
我最开始比较疑惑的是②那里。应该是因为之前写的st数组都没有在那样的位置置0的
但是我们要明白这里,st数组的作用是什么。
st数组用于跟踪每个节点是否在队列中。当我们将一个节点加入队列时,我们就将st对应的值设为1。当我们从队列中取出一个节点时,我们就将st对应的值设为0。
在算法的执行过程中,由于节点可能会多次进入和离开队列,我们需要在每次从队列中取出节点时更新st数组。
下面图中举个例子看一下算法执行的过程,就能更清楚这里所说的,节点可能会多次入队出队,②处代码的作用也更清晰了~
2.时间复杂度
先写到这里,,早日恢复状态!!
有问题欢迎指出,一起加油!!!