《算法导论》25.2. 《计算机算法(C++版)》5.3.
当然这个算法的实现是相当简单的,只使用了三重循环,时间复杂度为O(n^3)。但是重点是算法背后的思想,一般教材都把这个算法当做典型的图算法来讲,却没有讲到背后动态规划的思想。不过《计算机算法(C++版)》做到了这一点。此题的最优子结构很明显,假设i到j的最短路径是d<i, j>,那么明显对路径上的任一点k,有d<i, k>、d<k, j>都是最短路径。但是这样的子问题很难描述,因为两个子问题虽然明确了,但是状态并没有明确。我们想到在矩阵链乘法里,我们只要从i到j枚举k,有j-i个状态选择,因为加括号天然有序,所以我们可以保证AiAi+1…Ak和Ak+1Ak+2…Aj两个子链是不相交的,而在图中,我们不能保证这一点。解决办法是,对于每个k对应下的状态,我们让Ak(i, j)表示从i到j但不经过索引大于k的定点的最短路径的长度,这样d<i, k>的路径就不会经过d<k, j>路径中已经经过的结点,因为它们的索引大于k。当然受此启发我们也可以定义A(i, j)为表示从i到j但不经过索引小于k的定点的最短路径的长度,然后从j顶点反向遍历。
C++代码如下:
#include <iostream> #include <limits> #include <cstring> #include <fstream> using namespace std; const int SIZE = 101; float cost[SIZE][SIZE]; float A[SIZE][SIZE]; int P[SIZE][SIZE]; void PrintCost(float A[][SIZE], int n) { for(int i=1; i<=n; i++) { for(int j=1; j<=n; j++) { cout << A[i][j] << ' '; } cout << endl; } } void AllPaths(float cost[][SIZE], float A[][SIZE], int n) { cout << "Graph weight:" << endl; PrintCost(cost, n); for(int i=1; i<=n; i++) for(int j=1; j<=n; j++) { A[i][j] = cost[i][j]; } for(int k=1; k<=n; k++) { for(int i=1; i<=n; i++) for(int j=1; j<=n; j++) { if(A[i][k] + A[k][j] < A[i][j]) { A[i][j] = A[i][k] + A[k][j]; P[i][j] = k; } } cout << "A" << k << ":" << endl; PrintCost(A, n); } } void PrintPath(int i, int j) { int k = P[i][j]; if(k == 0) return; PrintPath(i, k); cout << k << "--"; PrintPath(k, j); } void PrintAllPath(int n) { for(int i=1; i<=n; i++) for(int j=1; j<=n; j++) { if(j != i) { cout << "Path from " << i << " to " << j << ": " << endl; cout << i << "--"; PrintPath(i, j); cout << j << endl; } } } int main() { int n = 5; memset(A, 0, sizeof(float)*SIZE*SIZE); memset(P, 0, sizeof(float)*SIZE*SIZE); memset(cost, 0, sizeof(float)*SIZE*SIZE); ifstream file("allpaths2.txt"); for(int i=1; i<=n; i++) for(int j=1; j<=n; j++) { if(file.eof()) break; file >> cost[i][j]; } AllPaths(cost, A, n); PrintAllPath(n); return 0; }
0 3 8 2147483647 -4 2147483647 0 2147483647 1 7 2147483647 4 0 2147483647 2147483647 2 2147483647 -5 0 2147483647 2147483647 2147483647 2147483647 6 0