转自:http://blog.csdn.net/murmured/article/details/19281031
一、Dijkstra
Dijkstra单源最短路算法,即计算从起点出发到每个点的最短路。所以Dijkstra常常作为其他算法的预处理。使用邻接矩阵的时间复杂度为O(n^2),用优先队列的复杂度为O((m+n)logn)近似为O(mlogn)
(一) 过程
每次选择一个未访问过的到已经访问过(标记为Known)的所有点的集合的最短边,并用这个点进行更新,过程如下:
Dv为最短路,而Pv为前面的顶点。
1. 初始
V |
Known |
Dv |
Pv |
V1 |
F |
0 |
0 |
V2 |
F |
∞ |
0 |
V3 |
F |
∞ |
0 |
V4 |
F |
∞ |
0 |
V5 |
F |
∞ |
0 |
V6 |
F |
∞ |
0 |
V7 |
F |
∞ |
0 |
2. 在v1被标记为已知后的表
V |
Known |
Dv |
Pv |
V1 |
T |
0 |
0 |
V2 |
F |
2 |
V1 |
V3 |
F |
∞ |
0 |
V4 |
F |
1 |
V1 |
V5 |
F |
∞ |
0 |
V6 |
F |
∞ |
0 |
V7 |
F |
∞ |
0 |
3. 下一步选取v4并且标记为known,顶点v3,v5,v6,v7是邻接的顶点,而他们实际上都需要调整。如表所示:
V |
Known |
Dv |
Pv |
V1 |
T |
0 |
0 |
V2 |
F |
2 |
V1 |
V3 |
F |
3 |
V4 |
V4 |
T |
1 |
V1 |
V5 |
F |
3 |
V4 |
V6 |
F |
9 |
V4 |
V7 |
F |
5 |
V4 |
4. 接下来选取v2,v4是邻接点,但已经是known的,不需要调整,v5是邻接的点但不做调整,因为经过v2的值为2+10=12而长为3的路径已经是已知的。
V |
Known |
Dv |
Pv |
V1 |
T |
0 |
0 |
V2 |
T |
2 |
V1 |
V3 |
F |
3 |
V4 |
V4 |
T |
1 |
V1 |
V5 |
F |
3 |
V4 |
V6 |
F |
9 |
V4 |
V7 |
F |
5 |
V4 |
5. 接下来选取v5,值为3,v7 3+6>5不需调整,然后选取v3,对v6的距离下调到3+5=8
V |
Known |
Dv |
Pv |
V1 |
T |
0 |
0 |
V2 |
T |
2 |
V1 |
V3 |
T |
3 |
V4 |
V4 |
T |
1 |
V1 |
V5 |
T |
3 |
V4 |
V6 |
F |
8 |
V3 |
V7 |
F |
5 |
V4 |
6. 再选下一个顶点是v7,v6变为5+1=6
V |
Known |
Dv |
Pv |
V1 |
T |
0 |
0 |
V2 |
T |
2 |
V1 |
V3 |
T |
3 |
V4 |
V4 |
T |
1 |
V1 |
V5 |
T |
3 |
V4 |
V6 |
F |
6 |
V7 |
V7 |
T |
5 |
V4 |
7. 最后选取v6
V |
Known |
Dv |
Pv |
V1 |
T |
0 |
0 |
V2 |
T |
2 |
V1 |
V3 |
T |
3 |
V4 |
V4 |
T |
1 |
V1 |
V5 |
T |
3 |
V4 |
V6 |
T |
6 |
V7 |
V7 |
T |
5 |
V4 |
(二) 局限性
Dijkstra没办法解决负边权的最短路径,如图
运行完该算法后,从顶点1到顶点3的最短路径为1,3,其长度为1,而实际上最短路径为1,2,3,其长度为0.(因为过程中先选择v3,v3被标记为已知,今后不再更新)
(三) 算法实现。
1.普通的邻接表 以(HDU 1874 畅通工程续 SPFA || dijkstra)为例
用vis作为上面标记的known,dis记录最短距离(记得初始化为一个很大的数)。
- void dijkstra(int s)
- {
- memset(vis,0,sizeof(vis));
- int cur=s;
- dis[cur]=0;
- vis[cur]=1;
- for(int i=0;i<n;i++)
- {
- for(int j=0;j<n;j++)
- if(!vis[j] && dis[cur] + map[cur][j] < dis[j]) //未被标记且比已知的短,可更新
- dis[j]=dis[cur] + map[cur][j] ;
- int mini=INF;
- for(int j=0;j<n;j++)
- if(!vis[j] && dis[j] < mini) //选择下一次到已知顶点最短的点。
- mini=dis[cur=j];
- vis[cur]=true;
- }
- }
void dijkstra(int s)
{
memset(vis,0,sizeof(vis));
int cur=s;
dis[cur]=0;
vis[cur]=1;
for(int i=0;i<n;i++)
{
for(int j=0;j<n;j++)
if(!vis[j] && dis[cur] + map[cur][j] < dis[j]) //未被标记且比已知的短,可更新
dis[j]=dis[cur] + map[cur][j] ;
int mini=INF;
for(int j=0;j<n;j++)
if(!vis[j] && dis[j] < mini) //选择下一次到已知顶点最短的点。
mini=dis[cur=j];
vis[cur]=true;
}
}
2.邻接表+优先队列。
要重载个比较函数.
- struct point
- {
- int val,id;
- point(int id,int val):id(id),val(val){}
- bool operator <(const point &x)const{
- return val>x.val;
- }
- };
- void dijkstra(int s)
- {
- memset(vis,0,sizeof(vis));
- for(int i=0;i<n;i++)
- dis[i]=INF;
- priority_queue<point> q;
- q.push(point(s,0));
- dis[s]=0;
- while(!q.empty())
- {
- int cur=q.top().id;
- q.pop();
- if(vis[cur]) continue;
- vis[cur]=true;
- for(int i=head[cur];i!=-1;i=e[i].next)
- {
- int id=e[i].to;
- if(!vis[id] && dis[cur]+e[i].val < dis[id])
- {
- dis[id]=dis[cur]+e[i].val;
- q.push(point(id,dis[id]));
- }
- }
- }
- }
struct point
{
int val,id;
point(int id,int val):id(id),val(val){}
bool operator <(const point &x)const{
return val>x.val;
}
};
void dijkstra(int s)
{
memset(vis,0,sizeof(vis));
for(int i=0;i<n;i++)
dis[i]=INF;
priority_queue<point> q;
q.push(point(s,0));
dis[s]=0;
while(!q.empty())
{
int cur=q.top().id;
q.pop();
if(vis[cur]) continue;
vis[cur]=true;
for(int i=head[cur];i!=-1;i=e[i].next)
{
int id=e[i].to;
if(!vis[id] && dis[cur]+e[i].val < dis[id])
{
dis[id]=dis[cur]+e[i].val;
q.push(point(id,dis[id]));
}
}
}
}
二、SPFA(bellman-ford)
SPFA是bellman-ford的改进算法(队列实现),效率也更高,故直接介绍SPFA。 相比于Dijkstra,SPFA可以计算带负环的回路。 邻接表的复杂度为:O(kE)E为边数,k一般为2或3(一)原理过程:
bellman-ford算法的基本思想是,对图中除了源顶点s外的任意顶点u,依次构造从s到u的最短路径长度序列dist[u],dis2[u]……dis(n-1)[u],其中n是图G的顶点数,dis1[u]是从s到u的只经过1条边的最短路径长度,dis2[u]是从s到u的最多经过G中2条边的最短路径长度……当图G中没有从源可达的负权图时,从s到u的最短路径上最多有n-1条边。因此,
dist(n-1)[u]就是从s到u的最短路径长度,显然,若从源s到u的边长为e(s,u),则dis1[u]=e(s,u).对于k>1,dis(k)[u]满足如下递归式,dis(k)[u]=min{dis(k-1)[v]+e(v,u)}.bellman-ford最短路径就是按照这个递归式计算最短路的。
SPFA的实现如下:用数组dis记录更新后的状态,cnt记录更新的次数,队列q记录更新过的顶点,算法依次从q中取出待更新的顶点v,按照dis(k)[u]的递归式计算。在计算过程中,一旦发现顶点K有cnt[k]>n,说明有一个从顶点K出发的负权圈,此时没有最短路,应终止算法。否则,队列为空的时候,算法得到G的各顶点的最短路径长度。
(二)实现:
1.邻接矩阵的SPFA以(HDU 1874 畅通工程续 SPFA || dijkstra)为例- void SPFA(int s)
- {
- for(int i=0;i<n;i++)
- dis[i]=INF;
- bool vis[MAXN]={0};
- vis[s]=true;
- dis[s]=0;
- queue<int> q;
- q.push(s);
- while(!q.empty())
- {
- int cur=q.front();
- q.pop();
- vis[cur]=false;
- for(int i=0;i<n;i++)
- {
- if(dis[cur] + map[cur][i] < dis[i])
- {
- dis[i]=dis[cur] + map[cur][i];
- if(!vis[i])
- {
- q.push(i);
- vis[i]=true;
- }
- }
- }
- }
- }
void SPFA(int s)
{
for(int i=0;i<n;i++)
dis[i]=INF;
bool vis[MAXN]={0};
vis[s]=true;
dis[s]=0;
queue<int> q;
q.push(s);
while(!q.empty())
{
int cur=q.front();
q.pop();
vis[cur]=false;
for(int i=0;i<n;i++)
{
if(dis[cur] + map[cur][i] < dis[i])
{
dis[i]=dis[cur] + map[cur][i];
if(!vis[i])
{
q.push(i);
vis[i]=true;
}
}
}
}
}
2.邻接表的SPFA(推荐)以(HDU 1874 畅通工程续 SPFA || dijkstra)为例
- void spfa(int s)
- {
- memset(vis,0,sizeof(vis));
- for(int i=0;i<n;i++)
- dis[i]=INF;
- queue<int> q;
- q.push(s);
- vis[s]=true;
- dis[s]=0;
- while(!q.empty())
- {
- int cur=q.front();
- q.pop();
- vis[cur]=false;
- for(int i=head[cur];i!=-1;i=e[i].next)
- {
- int id=e[i].to;
- if(dis[id] > dis[cur]+e[i].val)
- {
- dis[id] = dis[cur] + e[i].val;
- if(!vis[id])
- {
- vis[id]=true;
- q.push(id);
- }
- }
- }
- }
- }
void spfa(int s)
{
memset(vis,0,sizeof(vis));
for(int i=0;i<n;i++)
dis[i]=INF;
queue<int> q;
q.push(s);
vis[s]=true;
dis[s]=0;
while(!q.empty())
{
int cur=q.front();
q.pop();
vis[cur]=false;
for(int i=head[cur];i!=-1;i=e[i].next)
{
int id=e[i].to;
if(dis[id] > dis[cur]+e[i].val)
{
dis[id] = dis[cur] + e[i].val;
if(!vis[id])
{
vis[id]=true;
q.push(id);
}
}
}
}
}
3.上面的两个都没有对负圈的判断,因为题目的限制就是正的。判断负环代码如下:以(ZOJ 2770 Burn the Linked Camp 差分约束)为例
- bool spfa()
- {
- for(int i=0;i<=n;i++)
- dis[i]=INF;
- bool vis[MAXN]={0};
- int cnt[MAXN]={0};
- queue<int> q;
- dis[0]=0;
- vis[0]=true;
- cnt[0]=1;
- q.push(0);
- while(!q.empty())
- {
- int cur=q.front();
- q.pop();
- vis[cur]=false;
- for(int i=head[cur];i!=-1;i=e[i].next)
- {
- int id=e[i].to;
- if(dis[cur] + e[i].val > dis[id])
- {
- dis[id]=dis[cur]+e[i].val;
- if(!vis[id])
- {
- cnt[id]++;
- if(cnt[cur] > n)
- return false;
- vis[id]=true;
- q.push(id);
- }
- }
- }
- }
- return true;
- }
bool spfa()
{
for(int i=0;i<=n;i++)
dis[i]=INF;
bool vis[MAXN]={0};
int cnt[MAXN]={0};
queue<int> q;
dis[0]=0;
vis[0]=true;
cnt[0]=1;
q.push(0);
while(!q.empty())
{
int cur=q.front();
q.pop();
vis[cur]=false;
for(int i=head[cur];i!=-1;i=e[i].next)
{
int id=e[i].to;
if(dis[cur] + e[i].val > dis[id])
{
dis[id]=dis[cur]+e[i].val;
if(!vis[id])
{
cnt[id]++;
if(cnt[cur] > n)
return false;
vis[id]=true;
q.push(id);
}
}
}
}
return true;
}
(三):优化
SLF(Small Label First)是指在入队时如果当前点的dist值小于队首, 则插入到队首, 否则插入到队尾。 LLL不太常用,我也没研究。(四)应用:
眼见的同学应该发现了,上面的差分约束四个字,是的SPFA可以很好的实现差分约束系统。 差分约束系统详解http://blog.csdn.net/murmured/article/details/19285713三、floyd
全称Floyd-Warshall。记得离散数学里面有Warshall算法,用来计算传递闭包。而数据结构每次都简称floyd,当时就觉得两个都差不多,有神马关系,后来google一下发现是同一个算法。。。。改个名字出来走江湖啊!!!!! 这个算法用于求所有点对的最短距离。比调用n次dijkstra的优点在于代码简单。 时间复杂度为O(n^3)(一)原理过程:
这是一个dp(动态规划的过程)dis[i][j]=min(dis[i][j],dis[i][k]+dis[k][j]); 即从顶点i到j且经过顶点k的最短路径长度。
(二)实现:
以(HDU 1874 畅通工程续 SPFA || dijkstra)为例- void floyd()
- {
- for(int k=0;k<n;k++)
- for(int i=0;i<n;i++)
- for(int j=0;j<n;j++)
- dis[i][j]=min(dis[i][j],dis[i][k]+dis[k][j]);
- }
void floyd()
{
for(int k=0;k<n;k++)
for(int i=0;i<n;i++)
for(int j=0;j<n;j++)
dis[i][j]=min(dis[i][j],dis[i][k]+dis[k][j]);
}
四、其他
如走迷宫经常用的BFS,以一个点出发,向外扩散。
如:
除了上面的
HDU 1874畅通工程续 SPFA || dijkstra||floyd
还有:
UVA11280 - Flying to Fredericton SPFA变形
UVA11090 - Going in Cycle!! SPFA
UVA10917 Walk Through the Forest SPFA
POJ 3259Wormholes邻接表的SPFA判断负权回路
POJ 1932XYZZY (ZOJ 1935)SPFA+floyd
UVA11374 Airport Express SPFA||dijkstra
UVA11367 - Full Tank? dijkstra+DP
POJ 1511Invitation Cards (ZOJ 2008)使用优先队列的dijkstra
POJ 3268Silver Cow Party (Dijkstra~)
POJ 2387Til the Cows Come Home (Dijkstra)