• 图论_最短路径


    Floyd算法:

    用邻接矩阵保存原图,时间复杂度O(N^3),空间复杂度O(N^2),N为图中节点个数。

    一般情况下,被要求解图的大小不超过200个结点,当图使用邻接矩阵表示时更为方便,否则要注意转换。

    因为算法完成后,图中所有结点间的最短路径都将被确定,所以其较适用于全源最短路径长度问题。

    for(int k=1;k<=n;k++){
        for(int i=1;i<=n;i++){
            for(int j=1;j<=n;j++){
                if(ans[i][k]==无穷||ans[k][j]==无穷) continue;
                if(ans[i][j]==无穷||ans[i][k]+ans[k][j]<ans[i][j])
                    ans[i][j]=ans[i][k]+ans[k][j];
            }
        }
    }

    例5.5 最短路(1447)

    题目描述:在每年的校赛里,所有进入决赛的同学都会获得一件很漂亮的t-shirt。但是每当我们的工作人员把上百件的衣服从商店运回到赛场的时候,却是非常累的!所以现在他们想要寻找最短的从商店到赛场的路线,你可以帮助他们吗?

    输入:输入包括多组数据。每组数据第一行是两个整数N、M(N<=100,M<=10000),N表示成都的大街上有几个路口,标号为1的路口是商店所在地,标号为N的路口是赛场所在地,M则表示在成都有几条路。N=M=0表示输入结束。接下来M行,每行包括3个整数A,B,C(1<=A,B<=N,1<=C<=1000),表示在路口A与路口B之间有一条路,我们的工作人员需要C分钟的时间走过这条路。输入保证至少存在1条商店到赛场的路线。当输入为两个0时,输入结束。

    输出:对于每组输入,输出一行,表示工作人员从商店走到赛场的最短时间。
    样例输入:
    2 1
    1 2 3
    3 3
    1 2 5
    2 3 5
    3 1 2
    0 0
    样例输出:
    3
    2
    
    #include<stdio.h>
    using namespace std;
    int ans[101][101];
    int main(){
        int n,m;
        while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF){
            if(n==0&&m==0) break;
            for(int i=1;i<=n;i++){
                for(int j=1;j<=n;j++)
                    ans[i][j]==-1;
                ans[i][i]=0;
            }
            while(m--){
                int a,b,c;
                scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
                ans[a][b]=c;
                ans[b][a]=c;
            }
            for(int k=1;k<=n;k++){
                for(int i=1;i<=n;i++){
                    for(int j=1;j<=n;j++){
                        if(ans[i][k]==-1||ans[k][j]==-1) continue;
                        if(ans[i][j]==-1||ans[i][k]+ans[k][j]<ans[i][j])
                            ans[i][j]=ans[i][k]+ans[k][j];
                    }
                }
            }
            printf("%d
    ",ans[1][n]);
        }
        return 0;
    } 

    Dijkstra算法:

    可用邻接链表或邻接矩阵保存有向图或无向图,只能求得某特定结点到其他所有结点的最短路径长度,即单源最短路径问题。

    时间复杂度为O(N^2),若在查找最小值处利用堆进行优化,则时间复杂度可以降到O(N*logN)。

    算法流程:

    (1)初始化,集合K中加入结点1,结点1到结点1最短距离为0,到其他结点为无穷(或不确定)。

    (2)遍历与集合K中结点直接相邻的边(U,V,C),其中U属于集合K,V不属于集合K,计算由结点1出发按照已经得到的最短路到达U,再由U经过该边到达V时的路径长度。比较所有与集合K中结点直接相邻的非集合K结点该路径长度,其中路径长度最小的结点被确定为下一个最短路径确定的结点,其最短路径长度即为这个路径长度,最后将该结点加入集合K。

    (3)若集合K中已经包含了所有的点,算法结束;否则重复步骤(2)。

    下面重写例4.5:

    #include<stdio.h>
    #include<vector>
    using namespace std;
    struct E{
        int next;
        int c;
    };
    vector<E> edge[101];
    bool mark[101];
    int Dis[101];
    int main(){
        int n,m;
        while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF){
            if(n==0&&m==0) break;
            for(int i=1;i<=n;i++)
                edge[i].clear();
            while(m--){
                int a,b,c;
                scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
                E tmp;
                tmp.c=c;
                tmp.next=b;
                edge[a].push_back(tmp);
                tmp.next=a;
                edge[b].push_back(tmp);
            }
            for(int i=1;i<=n;i++){
                mark[i]=false;
                Dis[i]=-1;
            }
            Dis[1]=0;
            mark[1]=true;
            int newP=1;
            for(int i=1;i<n;i++){
                for(int j=0;j<edge[newP].size();j++){//更新Dis 
                    int t=edge[newP][j].next;
                    int c=edge[newP][j].c;
                    if(mark[t]) continue;
                    if(Dis[t]>Dis[newP]+c||Dis[t]==-1)
                         Dis[t]=Dis[newP]+c;
                }
                int min=123123123;
                for(int j=1;j<=n;j++){//找newP 
                    if(mark[j]) continue;
                    if(Dis[j]==-1) continue;
                    if(Dis[j]<min){
                        min=Dis[j];
                        newP=j;
                    }
                } 
                mark[newP]=true;
            }
            printf("%d
    ",Dis[n]);
        }
        return 0;
    }

     要注意的是Dijkstra算法原理在存在负权值的图上不成立,要求解包含负权值边上的最短路问题,我们需要使用SPFA算法。

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