弗洛伊德(Floyd)算法过程:
1、用D[v][w]记录每一对顶点的最短距离。
2、依次扫描每个点,并以其为基点再遍历全部每一对顶点D[][]的值,看看是否可用过该基点让这对顶点间的距离更小。
算法理解:
最短距离有三种情况:
1、两点的直达距离最短。(例如以下图<v,x>)
2、两点间仅仅通过一个中间点而距离最短。(图<v,u>)
3、两点间用通过两各以上的顶点而距离最短。(图<v,w>)
对于第一种情况:在初始化的时候就已经找出来了且以后也不会更改到。
对于另外一种情况:弗洛伊德算法的基本操作就是对于每一对顶点,遍历全部其他顶点,看看可否通过这一个顶点让这对顶点距离更短,也就是遍历了图中全部的三角形(算法中对同一个三角形扫描了九次,原则上仅仅用扫描三次就可以,但要增加推断,效率更低)。
对于第三种情况:例如以下图的五边形,可先找一点(比方x,使<v,u>=2),就变成了四边形问题,再找一点(比方y,使<u,w>=2),可变成三角形问题了(v,u,w),也就变成另外一种情况了,由此对于n边形也能够一步步转化成四边形三角形问题。(这里面不用操心哪个点要先找哪个点要后找,由于找了任一个点都能够使其变成(n-1)边形的问题)。
刺猬加注:
floyd的核心代码:
...{
for (i=0;i<g.vexnum;i++)
...{
for (j=0;j<g.vexnum;j++)
...{
if (distance[i][j]>distance[i][k]+distance[k][j])
...{
distance[i][j]=distance[i][k]+distance[k][j];
}
}
}
}
结合代码 并參照上图所看到的 我们来模拟运行下 这样才干加深理解:
第一关键步骤:当k运行到x,i=v,j=u时,计算出v到u的最短路径要通过x,此时v、u联通了。
第二关键步骤:当k运行到u,i=v,j=y,此时计算出v到y的最短路径的最短路径为v到u,再到y(此时v到u的最短路径上一步我们已经计算过来,直接利用上步结果)。
第三关键步骤:当k运行到y时,i=v,j=w,此时计算出最短路径为v到y(此时v到y的最短路径长在第二步我们已经计算出来了),再从y到w。
依次扫描每一点(k),并以该点作为中介点,计算出通过k点的其它随意两点(i,j)的最短距离,这就是floyd算法的精髓!同一时候也解释了为什么k点这个中介点要放在最外层循环的原因.