最短路径:我的理解--SPFA算法

SPFA算法
  求单源最短路的SPFA算法的全称是:Shortest Path Faster Algorithm 最短路径快速算法-SPFA算法是西南交通大学段凡丁于1994年发表的。
  适用范围:给定的图存在负权边,这时类似Dijkstra等算法便没有了用武之地,而Bellman-Ford算法的复杂度又过高,SPFA算法便派上用场了。 我们约定有向加权图G不存在负权回路,即最短路径一定存在。当然,我们可以在执行该算法前做一次拓扑排序,以判断是否存在负权回路,但这不是我们讨论的重点。
  算法思想:我们用数组d记录每个结点的最短路径估计值,用邻接表来存储图G。我们采取的方法是动态逼近法:设立一个先进先出的队列用来保存待优化的结点,优化时每次取出队首结点u,并且用u点当前的最短路径估计值对离开u点所指向的结点v进行松弛操作,如果v点的最短路径估计值有所调整,v点不在当前的队列中,就将v点放入队尾。这样不断从队列中取出结点来进行松弛操作,直至队列空为止。
最短路径:我的理解--SPFA算法
因为SPFA没有向迪杰斯塔拉算法那样,寻找dist[]的最小值,所以重复入队,更新dis[]的最小值,因为这个点本身dis[]的变化,会影响到与之邻接的点,所以要重复入队。
标程一:
const int INF = 999999;
int  map[MAXN][MAXN]; //map[i,j]为初始输入的ij的距离,未知的map[i,j]=INF;
int  dis[MAXN];//源点Si的最短路
char vst[MAXN];//是否在队列中的标记
int      Q[MAXN];//队列
// 参数n表示结点数,s表示源点
int SPFA(int n, int s)
{  int i, pri, end, p, t; // pri是队列头结点,end是队列尾结点
    memset(vst, 0, sizeof(vst));//初始化
    for(int i=0; i<</b>MAXN; ++i)
        Q[i] = 0;//初始化队列为空
    for (i=0; i<</b>n; i++)
        dis[i] = INF;//初始化源点到I的值为最大值
    dis[s] = 0;//源点为0
    vst[s] = 1;//标记为已入队
Q[0] = s;//源点入队
pri = 0; end = 1;//队首队尾赋值
    while (pri <</b> end)
    {
        p = Q[pri];//取队首元素
        for (i=0; i<</b>n; ++i) //更新dis
        { if (dis[p]+map[p][i] <</b> dis[i])
            {  dis[i] = dis[p]+map[p][i];
                if (!vst[i])     //未在队列中
                {  Q[end++] = i;
                   vst[i] = 1;
                }
            }
        }
        vst[p] = 0;   // 置出队的点为未标记
        pri++;
    }
    return 1;
}
标程二:
int num[999999]; //记录入队次数  
void spfa(int s)  //  初始结点s,即为起点,若目标结点t,则输出dict[t]。
  init_data(s);
    int head = 0, tail = 1;  
    int path[Max];  //  可增加一个path[]数组来记录最后s到t的路径。
    queue[0] = s; //que.push(s);  
    dict[s] = 0;
    while (tail > head)//(!que.empty())
 
    { int u = queue[head];//int u=que.front();   //que.pop();
        vis[u] = true;  
        for (i = 1; i <= n; i ++)
        { if (dict[i] > dict[u] + edge[u][i])
            dict[i] = dict[u] + edge[u][i];
               path[i] = u;  
               num[i]++
               if(num[i]>=n) return 1;//判断是否有负权值……
               if (!vis[i])  //  对以前没有访问过的顶点,加入队列中。
                vis[i] = true;
                   queue[tail] = i;// que.push(i);
                   tail ++;                        
                }
             }
         }
         vis[u] = false;  //  记得把出队列的顶点的vis[]置为false。
        head ++;  
    }
}
判断负权回路 num[i]>=n的原因,即使所有的点更新都会让i入队的话,才只有n-1次,这时一定是最小值了,入队n次,一定有负权回路
原文地址:https://www.cnblogs.com/c1299401227/p/5370769.html