图论之最短路

1.Floyd(弗洛伊德)

(Floyd)算法可以求出任意两点的最短路径,相当于求解(n)次单源最短路径问题,并且十分简单,时间复杂度为(O(n^3))

思想

Floyd算法是动态规划。我们设 (f [ k ][ i ][ j ])表示“经过若干个标号不超过(k)的节点”从(i)(j)的最短路长度
其状态转移方程式为:

f[k][i][j]=min(f[k-1][i][j],f[k-1][i][k]+f[k-1][k][j]);
//其中初始值为f[k][i][j]=w[i][j](w为开头定义的邻接矩阵)

在这其中,k这一维可以去掉,其状态转移方程式为:

f[i][j]=min(f[i][j],f[i][k]+f[k][j]);

代码如下:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,m,f[505][505],s,t;

int main() {
	scanf("%d %d",&n,&m);//n个点,m条边
	for(int i=1;i<=n;i++) {
		for(int j=1;j<=n;j++)
			f[i][j]=0x3f3f3f3f;//因为我们是求最短路,所以一开始我们把数组设到无穷大
		f[i][i]=0;//第i个点到第i个点需要的权值为0
	}
	for(int i=1,u,v,w;i<=m;i++) {
		scanf("%d %d %d",&u,&v,&w);//从第u个点到第v个点的权值为0
		f[u][v]=w;//因为是有向图,所以我们不加f[v][u]=w
	}
	for(int k=1;k<=n;k++) {//k个阶段,所以k在最外层
		for(int i=1;i<=n;i++) {
			for(int j=1;j<=n;j++) {
				if(f[i][j]>f[i][k]+f[k][j])
					f[i][j]=f[i][k]+f[k][j];
			}
		}
	}
	scanf("%d %d",&s,&t);
	printf("%d
",f[s][t]);//从s到t的最短距离
	return 0;
}

Floyd输出最短路径

(Floyd)算法输出路径也是采用记录前驱的方式。因为(Floyd)是计算任意两点间最短路径的算法,(f[ i ][ j ])记录从(i)(j)的最短路径值。故我们定义(pre[i][j])为一个二维数组,记录从(i)(j)的最短路径中,(j)的前驱点是哪一个。递归还原路径。
初始化:(pre[n][n])为0,输入相连边时,重置相连边尾结点的前驱
若有无向边:(pre[a][b]=a; pre[b][a]=b;)
更新若(Floyd)最短路有更新,那么(pre[i][j]=pre[k][j];)
递归输出指两点(s)(t)的最短路,先输出起点(s),再将终点(t)放入递归,输出(s+1--t)的所有点。

void print(int x) {
	if(pre[s][x]==0) return;
	print(pre[s][x]);
	printf(" %d",x);
}

代码:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,m,f[505][505],s,t,pre[505][505];

void print(int x) {
	if(pre[s][x]==0) return ;
	print(pre[s][x]);
	printf(" %d",x);
	return ;
}

int main() {
	scanf("%d %d",&n,&m);
	for(int i=1;i<=n;i++) {
		for(int j=1;j<=n;j++)
			f[i][j]=0x3f3f3f3f;
		f[i][i]=0;
	}
	for(int i=1,u,v,w;i<=m;i++) {
		scanf("%d %d %d",&u,&v,&w);
		f[u][v]=w,pre[u][v]=u;
	}
	for(int k=1;k<=n;k++) {
		for(int i=1;i<=n;i++) {
			for(int j=1;j<=n;j++) {
				if(f[i][j]>f[i][k]+f[k][j])
					f[i][j]=f[i][k]+f[k][j],pre[i][j]=pre[k][j];
			}
		}
	}
	scanf("%d %d",&s,&t);
	printf("%d
%d",f[s][t],s);
	print(t);
	return 0;
}

传递闭包问题

给定若干个元素和若干对关系,如果关系具有传递性,“通过传递性推导出其他元素的关系”的问题叫做传递闭包。
我们可以建立(f[ i ][ j ]),其中(f[ i ][ j ]=1)时表示 (i)(j) 之间有关系,(f[ i ][ j ]=0)时表示 (i)(j)之间没有关系,其中(f[ i ][ i ])始终为(1)
代码:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,m,f[505][505],s,t;

int main() {
	scanf("%d %d",&n,&m);
	for(int i=1;i<=n;i++) f[i][i]=1;
	for(int i=1,u,v;i<=m;i++) {
		scanf("%d %d",&u,&v);
		f[u][v]=1;
	}
	for(int k=1;k<=n;k++) {
		for(int i=1;i<=n;i++) {
			for(int j=1;j<=n;j++)
				f[i][j] |= f[i][k] & f[k][j];
		}
	}
	scanf("%d %d",&s,&t);
	if(f[s][t]) printf("Yes");
	else printf("No");
	return 0;
}

Dijkstra(迪科斯彻)

给定一个带权有向图(G=(V,E)),其中每条边的权是一个实数。另外,还给定(V)中的一个顶点,称为源点。要计算从源点到其他所有各顶点的最短路径长度。这里的长度就是指路上各边权之和。这个问题通常称为单源最短路径问题。
(Dijkstra)算法就是求单源最短路径问题。

思想

流程如下:
1.结点分成两组:已经确定最短路、尚未确定最短路
2.不断从第2组中选择路径长度最短的点放入第1组并扩展。

本质是贪心,只能应用于正权图
普通的Dijkstra算法O(n^2)

松弛操作

我们可以举一个栗子:
原来用一根橡皮筋直接连接(i、j)两点,现在有一点(k),使得(i->k->j)(i->j)的距离更短,则把橡皮筋改为(i->k->j) ,这样橡皮筋更加松弛。
代码如下:

if(dist[j]>dist[k]+w[k][j])
	dist[j]=dist[k]+w[k][j];

代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,m,s,t,a[2505][2505],dist[2505];
bool vis[2505];

int main() {
	scanf("%d %d %d %d",&n,&m,&s,&t);
	for(int i=1;i<=n;i++) {
		for(int j=1;j<=n;j++)
			a[i][j]=0x3f3f3f3f;
		a[i][i]=0,dist[i]=0x3f3f3f3f;
	}
	for(int i=1;i<=m;i++) {
		int u,v,w;
		scanf("%d %d %d",&u,&v,&w);
		a[u][v]=w,a[v][u]=w;
	}
	dist[s]=0;
	for(int i=1;i<=n;i++) {
		int x=0;
		for(int j=1;j<=n;j++)
			if(!vis[j] && (dist[j]<dist[x] || x==0)) x=j;
		if(!x) continue;
		vis[x]=1;
		for(int j=1;j<=n;j++)
			if(dist[j]>dist[x]+a[x][j]) dist[j]=dist[x]+a[x][j];
	}
	printf("%d",dist[t]);
	return 0;
} 

优化

我们可以发现(i)中的第(1)层循环是求最小值,我们完全可以用一个二叉堆来存储。
至于第(2)层循环是求相邻的边,但有些点根本没有相邻,我们可以用邻接表,直接省去循环那些不相邻的点。时间复杂度为(O((m+n) log~2~^n))

#include <bits/stdc++.h>
#include <queue>
using namespace std;
int n,m,s,t,cnt,head[2505],next[13005],ver[13005],edge[13005],dist[2505];
bitset<2505> vis;
struct lx{
	int to,z;
	bool operator <(const lx &x) const { return z>x.z; }
};
priority_queue<lx> q;

void add_edge(int u,int v,int w) { ver[++cnt]=v,edge[cnt]=w,next[cnt]=head[u],head[u]=cnt; }

int main() {
	scanf("%d %d %d %d",&n,&m,&s,&t);
	for(int i=1,u,v,w;i<=m;i++) {
		scanf("%d %d %d",&u,&v,&w);
		add_edge(u,v,w),add_edge(v,u,w);
	}
	for(int i=1;i<=n;i++) dist[i]=0x3f3f3f3f;
	q.push((lx){s,0}),dist[s]=0;
	while(q.size()) {
		int u=q.top().to; q.pop();
		if(vis[u]) continue;
		vis[u]=1;
		for(int i=head[u];i;i=next[i]) {
			int v=ver[i],w=edge[i];
			if(dist[v]>dist[u]+w) dist[v]=dist[u]+w,q.push((lx){v,dist[v]});
		}
	}
	printf("%d",dist[t]);
	return 0;
}

真好看

Bellman-Ford(贝尔曼-福特)

思想

(Bellman-Ford)算法是松弛边,而(Dijkstra)算法是松弛点。

给定一张有向图,若对于图中的某一条边((x,y,z)),有(dist[y] leqslant dist[x]+z)成立,则称该边满足三角形不等式。若所有边都满足三角形不等式,则(dist)数组就是所求的最短路。
流程
1.扫描所有边((x,y,z)),若(dist[y]>dist[x]+z),则用(dist[x]+z)更新(dist[y])
2.直到没有更新。

代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,m,s,t,dist[505];
struct lx{ int u,v,w; }a[20005];

int main() {
	scanf("%d %d",&n,&m);
	for(int i=1,q,w,e;i<=m;i++) {
		scanf("%d %d %d",&q,&w,&e);
		a[i].u=q,a[i].v=w,a[i].w=e;
	}
	scanf("%d %d",&s,&t);
	for(int i=1;i<=n;i++) dist[i]=0x3f3f3f3f;	
	dist[s]=0;
	for(int i=1;i<n;i++) {
		for(int j=1;j<=m;j++) {
			if(dist[a[j].v]>dist[a[j].u]+a[j].w)
				dist[a[j].v]=dist[a[j].u]+a[j].w;
		}
	}
	for(int i=1;i<=m;i++) {
		if(dist[a[i].v]>dist[a[i].u]+a[i].w) {
			printf("No Solution");
			return 0;
		}
	}
	printf("%d",dist[t]);
	return 0;
}

输出路径

如果最短路径有多条,输出路径经过边数较小的解; 如果最短路径边数相同,输出编号较小的序列。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,m,s,t,dist[505],pre[505];
struct node{ int u,v,w; }a[20005];

void print(int x) {
	if(pre[x]==0) return ;
	print(pre[x]);
	printf(" %d",x);
	return ;
}

int main() {
	scanf("%d %d",&n,&m);
	for(int i=1;i<=m;i++)
		scanf("%d %d %d",&a[i].u,&a[i].v,&a[i].w);

	scanf("%d %d",&s,&t);
	for(int i=1;i<=n;i++) dist[i]=0x3f3f3f3f,pre[i]=0x3f3f3f3f;	
	dist[s]=0,pre[s]=0;
	for(int i=1;i<n;i++) {
		for(int j=1;j<=m;j++) {
			if(dist[a[j].v]>dist[a[j].u]+a[j].w) dist[a[j].v]=dist[a[j].u]+a[j].w,pre[a[j].v]=a[j].u;
			else if(dist[a[j].v]==dist[a[j].u]+a[j].w) pre[a[j].v]=min(pre[a[j].v],a[j].u);
		}
	}
	for(int i=1;i<=m;i++) {
		if(dist[a[i].v]>dist[a[i].u]+a[i].w) {
			printf("No Solution");
			return 0;
		}
	}
	printf("%d
%d",dist[t],s);
	print(t);
	return 0;
}

SPFA(队列优化的Bellman-Ford)

1.将起始点入队。
2.循环,取出第一个点。
3.循环其边,如果可以优化,就优化。
4.如果优化后这个点没在队列中,就加入,循环第2点,直到队列中没有点。

代码

#include <bits/stdc++.h>
#include <queue>
using namespace std;
int n,m,s,t,cnt,head[100005],next[1000005],ver[1000005],edge[1000005],dist[100005];
queue<int> q;
bitset<100005> vis;

void add_edge(int u,int v,int w) { ver[++cnt]=v,edge[cnt]=w,next[cnt]=head[u],head[u]=cnt; }

int main() {
	scanf("%d %d %d %d",&n,&m,&s,&t);
	for(int i=1,u,v,w;i<=m;i++) {
		scanf("%d %d %d",&u,&v,&w);
		add_edge(u,v,w),add_edge(v,u,w);
	}
	for(int i=1;i<=n;i++) dist[i]=0x3f3f3f3f;
	dist[s]=0,vis[s]=1,q.push(s);
	while(q.size()) {
		int u=q.front(); q.pop();
		vis[u]=0;
		for(int i=head[u];i;i=next[i]) {
			int v=ver[i],w=edge[i];
			if(dist[v]>dist[u]+w) {
                dist[v]=dist[u]+w;
                if(!vis[v]) vis[v]=1,q.push(v);
            }
		}
	}
	printf("%d",dist[t]);
	return 0;
}
原文地址:https://www.cnblogs.com/sxqn/p/13890438.html