赞
踩
目录
图中可以有负权,但不能有负圈(圈中弧或边的权值之和小于0)
表格行为i,列为j。D及P后小括号内的值为迭代次数。
D矩阵主对角线为0,其余与邻接矩阵相同。
P矩阵存-1,在输出最短路径时作为递归出口。
D矩阵的状态转移方程:D(m)[i][j]=min{D(m-1)[i][j],D(m-1)[i][k]+D[k][j]},0<<k<<n-1,其中,m为迭代次数,n为节点个数。
思路:添加一个点Vk,找到Vk的入弧Vi->Vk,再找到Vk的出弧,Vk->Vj,比较D[i][j]与D[i][k]+D[k][j]的大小。
若D矩阵有更新,则对应P矩阵的值为更新处最短路径第一条弧的终点。
D(1)
0 | 4 | -3 | ∞ |
-3 | 0 | -7 | ∞ |
∞ | 10 | 0 | 3 |
5 | 6 | 6 | 0 |
P(1)
-1 | -1 | -1 | -1 |
-1 | -1 | -1 | -1 |
-1 | -1 | -1 | -1 |
-1 | -1 | -1 | -1 |
D(2)
0 | 4 | -3 | ∞ |
-3 | 0 | -7 | ∞ |
∞ | 10 | 0 | 3 |
5 | 6 | 2 | 0 |
加入点V0,V0的入弧有V1->V0与V3->V0,出弧有V0->V1与V0->V2。
经比较D(1)[3][2]>D(1)[3][0]+D(1)[0][2],6>5-3=2,所以,将6更新为2。
P(2)
-1 | -1 | -1 | -1 |
-1 | -1 | -1 | -1 |
-1 | -1 | -1 | -1 |
-1 | -1 | 0 | -1 |
P(2)[3][2]由P(1)[3][2]改为0,因为最短路径为V3->V0->V2,第一条弧的终点为V0。
D(3)
0 | 4 | -3 | ∞ |
-3 | 0 | -7 | ∞ |
7 | 10 | 0 | 3 |
3 | 6 | -1 | 0 |
加入点V1,V1入弧有V0->V1,V2->V1以及V3->V1,出弧有V1->V2,V1->V0。
经比较,D(2)[2][0]>D(2)[2][1]+D(2)[1][0],∞>10-3=7,所以,将∞更新为7。
D(2)[3][0]>D(1)[3][1]+D(2)[1][0],5>6-3=3,所以,将5更新为3。
D(2)[3][2]>D(1)[3][1]+D(2)[1][2],2>6-7=-1,所以,将2更新为-1。
P(3)
-1 | -1 | -1 | -1 |
-1 | -1 | -1 | -1 |
1 | -1 | -1 | -1 |
1 | -1 | 1 | -1 |
P(3)[2][0]改为1,因为最短路径为V2->V1->V0,第一条弧的终点为V1。
P(3)[3][0]改为1,因为最短路径为V3->V1->V0,第一条弧的终点为V1。
P(3)[3][2]改为1,因为最短路径为V3->V1->V2,第一条弧的终点为V1。
下面的由读者根据原理及矩阵自己补充,加深印象。
D(4)
0 | 4 | -3 | 0 |
-3 | 0 | -7 | -4 |
7 | 10 | 0 | 3 |
3 | 6 | -1 | 0 |
P(4)
-1 | -1 | -1 | 2 |
-1 | -1 | -1 | 2 |
1 | -1 | -1 | -1 |
1 | -1 | 1 | -1 |
D(5)
0 | 4 | -3 | 0 |
-3 | 0 | -7 | -4 |
6 | 9 | 0 | 3 |
3 | 6 | -1 | 0 |
P(5)
-1 | -1 | -1 | 2 |
-1 | -1 | -1 | 2 |
3 | 3 | -1 | -1 |
1 | -1 | 1 | -1 |
注意:弗洛伊德算法的最短路径在输出时不是倒着的,我们记录的是第一条弧的终点。例如,p[2][0]=3,P[3][0]=1,P[1][0]=-1,
则V[2]到V[0]的最短路径为2->3->1->0,值为6。也就是看P矩阵的列,这是与前面两篇最短路径算法不同的地方,需注意。
- //最短路径 - Floyd_Wallshall算法 参数:图G 作用:计算不含负圈图的最短路径 返回是否有圈
- bool Floyd_Wallshall(Graph G)
- {
- //初始化
- for (int i = 0; i<G.vexnum; i++)
- for (int j = 0; j < G.vexnum; j++)
- {
- if (i == j)F_D[i][j] = 0;
- else F_D[i][j] = G.Edge[i][j];
- P[i][j] = -1;
- }
- //初始化结束,开始迭代
- for(int k=0;k<G.vexnum;k++)
- for (int i = 0; i<G.vexnum; i++)
- for (int j = 0; j<G.vexnum; j++)
- if (F_D[i][j] > F_D[i][k] + F_D[k][j])
- {
- F_D[i][j] = F_D[i][k] + F_D[k][j];
- P[i][j] = k;
- }
- bool flag = true;
- for (int i = 0; i < G.vexnum; i++)
- for (int j = 0; j < G.vexnum; j++)
- if (i==j&&F_D[i][j] < 0)
- {
- flag = false;
- break;
- }
- return flag;
- }
- /*
- Project: 图-最短路径-Bellman-Ford算法(可含有负权弧)
- Date: 2019/10/24
- Author: Frank Yu
- 基本操作函数:
- InitGraph(Graph &G) 初始化函数 参数:图G 作用:初始化图的顶点表,邻接矩阵等
- InsertNode(Graph &G,VexType v) 插入点函数 参数:图G,顶点v 作用:在图G中插入顶点v,即改变顶点表
- InsertEdge(Graph &G,VexType v,VexType w) 插入弧函数 参数:图G,某弧两端点v和w 作用:在图G两点v,w之间加入弧,即改变邻接矩阵
- Adjancent(Graph G,VexType v,VexType w) 判断是否存在弧(v,w)函数 参数:图G,某弧两端点v和w 作用:判断是否存在弧(v,w)
- BFS(Graph G, int start) 广度遍历函数 参数:图G,开始结点下标start 作用:宽度遍历
- DFS(Graph G, int start) 深度遍历函数(递归形式)参数:图G,开始结点下标start 作用:深度遍历
- Dijkstra(Graph G, int v) 最短路径 - Dijkstra算法 参数:图G、源点v
- Bellman_Ford(Graph G, int v) 最短路径 - Bellman_Ford算法 参数:图G、源点v 作用:计算不含负圈图的最短路径 返回是否有圈
- Floyd_Wallshall(Graph G) 最短路径 - Floyd_Wallshall算法 参数:图G 作用:计算不含负圈图的最短路径 返回是否有圈
- 功能实现函数:
- CreateGraph(Graph &G) 创建图功能实现函数 参数:图G InsertNode 作用:创建图
- BFSTraverse(Graph G) 广度遍历功能实现函数 参数:图G 作用:宽度遍历
- DFSTraverse(Graph G) 深度遍历功能实现函数 参数:图G 作用:深度遍历
- Shortest_Dijkstra(Graph &G) 调用最短路径-Dijkstra算法 参数:图G、源点v
- Shortest_Bellman_Ford(Graph &G) 调用最短路径- - Bellman_Ford算法 参数:图G
- Shortest_Floyd_Wallshall(Graph &G) 调用最短路径- - Floyd_Wallshall算法 参数:图G
- */
- #include<cstdio>
- #include<cstdlib>
- #include<cstring>
- #include<cmath>
- #include<string>
- #include<set>
- #include<list>
- #include<queue>
- #include<vector>
- #include<map>
- #include<iterator>
- #include<algorithm>
- #include<iostream>
- #define MaxVerNum 100 //顶点最大数目值
- #define VexType char //顶点数据类型
- #define EdgeType int //弧数据类型,有向图时邻接矩阵不对称,有权值时表示权值,没有时1连0不连
- #define INF 0x3f3f3f3f//作为最大值
- using namespace std;
- //图的数据结构
- typedef struct Graph
- {
- VexType Vex[MaxVerNum];//顶点表
- EdgeType Edge[MaxVerNum][MaxVerNum];//弧表
- int vexnum, arcnum;//顶点数、弧数
- }Graph;
- //迪杰斯特拉算法全局变量
- bool S[MaxVerNum]; //顶点集
- int D[MaxVerNum]; //到各个顶点的最短路径
- int F_D[MaxVerNum][MaxVerNum];//Floyd的D矩阵 记录最短路径
- int Pr[MaxVerNum]; //记录前驱
- //*********************************************基本操作函数*****************************************//
- //初始化函数 参数:图G 作用:初始化图的顶点表,邻接矩阵等
- int P[MaxVerNum][MaxVerNum];//最短路径记录矩阵
- void InitGraph(Graph &G)
- {
- memset(G.Vex, '#', sizeof(G.Vex));//初始化顶点表
- //初始化弧表
- for (int i = 0; i < MaxVerNum; i++)
- for (int j = 0; j < MaxVerNum; j++)
- G.Edge[i][j] = INF;
- G.arcnum = G.vexnum = 0; //初始化顶点数、弧数
- }
- //插入点函数 参数:图G,顶点v 作用:在图G中插入顶点v,即改变顶点表
- bool InsertNode(Graph &G, VexType v)
- {
- if (G.vexnum < MaxVerNum)
- {
- G.Vex[G.vexnum++] = v;
- return true;
- }
- return false;
- }
- //插入弧函数 参数:图G,某弧两端点v和w 作用:在图G两点v,w之间加入弧,即改变邻接矩阵
- bool InsertEdge(Graph &G, VexType v, VexType w, int weight)
- {
- int p1, p2;//v,w两点下标
- p1 = p2 = -1;//初始化
- for (int i = 0; i<G.vexnum; i++)//寻找顶点下标
- {
- if (G.Vex[i] == v)p1 = i;
- if (G.Vex[i] == w)p2 = i;
- }
- if (-1 != p1&&-1 != p2)//两点均可在图中找到
- {
- G.Edge[p1][p2] = weight;//有向图邻接矩阵不对称
- G.arcnum++;
- return true;
- }
- return false;
- }
- //判断是否存在弧(v,w)函数 参数:图G,某弧两端点v和w 作用:判断是否存在弧(v,w)
- bool Adjancent(Graph G, VexType v, VexType w)
- {
- int p1, p2;//v,w两点下标
- p1 = p2 = -1;//初始化
- for (int i = 0; i<G.vexnum; i++)//寻找顶点下标
- {
- if (G.Vex[i] == v)p1 = i;
- if (G.Vex[i] == w)p2 = i;
- }
- if (-1 != p1&&-1 != p2)//两点均可在图中找到
- {
- if (G.Edge[p1][p2] == 1)//存在弧
- {
- return true;
- }
- return false;
- }
- return false;
- }
- bool visited[MaxVerNum];//访问标记数组,用于遍历时的标记
- //广度遍历函数 参数:图G,开始结点下标start 作用:宽度遍历
- void BFS(Graph G, int start)
- {
- queue<int> Q;//辅助队列
- cout << G.Vex[start];//访问结点
- visited[start] = true;
- Q.push(start);//入队
- while (!Q.empty())//队列非空
- {
- int v = Q.front();//得到队头元素
- Q.pop();//出队
- for (int j = 0; j<G.vexnum; j++)//邻接点
- {
- if (G.Edge[v][j] < INF && !visited[j])//是邻接点且未访问
- {
- cout << "->";
- cout << G.Vex[j];//访问结点
- visited[j] = true;
- Q.push(j);//入队
- }
- }
- }//while
- cout << endl;
- }
- //深度遍历函数(递归形式)参数:图G,开始结点下标start 作用:深度遍历
- void DFS(Graph G, int start)
- {
- cout << G.Vex[start];//访问
- visited[start] = true;
- for (int j = 0; j < G.vexnum; j++)
- {
- if (G.Edge[start][j] <INF && !visited[j])//是邻接点且未访问
- {
- cout << "->";
- DFS(G, j);//递归深度遍历
- }
- }
- }
- //最短路径 - Dijkstra算法 参数:图G、源点v3
- void Dijkstra(Graph G, int v)
- {
- //初始化
- int n = G.vexnum;//n为图的顶点个数
- for (int i = 0; i < n; i++)
- {
- S[i] = false;
- D[i] = G.Edge[v][i];
- if (D[i] < INF)Pr[i] = v; //v与i连接,v为前驱
- else Pr[i] = -1;
- }
- S[v] = true;
- D[v] = 0;
- //初始化结束,求最短路径,并加入S集
- for (int i = 1; i < n; i++)
- {
- int min = INF;
- int temp;
- for (int w = 0; w < n; w++)
- if (!S[w] && D[w] < min) //某点temp未加入s集,且为当前最短路径
- {
- temp = w;
- min = D[w];
- }
- S[temp] = true;
- //更新从源点出发至其余点的最短路径 通过temp
- for (int w = 0; w < n; w++)
- if (!S[w] && D[temp] + G.Edge[temp][w] < D[w])
- {
- D[w] = D[temp] + G.Edge[temp][w];
- Pr[w] = temp;
- }
- }
- }
- //最短路径 - Bellman_Ford算法 参数:图G、源点v 作用:计算不含负圈图的最短路径 返回是否有圈
- bool Bellman_Ford(Graph G, int v)
- {
- //初始化
- int n = G.vexnum;//n为图的顶点个数
- for (int i = 0; i < n; i++)
- {
- D[i] = G.Edge[v][i];
- if (D[i] < INF)Pr[i] = v; //v与i连接,v为前驱
- else Pr[i] = -1;
- }
- D[v] = 0;
- //初始化结束,开始双重循环
- for (int i = 2; i<G.vexnum - 1; i++)
- for (int j = 0; j<G.vexnum; j++) //j为源点
- for (int k = 0; k<G.vexnum; k++) //k为终点
- if (D[k] > D[j] + G.Edge[j][k])
- {
- D[k] = D[j] + G.Edge[j][k];
- Pr[k] = j;
- }
- //判断是否含有负圈
- bool flag = true;
- for (int j = 0; j<G.vexnum - 1; j++) //j为源点
- for (int k = 0; k<G.vexnum - 1; k++) //k为终点
- if (D[k] > D[j] + G.Edge[j][k])
- {
- flag = false;
- break;
- }
- return flag;
- }
- //最短路径 - Floyd_Wallshall算法 参数:图G 作用:计算不含负圈图的最短路径 返回是否有圈
- bool Floyd_Wallshall(Graph G)
- {
- //初始化
- for (int i = 0; i<G.vexnum; i++)
- for (int j = 0; j < G.vexnum; j++)
- {
- if (i == j)F_D[i][j] = 0;
- else F_D[i][j] = G.Edge[i][j];
- P[i][j] = -1;
- }
- //初始化结束,开始迭代
- for(int k=0;k<G.vexnum;k++)
- for (int i = 0; i<G.vexnum; i++)
- for (int j = 0; j<G.vexnum; j++)
- if (F_D[i][j] > F_D[i][k] + F_D[k][j])
- {
- F_D[i][j] = F_D[i][k] + F_D[k][j];
- P[i][j] = k;
- }
- bool flag = true;
- for (int i = 0; i < G.vexnum; i++)
- for (int j = 0; j < G.vexnum; j++)
- if (i==j&&F_D[i][j] < 0)
- {
- flag = false;
- break;
- }
- return flag;
- }
- //输出最短路径
- void Path(Graph G, int v)
- {
- if (Pr[v] == -1)
- return;
- Path(G, Pr[v]);
- cout << G.Vex[Pr[v]] << "->";
- }
- // 输出Floyd最短路径 v是终点
- void F_Path(Graph G, int v, int w)
- {
- cout << "->"<< G.Vex[P[v][w]] ;
- if (P[v][w] == -1)
- return;
- F_Path(G, v,P[v][w]);
-
- }
- //**********************************************功能实现函数*****************************************//
- //打印图的顶点表
- void PrintVex(Graph G)
- {
- for (int i = 0; i < G.vexnum; i++)
- {
- cout << G.Vex[i] << " ";
- }
- cout << endl;
- }
- //打印图的弧矩阵
- void PrintEdge(Graph G)
- {
- for (int i = 0; i < G.vexnum; i++)
- {
- for (int j = 0; j < G.vexnum; j++)
- {
- if (G.Edge[i][j] == INF)cout << "∞ ";
- else cout << G.Edge[i][j] << " ";
- }
- cout << endl;
- }
- }
- //创建图功能实现函数 参数:图G InsertNode 作用:创建图
- void CreateGraph(Graph &G)
- {
- VexType v, w;
- int vn, an;//顶点数,弧数
- cout << "请输入顶点数目:" << endl;
- cin >> vn;
- cout << "请输入弧数目:" << endl;
- cin >> an;
- cout << "请输入所有顶点名称:" << endl;
- for (int i = 0; i<vn; i++)
- {
- cin >> v;
- if (InsertNode(G, v)) continue;//插入点
- else {
- cout << "输入错误!" << endl; break;
- }
- }
- cout << "请输入所有弧(每行输入起点,终点及权值):" << endl;
- for (int j = 0; j<an; j++)
- {
- int weight;
- cin >> v >> w >> weight;
- if (InsertEdge(G, v, w, weight)) continue;//插入弧
- else {
- cout << "输入错误!" << endl; break;
- }
- }
- cout << "图的顶点及邻接矩阵:" << endl;
- PrintVex(G);
- PrintEdge(G);
- }
- //广度遍历功能实现函数 参数:图G 作用:宽度遍历
- void BFSTraverse(Graph G)
- {
- for (int i = 0; i<MaxVerNum; i++)//初始化访问标记数组
- {
- visited[i] = false;
- }
- for (int i = 0; i < G.vexnum; i++)//对每个连通分量进行遍历
- {
- if (!visited[i])BFS(G, i);
- }
- }
- //深度遍历功能实现函数 参数:图G 作用:深度遍历
- void DFSTraverse(Graph G)
- {
- for (int i = 0; i<MaxVerNum; i++)//初始化访问标记数组
- {
- visited[i] = false;
- }
- for (int i = 0; i < G.vexnum; i++)//对每个连通分量进行遍历
- {
- if (!visited[i])
- {
- DFS(G, i); cout << endl;
- }
- }
- }
- //调用最短路径-Dijkstra算法 参数:图G
- void Shortest_Dijkstra(Graph &G)
- {
- char vname;
- int v = -1;
- cout << "请输入源点名称:" << endl;
- cin >> vname;
- for (int i = 0; i < G.vexnum; i++)
- if (G.Vex[i] == vname)v = i;
- if (v == -1)
- {
- cout << "没有找到输入点!" << endl;
- return;
- }
- Dijkstra(G, v);
- cout << "目标点" << "\t" << "最短路径值" << "\t" << "最短路径" << endl;
- for (int i = 0; i < G.vexnum; i++)
- {
- if (i != v)
- {
- cout << " " << G.Vex[i] << "\t" << " " << D[i] << "\t";
- Path(G, i);
- cout << G.Vex[i] << endl;
- }
- }
- }
- //调用最短路径- - Bellman_Ford算法 参数:图G
- void Shortest_Bellman_Ford(Graph &G)
- {
- char vname;
- int v = -1;
- cout << "请输入源点名称:" << endl;
- cin >> vname;
- for (int i = 0; i < G.vexnum; i++)
- if (G.Vex[i] == vname)v = i;
- if (v == -1)
- {
- cout << "没有找到输入点!" << endl;
- return;
- }
- if (Bellman_Ford(G, v))
- {
- cout << "目标点" << "\t" << "最短路径值" << "\t" << "最短路径" << endl;
- for (int i = 0; i < G.vexnum; i++)
- {
- cout << " " << G.Vex[i] << "\t" << " " << D[i] << "\t";
- Path(G, i);
- cout << G.Vex[i] << endl;
- }
- }
- else
- {
- cout << "输入的图中含有负圈,不能使用该算法!" << endl;
- }
- }
- //调用最短路径- - Floyd_Wallshall算法 参数:图G
- void Shortest_Floyd_Wallshall(Graph &G)
- {
- if (Floyd_Wallshall(G))
- {
- cout << "最短路径值" << "\t" << "最短路径" << endl;
- for (int i = 0; i < G.vexnum; i++)
- for (int j = 0; j < G.vexnum; j++)
- {
- cout << " "<<F_D[i][j] << " \t";
- cout << G.Vex[i];
- F_Path(G, i,j);
- cout << G.Vex[j] << endl;
- }
- }
- else
- {
- cout << "输入的图中含有负圈,不能使用该算法!" << endl;
- }
- }
- //菜单
- void menu()
- {
- cout << "************1.创建图 2.广度遍历******************" << endl;
- cout << "************3.深度遍历 4.迪杰斯特拉****************" << endl;
- cout << "************5.贝尔曼福特 6.弗洛伊德******************" << endl;
- cout << "************7.退出*************************************" << endl;
- }
- //主函数
- int main()
- {
- int choice = 0;
- Graph G;
- InitGraph(G);
- while (1)
- {
- menu();
- printf("请输入菜单序号:\n");
- scanf("%d", &choice);
- if (7 == choice) break;
- switch (choice)
- {
- case 1:CreateGraph(G); break;
- case 2:BFSTraverse(G); break;
- case 3:DFSTraverse(G); break;
- case 4:Shortest_Dijkstra(G); break;
- case 5:Shortest_Bellman_Ford(G); break;
- case 6:Shortest_Floyd_Wallshall(G); break;
- default:printf("输入错误!!!\n"); break;
- }
- }
- return 0;
- }
算法\比较内容 | 适用条件 | 算法思想 | 时间复杂度 |
Dijkstra | 无负权的图,单源或多源 | 贪心 | O(v^2)、O(v^3) |
Bellman-Ford | 可以有负权但无负圈的图 | 动态规划 | O(v^3)、O(ve) |
Floyd-Warshall | 无负权的图,多源 | 动态规划 | O(v^3) |
更多数据结构与算法实现:数据结构(严蔚敏版)与算法的实现(含全部代码)
有问题请下方评论,转载请注明出处,并附有原文链接,谢谢!如有侵权,请及时联系。
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。