C++图论之Bellman-Ford算法和SPFA算法的实现

目录
  • Bellman-Ford算法
    • 例题:AcWing 853. 有边数限制的最短路
    • 算法步骤
    • 代码实现
  • SPFA算法
    • 代码实现

给定一张有向图,若对于图中的某一条边(x,y,z),有dist[y]≤dist[x]+z成立,则称该边满足三角形不等式。如果所有边都满足三角形不等式,则dist数组就是所求的最短路。

Bellman-Ford算法

(x,y,z)表示的是一条从 x 出发, 到达 y ,长度为 z 的有向边。

首先介绍基于迭代的Bellman-Ford算法,它的流程如下:

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.重复上述操作,直到没有更新操作发生。

Bellman-Ford算法的时间复杂度是O(nm)

通过Bellman-Ford算法我们可以求解有边数限制的最短路问题。

例题:AcWing 853. 有边数限制的最短路

算法步骤

初始化 dist 数组为正无穷, dist[1] = 0

(外重循环)循环 i 从 1 到 n ,遍历 n 次表示:是不经过超过 i 条边到达终点的最短距离

(内重循环)循环 i 从 1 到 m, 遍历 m 条边,把所有的边都进行松弛操作:

每次取出两点以及以及连接他们的权重 (a,b,w)

用以下公式更新最短距离: dist[b]=min(dist[b],dist[a]+w)

注意点:

需要把dist数组进行一个备份,这样防止每次更新的时候出现串联

由于存在负权边,所以 return -1 的条件是dist[n]>0x3f3f3f/2

代码实现

#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;

const int N = 510, M = 10010;

struct Edge
{
    int a, b, w;
}e[M]; // 存下每一条即可
int dist[N];
int back[N]; // 备份数组放置串联
int n, m, k;

void bellman_ford()
{
    memset(dist, 0x3f, sizeof dist);
    dist[1] = 0;

    for(int i = 0; i < k; i ++ ) // 不超过k条边
    {
        memcpy(back, dist, sizeof back);
        for(int j = 0; j < m; j ++ ) // 遍历所有边
        {
            int a = e[j].a, b = e[j].b, w = e[j].w;
            dist[b] = min(dist[b], back[a] + w);
        }
    }
}

int main()
{
    cin >> n >> m >> k;
    for(int i = 0; i < m; i ++ )
    {
        int a, b, w;
        scanf("%d%d%d", &a, &b, &w);
        e[i] = {a, b, w};
    }

    bellman_ford();
    if(dist[n] > 0x3f3f3f3f / 2) puts("impossible");
    else cout << dist[n] << endl;

    return 0;
}

SPFA算法

SPFA算法在国际上通称为“队列优化的“Bellman-Ford算法”。

SPFA算法的流程如下:

1.建立一个队列,起初队列中只含有起点1

2.取出头结点 x ,扫描它的所有出边(x,y,z),若dist[y]>dist[x]+z,则使dist[y]用dist[x]+z来更新。同时若y不再队列中,则将y入队

在任意时刻,该算法的队列都保持了该拓展的节点。每次入队都相当于完成了一次 dist 数组的更新操作,使其满足三角不等式。一个节点可能会入队、出队多次。最终,图中所有的结点全部收敛到全部满足三角不等式的状态。

这个队列避免了对Bellman-Ford算法中不需要拓展的多余结点的冗余扫描,在随机图上的运行效率O(km)级别,其中 k 是一个很小的常数。

代码实现

SPFA求最短路

#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <queue>

using namespace std;

const int N = 1e6 + 10;

int n, m;
int h[N], e[N], w[N], ne[N], idx;
int dist[N];
bool st[N];

void add(int a, int b, int c)
{
    e[idx] = b, ne[idx] = h[a], w[idx] = c, h[a] = idx ++ ;
}

void spfa()
{
    memset(dist, 0x3f, sizeof dist);
    queue<int> q;
    dist[1] = 0;
    st[1] = true;
    q.push(1);

    while(q.size())
    {
        int t = q.front();
        q.pop();

        st[t] = false;

        for(int i = h[t]; ~i; i = ne[i])
        {
            int j = e[i];
            if(dist[j] > dist[t] + w[i])
            {
                dist[j] = dist[t] + w[i];
                if(!st[j])
                {
                    q.push(j);
                    st[j] = true;
                }
            }
        }
    }
}

int main()
{
    scanf("%d%d", &n, &m);

    memset(h, -1, sizeof h);
    while (m -- )
    {
        int a, b, c;
        scanf("%d%d%d", &a, &b, &c);
        add(a, b, c);
    }

    spfa();

    if(dist[n] == 0x3f3f3f3f) puts("impossible");
    else printf("%d",dist[n]);

    return 0;
}
 

以上就是C++图论之Bellman-Ford算法和SPFA算法的实现的详细内容,更多关于C++ Bellman-Ford SPFA算法的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • SPFA 算法实例讲解

    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

  • C++计算任意权值的单源最短路径(Bellman-Ford)

    本文实例为大家分享了C++计算任意权值单源最短路径的具体代码,供大家参考,具体内容如下 一.有Dijkstra算法求最短路径了,为什么还要用Bellman-Ford算法 Dijkstra算法不适合用于带有负权值的有向图. 如下图: 用Dijkstra算法求顶点0到各个顶点的最短路径: (1)首先,把顶点0添加到已访问顶点集合S中,选取权值最小的邻边<0, 2>,权值为5 记录顶点2的最短路径为:dist[2]=5, path[2]=0,把顶点2添加到集合S中. 顶点2,没有邻边(从顶点2出发,

  • c++ Bellman-Ford算法的具体实现

    Bellman-Ford算法用于解决有边数限制的最短路问题,且可以应对有负边权的图 其时间复杂度为O(nm),效率较低 代码实现: #include<iostream> #include<cstring> #include<algorithm> #define inf 0x3f3f3f3f using namespace std; const int N=1e4+10; const int M=510; int m,n,k,dis[M],backup[M]; //m条边

  • C++图论之Bellman-Ford算法和SPFA算法的实现

    目录 Bellman-Ford算法 例题:AcWing 853. 有边数限制的最短路 算法步骤 代码实现 SPFA算法 代码实现 给定一张有向图,若对于图中的某一条边(x,y,z),有dist[y]≤dist[x]+z成立,则称该边满足三角形不等式.如果所有边都满足三角形不等式,则dist数组就是所求的最短路. Bellman-Ford算法 (x,y,z)表示的是一条从 x 出发, 到达 y ,长度为 z 的有向边. 首先介绍基于迭代的Bellman-Ford算法,它的流程如下: 1.扫描所有边

  • python实现的DES加密算法和3DES加密算法实例

    本文实例讲述了python实现的DES加密算法和3DES加密算法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: ############################################################################# # Documentation # ############################################################################# # Author: Todd Whitema

  • C++实现查找中位数的O(N)算法和Kmin算法

    本文实例讲述了C++实现查找中位数的O(N)算法和Kmin算法,分享给大家供大家参考.具体方法如下: 利用快速排序的partition操作来完成O(N)时间内的中位数的查找算法如下: #include <iostream> #include <cassert> #include <algorithm> #include <iterator> using namespace std; int array[] = {1, 2, 10, 8, 9, 7, 5};

  • c++实现的常见缓存算法和LRU

    前言 对于web开发而言,缓存必不可少,也是提高性能最常用的方式.无论是浏览器缓存(如果是chrome浏览器,可以通过chrome:://cache查看),还是服务端的缓存(通过memcached或者redis等内存数据库).缓存不仅可以加速用户的访问,同时也可以降低服务器的负载和压力.那么,了解常见的缓存淘汰算法的策略和原理就显得特别重要. 常见的缓存算法 LRU (Least recently used) 最近最少使用,如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高. LFU (Least

  • 深入串的模式匹配算法(普通算法和KMP算法)的详解

    串的定位操作通常称作串的模式匹配,是各种处理系统中的最重要操作之一.模式匹配最朴素的算法是回溯法,即模式串跟主串一个字符一个字符的匹配,当模式串中跟主串不匹配时,主串回溯到与模式串匹配开始的下一个位置,模式串回溯到第一个位置,继续匹配.算法的时间复杂度为O(m*n),算法如下: 复制代码 代码如下: //朴素的串的模式匹配算法,S为主串,T为模式串,即找S中有没有与T相同的字串int Index(char *S, char *T, int pos)//pos记录从哪一位开始匹配可以直接用0代替{

  • python实现的二叉树算法和kmp算法实例

    主要是:前序遍历.中序遍历.后序遍历.层级遍历.非递归前序遍历.非递归中序遍历.非递归后序遍历 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/env python#-*- coding:utf8 -*- class TreeNode(object):    def __init__(self, data=None, left=None, right=None):        self.data = data        self.left = left        self.right =

  • JS使用Prim算法和Kruskal算法实现最小生成树

    之前都是看书,大部分也是c++的实现,但是搞前端不能忘了JS啊,所以JS实现一遍这两个经典的最小生成树算法. 一.权重图和最小生成树 权重图:图的边带权重 最小生成树:在连通图的所有生成树中,所有边的权重和最小的生成树 本文使用的图如下: 它的最小生成树如下: 二.邻接矩阵 邻接矩阵:用来表示图的矩阵就是邻接矩阵,其中下标表示顶点,矩阵中的值表示边的权重(或者有无边,方向等). 本文在构建邻接矩阵时,默认Number.MAX_SAFE_INTEGER表示两个节点之间没有边,Number.MIN_

  • Java冒泡排序法和选择排序法的实现

    冒泡排序法和选择排序法 本人学生党一枚.Java学习过程,写这个博客纯属当复习,有什么错误的地方请大家指出来在评论里指点指点我.谢谢 冒泡排序法 概念: 从前向后(或从后向前)依次比较相邻的元素,若发现逆顺序,则交换.小的向前换,大的向后换,像水底的气泡逐渐向上冒,顾名思义冒泡排序法. 通俗一点就是把大的往上挪!向冒泡一样. 是交换式排序法的一种.冒泡排序法效率较低. 冒泡排序法思路 1:外层循环:控制它要走几次. 假设你有5个数,那就要走4次,最后一次不用走,最后那个数已经在它位置了所以就要l

  • Java图论进阶之最小生成树算法详解

    目录 1. 最小生成树 1.1 Kruskal(克鲁斯卡尔) 算法 1.2 Prime(普里姆) 算法 总结 1. 最小生成树 连通图中的每一棵生成树 , 都是原图的极大无环子图 , 即: 从中删去任何一条边 , 生成树就不再连通;反之 , 在其中引入任何一条新边 , 都会形成一条回路. 若连通图由n个顶点组成 , 则其生成树必含n个顶点和n-1条边 , 因此构造最小生成树有三个准则: 1.只能使用图中的边来构造最小生成树 2.只能使用恰好n-1条边来连接图中的n个顶点 3.选用的n-1条边不能

  • Java编程实现轨迹压缩之Douglas-Peucker算法详细代码

    第一部分 问题描述 1.1 具体任务 本次作业任务是轨迹压缩,给定一个GPS数据记录文件,每条记录包含经度和维度两个坐标字段,所有记录的经纬度坐标构成一条轨迹,要求采用合适的压缩算法,使得压缩后轨迹的距离误差小于30m. 1.2 程序输入 本程序输入是一个GPS数据记录文件. 1.3 数据输出 输出形式是文件,包括三部分,压缩后点的ID序列及坐标.点的个数.平均距离误差.压缩率 第二部分 问题解答 根据问题描述,我们对问题进行求解,问题求解分为以下几步: 2.1 数据预处理 本次程序输入为GPS

随机推荐