Bellman-Ford && SPFA 算法
2010-10-23 22:09
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单源最短路径(从源点s到其它所有顶点v);
有向图&无向图(无向图可以看作(u,v),(v,u)同属于边集E的有向图);
边权可正可负(如有负权回路输出错误提示);
差分约束系统;
如果存在(u,v)∈E使得dis[u]+w<dis[v],则存在负权回路;否则dis[v]即为s到v的最短距离,pre[v]为前驱。
算法的改进---> SPFA
这个算法,简单的说就是队列优化的bellman-ford,利用了每个点不会更新次数太多的特点发明的此算法
SPFA——Shortest Path Faster Algorithm,它可以在O(kE)的时间复杂度内求出源点到其他所有点的最短路径,可以处理负边。SPFA的实现甚至比Dijkstra或者Bellman_Ford还要简单:
设Dist代表S到I点的当前最短距离,Fa代表S到I的当前最短路径中I点之前的一个点的编号。开始时Dist全部为+∞,只有Dist[S]=0,Fa全部为0。
维护一个队列,里面存放所有需要进行迭代的点。初始时队列中只有一个点S。用一个布尔数组记录每个点是否处在队列中。
每次迭代,取出队头的点v,依次枚举从v出发的边v->u,设边的长度为len,判断Dist[v]+len是否小于Dist[u],若小于则改进Dist[u],将Fa[u]记为v,并且由于S到u的最短距离变小了,有可能u可以改进其它的点,所以若u不在队列中,就将它放入队尾。这样一直迭代下去直到队列变空,也就是S到所有的最短距离都确定下来,结束算法。若一个点入队次数超过n,则有负权环。
SPFA 在形式上和宽度优先搜索非常类似,不同的是宽度优先搜索中一个点出了队列就不可能重新进入队列,但是SPFA中一个点可能在出队列之后再次被放入队列,也就是一个点改进过其它的点之后,过了一段时间可能本身被改进,于是再次用来改进其它的点,这样反复迭代下去。设一个点用来作为迭代点对其它点进行改进的平均次数为k,有办法证明对于通常的情况,k在2左右
B-F
适用条件&范围单源最短路径(从源点s到其它所有顶点v);
有向图&无向图(无向图可以看作(u,v),(v,u)同属于边集E的有向图);
边权可正可负(如有负权回路输出错误提示);
差分约束系统;
算法描述
对每条边进行|V|-1次Relax ( 就是松弛操作 )操作;如果存在(u,v)∈E使得dis[u]+w<dis[v],则存在负权回路;否则dis[v]即为s到v的最短距离,pre[v]为前驱。
For i:=1 to |V|-1 do //v为顶点数 For 每条边(u,v)∈E do //对每条边进行遍历 Relax(u,v,w); For每条边(u,v)∈E do If dis[u]+w<dis[v] Then Exit(False)
时空复杂度
算法时间复杂度O(VE)。因为算法简单,适用范围又广,虽然复杂度稍高,仍不失为一个很实用的算法。算法的改进---> SPFA
算法简介
SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)是Bellman-Ford算法的一种队列实现,减少了不必要的冗余计算。也有人说SPFA本来就是Bellman-Ford算法,现在广为流传的Bellman-Ford算法实际上是山寨版。算法流程
算法大致流程是用一个队列来进行维护。 初始时将源加入队列。 每次从队列中取出一个元素,并对所有与他相邻的点进行松弛,若某个相邻的点松弛成功,则将其入队。 直到队列为空时算法结束。这个算法,简单的说就是队列优化的bellman-ford,利用了每个点不会更新次数太多的特点发明的此算法
SPFA——Shortest Path Faster Algorithm,它可以在O(kE)的时间复杂度内求出源点到其他所有点的最短路径,可以处理负边。SPFA的实现甚至比Dijkstra或者Bellman_Ford还要简单:
设Dist代表S到I点的当前最短距离,Fa代表S到I的当前最短路径中I点之前的一个点的编号。开始时Dist全部为+∞,只有Dist[S]=0,Fa全部为0。
维护一个队列,里面存放所有需要进行迭代的点。初始时队列中只有一个点S。用一个布尔数组记录每个点是否处在队列中。
每次迭代,取出队头的点v,依次枚举从v出发的边v->u,设边的长度为len,判断Dist[v]+len是否小于Dist[u],若小于则改进Dist[u],将Fa[u]记为v,并且由于S到u的最短距离变小了,有可能u可以改进其它的点,所以若u不在队列中,就将它放入队尾。这样一直迭代下去直到队列变空,也就是S到所有的最短距离都确定下来,结束算法。若一个点入队次数超过n,则有负权环。
SPFA 在形式上和宽度优先搜索非常类似,不同的是宽度优先搜索中一个点出了队列就不可能重新进入队列,但是SPFA中一个点可能在出队列之后再次被放入队列,也就是一个点改进过其它的点之后,过了一段时间可能本身被改进,于是再次用来改进其它的点,这样反复迭代下去。设一个点用来作为迭代点对其它点进行改进的平均次数为k,有办法证明对于通常的情况,k在2左右
算法代码
Procedure SPFA; Begin initialize-single-source(G,s); initialize-queue(Q); enqueue(Q,s); while not empty(Q) do begin u:=dequeue(Q); for each v∈adj[u] do begin tmp:=d[v]; relax(u,v); if (tmp<>d[v]) and (not v in Q) then enqueue(Q,v); end; end; End;
procedure spfa; begin fillchar(q,sizeof(q),0); h:=0; t:=0;//队列 fillchar(v,sizeof(v),false);//v[i]判断i是否在队列中 for i:=1 to n do dist[i]:=maxint;//初始化最小值 inc(t); q[t]:=1; v[1]:=true; dist[1]:=0;//这里把1作为源点 while h<>t do begin h:=(h mod n)+1; x:=q[h]; v[x]:=false; for i:=1 to n do if (cost[x,i]>0) and (dist[x]+cost[x,i]<dist[i]) then begin dist[i]:=dist[x]+cost[x,i]; if not(v[i]) then begin t:=(t mod n)+1; q[t]:=i; v[i]:=true; end; end; end; end;
void SPFA(void)//好久以前写的……今天丢上来……话说我都不记得SPFA怎么写了……囧……ms存图是矩阵……嗯嗯 { int i; queue list; list.insert(s); for(i=1;i<=n;i++) { if(s==i) continue; dist[i]=map[s][i]; way[i]=s; if(dist[i]) list.insert(i); } int p; while(!list.empty()) { p=list.fire(); for(i=1;i<=n;i++) if(map[p][i]&&(dist[i]>dist[p]+map[p][i]||!dist[i])&&i!=s) { dist[i]=dist[p]+map[p][i]; way[i]=p; if(!list.in(i)) list.insert(i); } } }
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