图算法(2):Bellman-Ford算法
2015-07-12 16:07
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Bellman-Ford算法是由理查德•贝尔曼(Richard Bellman) 和 莱斯特•福特 创立的,求解单源最短路径问题的一种算法。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore 也为这个算法的发展做出了贡献。它的原理是对图进行V-1次松弛操作,得到所有可能的最短路径。其优于迪科斯彻算法的方面是边的权值可以为负数、实现简单,缺点是时间复杂度过高,高达O(VE)。
负边权操作:
与迪科斯彻算法不同的是,迪科斯彻算法的基本操作“拓展”是在深度上寻路,而“松弛”操作则是在广度上寻路,这就确定了贝尔曼-福特算法可以对负边进行操作而不会影响结果。
负权环判定:
因为负权环可以无限制的降低总花费,所以如果发现第n次操作仍可降低花销,就一定存在负权环。
Bellman-Ford 算法描述:
1)创建源顶点 v 到图中所有顶点的距离的集合 distSet,为图中的所有顶点指定一个距离值,初始均为 Infinite,源顶点距离为 0;
2)计算最短路径,执行 V - 1 次遍历;
对于图中的每条边:如果起点 u 的距离 d 加上边的权值 w 小于终点 v 的距离 d,则更新终点 v 的距离值 d;
3)检测图中是否有负权边形成了环,遍历图中的所有边,计算 u 至 v 的距离,如果对于 v 存在更小的距离,则说明存在环;
伪代码表示:
优化:
1)循环的提前跳出:
在实际操作中,贝尔曼-福特算法经常会在未达到V-1次前就出解,V-1其实是最大值。于是可以在循环中设置判定,在某次循环不再进行松弛时,直接退出循环,进行负权环判定。
2)队列优化:
求单源最短路的SPFA算法的全称是:Shortest Path Faster Algorithm。 SPFA算法是西南交通大学段凡丁于1994年发表的。松弛操作必定只会发生在最短路径前导节点松弛成功过的节点上,用一个队列记录松弛过的节点,可以避免了冗余计算。复杂度可以降低到O(kE),k是个比较小的系数(并且在绝大多数的图中,k<=2,然而在一些精心构造的图中可能会上升到很高)
参考:
https://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E8%B4%9D%E5%B0%94%E6%9B%BC-%E7%A6%8F%E7%89%B9%E7%AE%97%E6%B3%95&redirect=no
/article/4735946.html
http://www.geeksforgeeks.org/dynamic-programming-set-23-bellman-ford-algorithm/
http://www.nocow.cn/index.php/%E6%9C%80%E7%9F%AD%E8%B7%AF%E5%BE%84
负边权操作:
与迪科斯彻算法不同的是,迪科斯彻算法的基本操作“拓展”是在深度上寻路,而“松弛”操作则是在广度上寻路,这就确定了贝尔曼-福特算法可以对负边进行操作而不会影响结果。
负权环判定:
因为负权环可以无限制的降低总花费,所以如果发现第n次操作仍可降低花销,就一定存在负权环。
Bellman-Ford 算法描述:
1)创建源顶点 v 到图中所有顶点的距离的集合 distSet,为图中的所有顶点指定一个距离值,初始均为 Infinite,源顶点距离为 0;
2)计算最短路径,执行 V - 1 次遍历;
对于图中的每条边:如果起点 u 的距离 d 加上边的权值 w 小于终点 v 的距离 d,则更新终点 v 的距离值 d;
3)检测图中是否有负权边形成了环,遍历图中的所有边,计算 u 至 v 的距离,如果对于 v 存在更小的距离,则说明存在环;
伪代码表示:
procedure BellmanFord(list vertices, list edges, vertex source) // 该实现读入边和节点的列表,并向两个数组(distance和predecessor)中写入最短路径信息 // 步骤1:初始化图 for each vertex v in vertices: if v is source then distance[v] := 0 else distance[v] := infinity predecessor[v] := null // 步骤2:重复对每一条边进行松弛操作 for i from 1 to size(vertices)-1: for each edge (u, v) with weight w in edges: if distance[u] + w < distance[v]: distance[v] := distance[u] + w predecessor[v] := u // 步骤3:检查负权环 for each edge (u, v) with weight w in edges: if distance[u] + w < distance[v]: error "图包含了负权环"
// A C / C++ program for Bellman-Ford's single source shortest path algorithm. #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <limits.h> // a structure to represent a weighted edge in graph struct Edge { int src, dest, weight; }; // a structure to represent a connected, directed and weighted graph struct Graph { // V-> Number of vertices, E-> Number of edges int V, E; // graph is represented as an array of edges. struct Edge* edge; }; // Creates a graph with V vertices and E edges struct Graph* createGraph(int V, int E) { struct Graph* graph = (struct Graph*) malloc( sizeof(struct Graph) ); graph->V = V; graph->E = E; graph->edge = (struct Edge*) malloc( graph->E * sizeof( struct Edge ) ); return graph; } // A utility function used to print the solution void printArr(int dist[], int n) { printf("Vertex Distance from Source\n"); for (int i = 0; i < n; ++i) printf("%d \t\t %d\n", i, dist[i]); } // The main function that finds shortest distances from src to all other // vertices using Bellman-Ford algorithm. The function also detects negative // weight cycle void BellmanFord(struct Graph* graph, int src) { int V = graph->V; int E = graph->E; int dist[V]; // Step 1: Initialize distances from src to all other vertices as INFINITE for (int i = 0; i < V; i++) dist[i] = INT_MAX; dist[src] = 0; // Step 2: Relax all edges |V| - 1 times. A simple shortest path from src // to any other vertex can have at-most |V| - 1 edges for (int i = 1; i <= V-1; i++) { for (int j = 0; j < E; j++) { int u = graph->edge[j].src; int v = graph->edge[j].dest; int weight = graph->edge[j].weight; if (dist[u] != INT_MAX && dist[u] + weight < dist[v]) dist[v] = dist[u] + weight; } } // Step 3: check for negative-weight cycles. The above step guarantees // shortest distances if graph doesn't contain negative weight cycle. // If we get a shorter path, then there is a cycle. for (int i = 0; i < E; i++) { int u = graph->edge[i].src; int v = graph->edge[i].dest; int weight = graph->edge[i].weight; if (dist[u] != INT_MAX && dist[u] + weight < dist[v]) printf("Graph contains negative weight cycle"); } printArr(dist, V); return; } // Driver program to test above functions int main() { /* Let us create the graph given in above example */ int V = 5; // Number of vertices in graph int E = 8; // Number of edges in graph struct Graph* graph = createGraph(V, E); // add edge 0-1 (or A-B in above figure) graph->edge[0].src = 0; graph->edge[0].dest = 1; graph->edge[0].weight = -1; // add edge 0-2 (or A-C in above figure) graph->edge[1].src = 0; graph->edge[1].dest = 2; graph->edge[1].weight = 4; // add edge 1-2 (or B-C in above figure) graph->edge[2].src = 1; graph->edge[2].dest = 2; graph->edge[2].weight = 3; // add edge 1-3 (or B-D in above figure) graph->edge[3].src = 1; graph->edge[3].dest = 3; graph->edge[3].weight = 2; // add edge 1-4 (or A-E in above figure) graph->edge[4].src = 1; graph->edge[4].dest = 4; graph->edge[4].weight = 2; // add edge 3-2 (or D-C in above figure) graph->edge[5].src = 3; graph->edge[5].dest = 2; graph->edge[5].weight = 5; // add edge 3-1 (or D-B in above figure) graph->edge[6].src = 3; graph->edge[6].dest = 1; graph->edge[6].weight = 1; // add edge 4-3 (or E-D in above figure) graph->edge[7].src = 4; graph->edge[7].dest = 3; graph->edge[7].weight = -3; BellmanFord(graph, 0); return 0; }
优化:
1)循环的提前跳出:
在实际操作中,贝尔曼-福特算法经常会在未达到V-1次前就出解,V-1其实是最大值。于是可以在循环中设置判定,在某次循环不再进行松弛时,直接退出循环,进行负权环判定。
2)队列优化:
求单源最短路的SPFA算法的全称是:Shortest Path Faster Algorithm。 SPFA算法是西南交通大学段凡丁于1994年发表的。松弛操作必定只会发生在最短路径前导节点松弛成功过的节点上,用一个队列记录松弛过的节点,可以避免了冗余计算。复杂度可以降低到O(kE),k是个比较小的系数(并且在绝大多数的图中,k<=2,然而在一些精心构造的图中可能会上升到很高)
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;
参考:
https://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=%E8%B4%9D%E5%B0%94%E6%9B%BC-%E7%A6%8F%E7%89%B9%E7%AE%97%E6%B3%95&redirect=no
/article/4735946.html
http://www.geeksforgeeks.org/dynamic-programming-set-23-bellman-ford-algorithm/
http://www.nocow.cn/index.php/%E6%9C%80%E7%9F%AD%E8%B7%AF%E5%BE%84
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