原文:算法起步之Bellman-Ford算法

从这篇开始我们开始介绍单源最短路径算法,他是图算法之一,我们前面说的贪心,图的遍历,动态规划都是他的基础,单源最短路径其实说的就是图中节点到节点的最短路径。就像我们使用百度地图从哪到哪一样,找出最近的距离,而单源最短路径问题不只是两点之间的路径,他有很多的变形,像单目的地最短路径问题,单节点对最短路径问题,所有节点对最短路径问题,最短路径的最优子结构问题。

在介绍这类算法之前我们先规定节点的基本属性,我们规定节点都有一个key值,key值记录的是开始节点到本节点的最小距离,每个节点也都有一个p指针指向他的前驱节点。这里我们规定一个操作叫做松弛操作,我们的算法也是最终基于这个操作的。松弛操作就是去更新key的值。

节点B的key值为8,表示从开始节点到B节点之前的最短估计距离是8,而节点A的key值3,是说从开始节点到A节点最短估计是3,当我们发现这个边时,从A到B的距离比较近,所以我们去更新B的key值,同时把B的前驱节点设置成A。这个过程就是松弛操作。

我们说的Bellman-Ford算法是最简单的算法,就是从开始节点开始循环每一条边,对他进行松弛操作。最后得到的路径就是最短路径。过程如图:

  1. public class BellmanFord {
  2.  
  3. private int[] rank;
  4. private int max=1000;
  5. public boolean bellmanford(int[][]map,int start,int end){
  6. init(map.length, start);
  7. for (int i = 0; i < map.length; i++) {
  8. for (int j = 0; j < map.length; j++) {
  9. if (map[i][j]!=0) {
  10. relex(i,j,map[i][j]);
  11. }
  12. }
  13. }
  14. for (int i = 0; i < map.length; i++) {
  15. for (int j = 0; j < map.length; j++) {
  16. if (rank[j]>rank[i]+map[i][j]) {
  17. return false;
  18. }
  19. }
  20.  
  21. }
  22. return true;
  23. }
  24. public void init(int max,int start){
  25. rank=new int[max];
  26. for (int i = 0; i < rank.length; i++) {
  27. rank[i]=max;
  28. }
  29. rank[start]=0;
  30.  
  31. }
  32. public void relex(int s,int e,int length){
  33. if(rank[e]>rank[s]+length){
  34. rank[e]=rank[s]+length;
  35. }
  36.  
  37. }
  38. }

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