Bellman-Ford FORMCM
Bellman-Ford
date: 2018/2/2
author:pprp
theme:Dijstra
简介
- 单源最短路问题
- 要求: 图中不能出现负圈
- 思路:
Bellman-Ford算法就是遍历所有的边进行\(n-1\)次更新(每次更新就是对所有的可用节点进行松弛) - 对比:Dijkstra算法:重复比较多,对每个都要进行松弛,这事实上是没有必要的,但是也是可以保证结果的准确性
代码实现
- C++实现
#include <iostream>
using namespace std;
const int MAX_E = 1000;
const int MAX_V = 1000;
const int inf = 0x3f3f3f3f;
struct edge{
int from;
int to;
int cost;
};
edge es[MAX_E];
int d[MAX_V];
int V, E;
void shortest_path(int s){
for(int i = 0 ; i < V; i++){
d[i] = inf;
}
d[s] = 0;
while(true){
bool update = false;
for(int i = 0 ; i < E; i++){
edge e = es[i];
if(d[e.from] != inf && d[e.to] > d[e.from] + e.cost){
d[e.to] = d[e.from] + e.cost;
update = true;
}
}
if(!update)break;
}
}
int main() {
cin >> V >> E;
int x, y, z;
for(int i = 0 ; i < E; i++){
cin >> es[i].from >> es[i].to >> es[i].cost;
}
shortest_path(0);
for(int i = 0 ; i < V; i++){
cout << d[i] << " ";
}
cout << endl;
return 0;
}
clear all;close all;clc
%初始化邻接压缩表
b=[1 2 6;
4 7
3 5;
4 8;
5 -4;
2 -2;
3 -3;
5 9;
1 2;
3 7];
m=max(max(b(:,1:2))); %压缩表中最大值就是邻接矩阵的宽与高
A=compresstable2matrix(b); %从邻接压缩表构造图的矩阵表示
netplot(A,1) %形象表示
S=inf(1,m); %源到其他节点的最短距离,开始为inf
S(1)=0; %源点到自己的距离为0
pa=zeros(1,m); %寻找到的节点的前趋
pa(1)=1; %源点的前趋是自己
pre_pa=ones(1,m);
while sum(pre_pa==pa)~=m %终止条件,判断终止的方法很多,这个应该不是最佳实践
pre_pa=pa;
for k=1:m
if pre_pa(k)~=0 %对每一个已搜寻到的节点,从此节点寻找后继节点
i=k;
for j=1:m
if A(i,j)~=inf
if S(j)>S(i)+A(i,j)
S(j)=S(i)+A(i,j); %边缘松弛,取两节点间最小权值作为实际权值
pa(j)=i; %寻找前趋
end
end
end
end
end
end
%最终我们需要的就是这两个值
S %源点到其他每一点的距离
pa %其他每一节点的前趋
%算法到此结束,下面只是为了形象的表示而写的。
re=[];
for i=2:m
re=[re;pa(i) i A(pa(i),i)];
end
A=compresstable2matrix(re); %从邻接压缩表构造图的矩阵表示
figure;
netplot(A,1) %形象表示
function A=compresstable2matrix(b)
[n ~]=size(b);
m=max(max(b(:,1:2)));
A=inf(m,m);
for i=1:n
A(b(i,1),b(i,2))=b(i,3);
end
end
Bellman-Ford FORMCM的更多相关文章
- ACM/ICPC 之 最短路径-Bellman Ford范例(POJ1556-POJ2240)
两道Bellman Ford解最短路的范例,Bellman Ford只是一种最短路的方法,两道都可以用dijkstra, SPFA做. Bellman Ford解法是将每条边遍历一次,遍历一次所有边可 ...
- poj1860 bellman—ford队列优化 Currency Exchange
Currency Exchange Time Limit: 1000MS Memory Limit: 30000K Total Submissions: 22123 Accepted: 799 ...
- uva 558 - Wormholes(Bellman Ford判断负环)
题目链接:558 - Wormholes 题目大意:给出n和m,表示有n个点,然后给出m条边,然后判断给出的有向图中是否存在负环. 解题思路:利用Bellman Ford算法,若进行第n次松弛时,还能 ...
- Bellman—Ford算法思想
---恢复内容开始--- Bellman—Ford算法能在更普遍的情况下(存在负权边)解决单源点最短路径问题.对于给定的带权(有向或无向)图G=(V,E),其源点为s,加权函数w是边集E的映射.对图G ...
- Bellman - Ford 算法解决最短路径问题
Bellman - Ford 算法: 一:基本算法 对于单源最短路径问题,上一篇文章中介绍了 Dijkstra 算法,但是由于 Dijkstra 算法局限于解决非负权的最短路径问题,对于带负权的图就力 ...
- Dijkstra算法与Bellman - Ford算法示例(源自网上大牛的博客)【图论】
题意:题目大意:有N个点,给出从a点到b点的距离,当然a和b是互相可以抵达的,问从1到n的最短距离 poj2387 Description Bessie is out in the field and ...
- POJ 2240 Arbitrage (Bellman Ford判正环)
Arbitrage Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions:27167 Accepted: 11440 Descri ...
- poj1860 兑换货币(bellman ford判断正环)
传送门:点击打开链接 题目大意:一个城市有n种货币,m个货币交换点,你有v的钱,每个交换点只能交换两种货币,(A换B或者B换A),每一次交换都有独特的汇率和手续费,问你存不存在一种换法使原来的钱更多. ...
- ACM/ICPC 之 Bellman Ford练习题(ZOJ1791(POJ1613))
这道题稍复杂一些,需要掌握字符串输入的处理+限制了可以行走的时间. ZOJ1791(POJ1613)-Cave Raider //限制行走时间的最短路 //POJ1613-ZOJ1791 //Time ...
- poj3259 bellman——ford Wormholes解绝负权问题
Wormholes Time Limit: 2000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 35103 Accepted: 12805 Descr ...
随机推荐
- MySQL数据库主从同步延迟分析及解决方案
一.MySQL的数据库主从复制原理 MySQL主从复制实际上基于二进制日志,原理可以用一张图来表示: 分为四步走: 1. 主库对所有DDL和DML产生的日志写进binlog: 2. 主库生成一个 lo ...
- html中a标签的target属性
_blank -- 在新窗口中打开链接 _parent -- 在父窗体中打开链接 _self -- 在当前窗体打开链接,此为默认值 _top -- 在当前窗体打开链接,并替换当前的整个窗体(框架页) ...
- c++主程这种事情,就是这样,看人先看人品,没人品,他的能力与你何关?
这就是人品的重要性........ 接手别人的代码,说困难,也困难,说容易也容易 想把别人代码都读通,理顺,在改原代码BUG,在完美的加功能,那项目越大,越难 想把别人代码里面,加点坑,随便找个模块, ...
- python中读取json文件报错,TypeError:the Json object must be str, bytes or bytearray,not ‘TextIOWrapper’
利用python中的json读取json文件时,因为错误使用了相应的方法导致报错:TypeError:the Json object must be str, bytes or bytearray,n ...
- Python性能优化的20条建议
优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1).不同的场 ...
- (2.1)备份与还原--sql server文件的概念及操作
概述:sql server是以文件形式存储数据与日志 1.数据文件 sql server数据文件分为2类 (1)主数据库文件 主数据库文件包含数据库的启动信息.系统对象,并指向数据库的其他文件(从数据 ...
- OCR技术浅探 : 文字定位和文本切割(2)
文字定位 经过前面的特征提取,我们已经较好地提取了图像的文本特征,下面进行文字定位. 主要过程分两步: 1.邻近搜索,目的是圈出单行文字: 2.文本切割,目的是将单行文本切割为单字. 邻近搜索 我们可 ...
- 005-Shell echo命令
一.概述 Shell 的 echo 指令,用于字符串的输出.命令格式: echo string 可以使用echo实现更复杂的输出格式控制. 1.显示普通字符串: echo "It is a ...
- java 字符串截取的方法
1.split()+正则表达式来进行截取. 将正则传入split().返回的是一个字符串数组类型.不过通过这种方式截取会有很大的性能损耗,因为分析正则非常耗时. String str = " ...
- 马尔可夫随机场(Markov random fields) 概率无向图模型 马尔科夫网(Markov network)
上面两篇博客,解释了概率有向图(贝叶斯网),和用其解释条件独立.本篇将研究马尔可夫随机场(Markov random fields),也叫无向图模型,或称为马尔科夫网(Markov network) ...