正如我们所知道的,Floyd算法用于求最短路径。Floyd算法可以说是Warshall算法的扩展,三个for循环就可以解决问题,所以它的时间复杂度为O(n^3)。

Floyd算法的基本思想如下:从任意节点A到任意节点B的最短路径不外乎2种可能,1是直接从A到B,2是从A经过若干个节点X到B。所以,我们假设Dis(AB)为节点A到节点B的最短路径的距离,对于每一个节点X,我们检查Dis(AX) + Dis(XB) < Dis(AB)是否成立,如果成立,证明从A到X再到B的路径比A直接到B的路径短,我们便设置Dis(AB) = Dis(AX) + Dis(XB),这样一来,当我们遍历完所有节点X,Dis(AB)中记录的便是A到B的最短路径的距离。

很简单吧,代码看起来可能像下面这样:

for ( int i = ; i < 节点个数; ++i )
{
for ( int j = ; j < 节点个数; ++j )
{
for ( int k = ; k < 节点个数; ++k )
{
if ( Dis[i][k] + Dis[k][j] < Dis[i][j] )
{
// 找到更短路径
Dis[i][j] = Dis[i][k] + Dis[k][j];
}
}
}
}

但是这里我们要注意循环的嵌套顺序,如果把检查所有节点X放在最内层,那么结果将是不正确的,为什么呢?因为这样便过早的把i到j的最短路径确定下来了,而当后面存在更短的路径时,已经不再会更新了。

让我们来看一个例子,看下图:

图中红色的数字代表边的权重。如果我们在最内层检查所有节点X,那么对于A->B,我们只能发现一条路径,就是A->B,路径距离为9。而这显然是不正确的,真实的最短路径是A->D->C->B,路径距离为6。造成错误的原因就是我们把检查所有节点X放在最内层,造成过早的把A到B的最短路径确定下来了,当确定A->B的最短路径时Dis(AC)尚未被计算。所以,我们需要改写循环顺序,如下:

for ( int k = ; k < 节点个数; ++k )
{
for ( int i = ; i < 节点个数; ++i )
{
for ( int j = ; j < 节点个数; ++j )
{
if ( Dis[i][k] + Dis[k][j] < Dis[i][j] )
{
// 找到更短路径
Dis[i][j] = Dis[i][k] + Dis[k][j];
}
}
}
}

这样一来,对于每一个节点X,我们都会把所有的i到j处理完毕后才继续检查下一个节点。

那么接下来的问题就是,我们如何找出最短路径呢?这里需要借助一个辅助数组Path,它是这样使用的:Path(AB)的值如果为P,则表示A节点到B节点的最短路径是A->...->P->B。这样一来,假设我们要找A->B的最短路径,那么就依次查找,假设Path(AB)的值为P,那么接着查找Path(AP),假设Path(AP)的值为L,那么接着查找Path(AL),假设Path(AL)的值为A,则查找结束,最短路径为A->L->P->B。

那么,如何填充Path的值呢?很简单,当我们发现Dis(AX) + Dis(XB) < Dis(AB)成立时,就要把最短路径改为A->...->X->...->B,而此时,Path(XB)的值是已知的,所以,Path(AB) = Path(XB)。

void floyd( int _arrDis[][MAX_VERTEX_COUNT], int _arrPath[][MAX_VERTEX_COUNT], int _nVertexCount )
{
// 先初始化_arrPath
for ( int i = ; i < _nVertexCount; ++i )
{
for ( int j = ; j < _nVertexCount; ++j )
{
_arrPath[i][j] = i;
}
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////// for ( int k = ; k < _nVertexCount; ++k )
{
for ( int i = ; i < _nVertexCount; ++i )
{
for ( int j = ; j < _nVertexCount; ++j )
{
if ( _arrDis[i][k] + _arrDis[k][j] < _arrDis[i][j] )
{
// 找到更短路径
_arrDis[i][j] = _arrDis[i][k] + _arrDis[k][j];
_arrPath[i][j] = _arrPath[k][j];
}
}
}
}
}

测试代码,打印最短路径

#include<iostream>
#include<string>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#include<climits> using namespace std; const int MAX_VERTEX_COUNT = ;
const int INFINITE = ;
int arrPath[MAX_VERTEX_COUNT][MAX_VERTEX_COUNT];
int arrDis[MAX_VERTEX_COUNT][MAX_VERTEX_COUNT]; void floyd(int _arrDis[][MAX_VERTEX_COUNT], int _arrPath[][MAX_VERTEX_COUNT], int _nVertexCount)
{
// 先初始化_arrPath
for (int i = ; i < _nVertexCount; ++i)
{
for (int j = ; j < _nVertexCount; ++j)
{
_arrPath[i][j] = i;
}
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////// for (int k = ; k < _nVertexCount; ++k)
{
for (int i = ; i < _nVertexCount; ++i)
{
for (int j = ; j < _nVertexCount; ++j)
{
//cout << k << "," << i << "," << j << endl;
//cout << _arrDis[i][k] << "," << _arrDis[k][j] << "," << _arrDis[i][j] << endl;
if (_arrDis[i][k] + _arrDis[k][j] < _arrDis[i][j])
{
// 找到更短路径
_arrDis[i][j] = _arrDis[i][k] + _arrDis[k][j];
_arrPath[i][j] = _arrPath[k][j]; //cout << "_arrDis[i][j] = " << _arrDis[i][j] << endl;
//cout << "_arrPath[i][j] = " << _arrPath[i][j] << endl; }
}
}
}
} int main()
{
for (int i = ; i < MAX_VERTEX_COUNT; i++)
for (int j = ; j < MAX_VERTEX_COUNT; j++)
arrDis[i][j] = INFINITE; arrDis[][] = ;
arrDis[][] = ;
arrDis[][] = ;
arrDis[][] = ;
arrDis[][] = ;
arrDis[][] = ;
arrDis[][] = ;
arrDis[][] = ; floyd(arrDis, arrPath, MAX_VERTEX_COUNT); cout << "input two point for calculate :" << endl;
int p1, p2;
cin >> p1 >> p2;
cout << arrDis[p1][p2] << endl; int k = p2;
cout << k ;
while (k != p1)
{
cout << "->" << arrPath[p1][k];
k = arrPath[p1][k];
}
}

单源最短路径——Floyd算法的更多相关文章

  1. 单源最短路径Dijkstra算法,多源最短路径Floyd算法

    1.单源最短路径 (1)无权图的单源最短路径 /*无权单源最短路径*/ void UnWeighted(LGraph Graph, Vertex S) { std::queue<Vertex&g ...

  2. 单源最短路径——dijkstra算法

    dijkstra算法与prim算法的区别   1.先说说prim算法的思想: 众所周知,prim算法是一个最小生成树算法,它运用的是贪心原理(在这里不再证明),设置两个点集合,一个集合为要求的生成树的 ...

  3. 单源最短路径 dijkstra算法实现

    本文记录一下dijkstra算法的实现,图用邻接矩阵表示,假设图为无向图.而且连通,有向图,不连通图的做法相似. 算法简述: 首先确定"单源"的源.假设是第0个顶点. 维护三个数组 ...

  4. 多源最短路径Floyd算法

    多源最短路径是求图中任意两点间的最短路,采用动态规划算法,也称为Floyd算法.将顶点编号为0,1,2...n-1首先定义dis[i][j][k]为顶点 i 到 j 的最短路径,且这条路径只经过最大编 ...

  5. 单源最短路径——Dijkstra算法学习

    每次都以为自己理解了Dijkstra这个算法,但是过没多久又忘记了,这应该是第4.5次重温这个算法了. 这次是看的胡鹏的<地理信息系统>,看完之后突然意识到用数学公式表示算法流程是如此的好 ...

  6. 单源最短路径-Dijkstra算法

    1.算法标签 贪心 2.算法描述 具体的算法描述网上有好多,我觉得莫过于直接wiki,只说明一些我之前比较迷惑的. 对于Dijkstra算法,最重要的是维护以下几个数据结构: 顶点集合S : 表示已经 ...

  7. 单源最短路径---Bellman-Ford算法

    传送门: Dijkstra Bellman-Ford SPFA Floyd 1.Dijkstra算法的局限性 像上图,如果用dijkstra算法的话就会出错,因为如果从1开始,第一步dist[2] = ...

  8. 全源最短路径 - floyd算法 - O(N ^ 3)

    Floyd-Warshall算法的原理是动态规划. 设Di,j,k为从i到j的只以(1..k)集合中的节点为中间节点的最短路径的长度. 若最短路径经过点k,则Di,j,k = Di,k,k − 1 + ...

  9. 洛谷P3371单源最短路径SPFA算法

    SPFA同样是一种基于贪心的算法,看过之前一篇blog的读者应该可以发现,SPFA和堆优化版的Dijkstra如此的相似,没错,但SPFA有一优点是Dijkstra没有的,就是它可以处理负边的情况. ...

随机推荐

  1. jQuery 事件 - load() 方法

    例子:$("img").load(function(){ $("div").text("Image loaded"); }); 定义和用法 ...

  2. spring-AOP-添加日志

    1 把一个类声明为一个切面:①需要把该类放入到IOC中,②再声明为一个切面(@Aspect @Component)@Order(1):指定顺序 2 在配置文件中添加如下配置:<aop:aspec ...

  3. JAG Practice Contest for ACM-ICPC Asia Regional 2016

    2016弱校联盟十一专场10.3 传送门 B. Help the Princess! 计算皇后和士兵谁先到达出口即可. C. We don't wanna work! 两个优先队列维护工作中积极性最小 ...

  4. Java——函数

     ------- <a href="http://www.itheima.com" target="blank">android培训</a ...

  5. 【转】免费开源的FTP软件,FileZilla

    原文网址:http://baike.baidu.com/view/670329.htm?fr=aladdin FileZilla FileZilla是一个免费开源的FTP软件,分为客户端版本和服务器版 ...

  6. awesome-very-deep-learning

    awesome-very-deep-learning is a curated list for papers and code about implementing and training ver ...

  7. 将caffe训练时loss的变化曲线用matlab绘制出来

    1. 首先是提取 训练日志文件; 2. 然后是matlab代码: clear all; close all; clc; log_file = '/home/wangxiao/Downloads/43_ ...

  8. DYNAMIC_DOWNCAST、STATIC_DOWNCAST、CRuntimeClass和IsKindOf

    DYNAMIC_DOWNCAST.STATIC_DOWNCAST.CRuntimeClass和IsKindOf   DYNAMIC_DOWNCAST(class, pointer ):如果pointe ...

  9. 使用seajs来引入js代码

    注意的是:引入jquery的代码最好放在html文件中,本文是为了说明seajs中require如何使用的,才将jquery放入seajs中的. html中对应的代码: <script type ...

  10. timestamp 与 rowversion

    联机丛书: timestamp timestamp 这种数据类型表现自动生成的二进制数,确保这些数在数据库中是唯一的.timestamp 一般用作给表行加版本戳的机制.存储大小为 8 字节. 注释 T ...