SPFA 算法详解( 强大图解,不会都难!) (转)
适用范围:给定的图存在负权边,这时类似Dijkstra等算法便没有了用武之地,而Bellman-Ford算法的复杂度又过高,SPFA算法便 派上用场了。 我们约定有向加权图G不存在负权回路,即最短路径一定存在。当然,我们可以在执行该算法前做一次拓扑排序,以判断是否存在负权回路,但这不是我们讨论的重 点。
算法思想:我们用数组d记录每个结点的最短路径估计值,用邻接表来存储图G。我们采取的方法是动态逼近法:设立一个先进先出的队列用来保存待优化的
结点,优化时每次取出队首结点u,并且用u点当前的最短路径估计值对离开u点所指向的结点v进行松弛操作,如果v点的最短路径估计值有所调整,且v点不在
当前的队列中,就将v点放入队尾。这样不断从队列中取出结点来进行松弛操作,直至队列空为止
期望的时间复杂度O(ke), 其中k为所有顶点进队的平均次数,可以证明k一般小于等于2。
实现方法:
建立一个队列,初始时队列里只有起始点,再建立一个表格记录起始点到所有点的最短路径(该表格的初始值要赋为极大值,该点到他本身的路径赋为
0)。然后执行松弛操作,用队列里有的点作为起始点去刷新到所有点的最短路,如果刷新成功且被刷新点不在队列中则把该点加入到队列最后。重复执行直到队列
为空。
判断有无负环:
如果某个点进入队列的次数超过N次则存在负环(SPFA无法处理带负环的图)
首先建立起始点a到其余各点的
最短路径表格
首先源点a入队,当队列非空时:
1、队首元素(a)出队,对以a为起始点的所有边的终点依次进行松弛操作(此处有b,c,d三个点),此时路径表格状态为:
在松弛时三个点的最短路径估值变小了,而这些点队列中都没有出现,这些点
需要入队,此时,队列中新入队了三个结点b,c,d
队首元素b点出队,对以b为起始点的所有边的终点依次进行松弛操作(此处只有e点),此时路径表格状态为:
在最短路径表中,e的最短路径估值也变小了,e在队列中不存在,因此e也要
入队,此时队列中的元素为c,d,e
队首元素c点出队,对以c为起始点的所有边的终点依次进行松弛操作(此处有e,f两个点),此时路径表格状态为:
在最短路径表中,e,f的最短路径估值变小了,e在队列中存在,f不存在。因此
e不用入队了,f要入队,此时队列中的元素为d,e,f
队首元素d点出队,对以d为起始点的所有边的终点依次进行松弛操作(此处只有g这个点),此时路径表格状态为:
在最短路径表中,g的最短路径估值没有变小(松弛不成功),没有新结点入队,队列中元素为f,g
队首元素f点出队,对以f为起始点的所有边的终点依次进行松弛操作(此处有d,e,g三个点),此时路径表格状态为:
在最短路径表中,e,g的最短路径估值又变小,队列中无e点,e入队,队列中存在g这个点,g不用入队,此时队列中元素为g,e
队首元素g点出队,对以g为起始点的所有边的终点依次进行松弛操作(此处只有b点),此时路径表格状态为:
在最短路径表中,b的最短路径估值又变小,队列中无b点,b入队,此时队列中元素为e,b
队首元素e点出队,对以e为起始点的所有边的终点依次进行松弛操作(此处只有g这个点),此时路径表格状态为:
在最短路径表中,g的最短路径估值没变化(松弛不成功),此时队列中元素为b
队首元素b点出队,对以b为起始点的所有边的终点依次进行松弛操作(此处只有e这个点),此时路径表格状态为:
在最短路径表中,e的最短路径估值没变化(松弛不成功),此时队列为空了
最终a到g的最短路径为14
program:
#include<cstdio>
using namespace std;
struct node
{int x;
int value;
int next;
};
node e[60000];
int visited[1505],dis[1505],st[1505],queue[1000];
int main()
{
int n,m,u,v,w,start,h,r,cur;
freopen("c.in","r",stdin);
freopen("c.out","w",stdout);
while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
{
for(int i=1;i<=1500;i++)
{visited[i]=0;
dis[i]=-1;
st[i]=-1; //这个初始化给下边那个while循环带来影响
}
for(int i=1;i<=m;i++)
{
scanf("%d%d%d\n",&u,&v,&w);
e[i].x=v; //记录后继节点 相当于链表中的创建一个节点,并使得数据域先记录
e[i].value=w;
e[i].next=st[u]; //记录顶点节点的某一个边表节点的下标,相当于在链表中吧该边表节点的next指针先指向他的后继边表节点
st[u]=i; //把该顶点的指针指向边表节点,相当于链表中的插入中,头结点的指针改变
}
start=1;
visited[start]=1;
dis[start]=0;
h=0;
r=1;
queue[r]=start;
while(h!=r)
{
h=(h+1)%1000;
cur=queue[h];
int tmp=st[cur];
visited[cur]=0;
while(tmp!=-1)
{
if (dis[e[tmp].x]<dis[cur]+e[tmp].value) //改成大于号才对
{
dis[e[tmp].x]=dis[cur]+e[tmp].value;
if(visited[e[tmp].x]==0)
{
visited[e[tmp].x]=1;
r=(r+1)%1000;
queue[r]=e[tmp].x;
}
}
tmp=e[tmp].next;
}
}
printf("%d\n",dis[n]);
}
return 0;
}
SPFA 算法详解( 强大图解,不会都难!) (转)的更多相关文章
- 图的最短路径-----------SPFA算法详解(TjuOj2831_Wormholes)
这次整理了一下SPFA算法,首先相比Dijkstra算法,SPFA可以处理带有负权变的图.(个人认为原因是SPFA在进行松弛操作时可以对某一条边重复进行松弛,如果存在负权边,在多次松弛某边时可以更新该 ...
- SPFA 算法详解
适用范围:给定的图存在负权边,这时类似Dijkstra等算法便没有了用武之地,而Bellman-Ford算法的复杂度又过高,SPFA算法便 派上用场了. 我们约定有向加权图G不存在负权回路,即最短路径 ...
- SPFA算法详解
前置知识:Bellman-Ford算法 前排提示:SPFA算法非常容易被卡出翔.所以如果不是图中有负权边,尽量使用Dijkstra!(Dijkstra算法不能能处理负权边,但SPFA能) 前排提示*2 ...
- Bellman-Ford算法与SPFA算法详解
PS:如果您只需要Bellman-Ford/SPFA/判负环模板,请到相应的模板部分 上一篇中简单讲解了用于多源最短路的Floyd算法.本篇要介绍的则是用与单源最短路的Bellman-Ford算法和它 ...
- Bellman-Ford&&SPFA算法详解
Dijkstra在正权图上运行速度很快,但是它不能解决有负权的最短路,如下图: Dijkstra运行的结果是(以1为原点):0 2 12 6 14: 但手算的结果,dist[4]的结果显然是5,为什么 ...
- 【最短路径Floyd算法详解推导过程】看完这篇,你还能不懂Floyd算法?还不会?
简介 Floyd-Warshall算法(Floyd-Warshall algorithm),是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法,与Dijkstra算法类似.该算法名称以 ...
- BM算法 Boyer-Moore高质量实现代码详解与算法详解
Boyer-Moore高质量实现代码详解与算法详解 鉴于我见到对算法本身分析非常透彻的文章以及实现的非常精巧的文章,所以就转载了,本文的贡献在于将两者结合起来,方便大家了解代码实现! 算法详解转自:h ...
- kmp算法详解
转自:http://blog.csdn.net/ddupd/article/details/19899263 KMP算法详解 KMP算法简介: KMP算法是一种高效的字符串匹配算法,关于字符串匹配最简 ...
- 机器学习经典算法详解及Python实现--基于SMO的SVM分类器
原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector ...
随机推荐
- 大数据学习——yum安装tomcat
https://www.cnblogs.com/jtlgb/p/5726161.html 安装tomcat6 yum install tomcat6 tomcat6-webapps tomcat6-a ...
- jenkins在linux环境搭建需要用到的linux命令
需要用到的linux命令如下: 服务器jdk1.7/usr/java/jdk1.7.0_80 jdk1.8/home/hujb/javaJDK/jdk1.8.0_171保存文件时用 : w ! sud ...
- [luoguP2577] [ZJOI2005]午餐(DP)
传送门 显然吃饭时间越长的人排在前面越好,所以先排序. f[i][j]表示前i个人,A队的打饭时间为j的最优解,每个人只有两种选择,去A队或是去B队. #include <cstdio> ...
- WebApi下载附件文件
WebApi下载附件文件 1. [RoutePrefix("down")] public class FilesController : ApiController { [GET( ...
- [转]android 如何获取第三方app的sha1值
对于android 应用的sha1值和md5值的获取,如果是我们自己的应用,不论是获取测试的和正式的都是比较方便的.但是如何去获取别人开发的app的sha1和md5呢,并且我们只有apk有没有相关的文 ...
- make only output error/warning message( 编译时,只输出错误信息和警告信息)
make > /dev/null 这样,正常的信息被重定向输出到/dev/null,错误和警告信息会输出到标准错误设备(standard error,相对于标准输入/输出设备来说).
- how-do-i-access-windows-event-viewer-log-data-from-java
https://stackoverflow.com/questions/310355/how-do-i-access-windows-event-viewer-log-data-from-java
- 动态规划:HDU1087Super Jumping! Jumping! Jumping!(最大上升和)
Problem Description Nowadays, a kind of chess game called “Super Jumping! Jumping! Jumping!” is very ...
- Palindrome Partitioning (回文子串题)
Given a string s, partition s such that every substring of the partition is a palindrome. Return all ...
- 基于GDAL的栅格图像空间插值预处理
转自 基于GDAL的栅格图像空间插值预处理——C语言版 基于GDAL的栅格图像预处理 前言 栅格数据和矢量数据构成空间数据的主要来源,怎样以开源方式读取并处理这些空间数据?目前有多种开源支持包,这里只 ...