图的最短路径算法-- Floyd算法】的更多相关文章

算法介绍 和Dijkstra算法一样,Floyd算法也是为了解决寻找给定的加权图中顶点间最短路径的算法.不同的是,Floyd可以用来解决"多源最短路径"的问题. 算法思路 算法需要引入两个二维数组ShortPathTable和Patharc.ShortPathTable表示顶点到顶点的最短路径权值和的矩阵,Patharc表示对应顶点的最小路径的前驱矩阵.在为分析任何顶点之前,ShortPathTable初始化为图的邻接矩阵. 假设图G有N个顶点,那么需要对矩阵ShortPathTabl…
1.Dijkstra算法基础: 算法过程比prim算法稍微多一点步骤,但思想确实巧妙也是贪心,目的是求某个源点到目的点的最短距离,总的来说dijkstra也就是求某个源点到目的点的最短路,求解的过程也就是求源点到整个图的最短,次短距,第三短距离等(这些距离都是源点到某个点的最短距离)...求出的每个距离都对应一个点,也就是要到的到这个点,求的也就是原点到所有点的最短距离,并存在二维数组中,给出目的点就能直接通过查表获得最短距离. 第1步:以源点START(假设s1)为始点,求最短距离,如何求?…
数据结构与算法--最短路径之Floyd算法 我们知道Dijkstra算法只能解决单源最短路径问题,且要求边上的权重都是非负的.有没有办法解决任意起点到任意顶点的最短路径问题呢?如果用Dijkstra算法,可以这样做: Dijkstra[] all = new Dijkstra[graph.vertexNum()]; for (int i = 0; i < all.length; i++) { all[i] = new Dijkstra(graph, i); } for (int s = 0; s…
Floyd算法求的是图的任意两点之间的最短距离 下面是Floyd算法的代码实现模板: ; ; // maxv为最大顶点数 int n, m; // n 为顶点数,m为边数 int dis[maxv][maxv]; // d[i][j]表示顶点i顶点j的最短距离 void Floyd(){ ; k < n; k++){ ; i < n; i++){ ; j < n; j++){ if (dis[i][k] != INF && dis[k][j] != INF &&a…
Floyd算法又称弗洛伊德算法,也叫做Floyd's algorithm,Roy–Warshall algorithm,Roy–Floyd algorithm, WFI algorithm. Floyd算法是一种在有权图中(有确定的非负的权值,不能存在环路)查找最短路径的算法.该算法的一次简单执行可以找出任意结点之间的最短路径(尽管它没有返回路径的具体信息). 思想: Floyd算法通过比较图中任意两点间所有可能存在的路径长度得到最短路径长度. 我们定义一个函数shortestPath(i,j,…
Floyd算法 思想:将n个顶点的图G“分成”很多子图 每对顶点vi和vj对应子图Gij(i=0,1,…,n-1和j=0,1,…,n-1) 每对顶点vi和vj都保留一条顶点限于子图Gij中的最短路径Pij(称为待定路径),其长度为Dij,不断地往子图Gij中增加“中间过渡点”(子图不断扩大),不断地将Pij优化(始终保持在Gij中是最短的),当图中所有n个顶点都作为中间过渡点加到子图Gij中时,子图Gij就变成了原图G,待定路径Pij也就变成最终所求的(在原图中的)vi到vj的最短路径.(注:i…
为了能讲明白弗洛伊德(Floyd)算法的主要思想,我们先来看最简单的案例.图7-7-12的左图是一个简单的3个顶点的连通网图. 我们先定义两个二维数组D[3][3]和P[3][3], D代表顶点与顶点的最短路径权值和的矩阵.P代表对应顶点的最短路径的前驱矩阵.在未分析任何顶点之前,我们将D命名为D(-1),其实它就是初始图的邻接矩阵.将P命名为P(-1), 初始化为图中的矩阵. 首先我们来分析,所有的顶点经过v0后到达另一顶点的最短路径.因为只有3个顶点,因此需要查看v1->v0->v2,得到…
概念 最短路径也是图的一个应用,即寻找图中某两个顶点的最短路径长度. 实际应用:例如确定某两个城市间的坐火车最短行车路线长度等. Floyd algorithm 中文名就是弗洛伊德算法. 算法思路:用邻接矩阵来存储图的结构,edge[i][j]表示从结点i到结点j的最短路径长度,那么该如何计算edge[i][j]呢?首先我们可以假设当前的edge[i][j]不是最短的路径长度,必须经过k结点,比较edge[i][i]与edge[i][k]+edge[k][j]的大小(其中k的取值为所有点的编号)…
floyd算法: 解决任意两点间的最短路径的一种算法,可以正确处理有向图或负权的最短路径问题,同时也被用于计算有向图的传递闭包. 设为从到的只以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: 若最短路径不经过点k,则. 因此,. 在实际算法中,为了节约空间,可以直接在原来空间上进行迭代,这样空间可降至二维. 我的理解为: folyd算法是每次选定一个点,查看任意两个顶点的距离是否都小于经过这个点之和的距离. 即:假如ABC三个顶点相连,选定C的时候,查AB的距离是否大于 AC…
前言 在图论中,在寻路最短路径中除了Dijkstra算法以外,还有Floyd算法也是非常经典,然而两种算法还是有区别的,Floyd主要计算多源最短路径. 在单源正权值最短路径,我们会用Dijkstra算法来求最短路径,并且算法的思想很简单--贪心算法:每次确定最短路径的一个点然后维护(更新)这个点周围点的距离加入预选队列,等待下一次的抛出确定.但是虽然思想很简单,实现起来是非常复杂的,我们需要邻接矩阵(表)储存长度,需要优先队列(或者每次都比较)维护一个预选点的集合.还要用一个boolean数组…
floyd算法和之前讲的bellman算法.dijkstra算法最大的不同在于它所处理的终于不再是单源问题了,floyd可以解决任何点到点之间的最短路径问题,个人觉得floyd是最简单最好用的一种算法,只不过它的时间复杂度高,为o(v^3),用的时候需要谨慎. floyd的精髓部分在于实现其思想的三个for循环,而它的主要思想:如果存在一个点k,使得dis[s][t]<dis[s][k]+dis[k][t],那么我们就更新dis[s][t]. #include<iostream>//fl…
最短路径—Dijkstra算法和Floyd算法 http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/31/2615833.html Dijkstra算法(单源最短路径) http://www.cnblogs.com/dolphin0520/archive/2011/08/26/2155202.html…
Floyd思想可用下式描述: A-1[i][j]=gm[i][j] A(k+1)[i][j]=min{Ak[i][j],Ak[i][k+1]+Ak[K+1][j]}    -1<=k<=n-2 该式是一个迭代公式,Ak表示已考虑顶点0,1,.......,k等k+1个顶点之后各顶点之间的最短路径,即Ak[i][j]表示由Vi到Vj已考虑顶点0,1,.......,k等k+1个顶点的最短路径;在此基础上再考虑顶点k+1并求出各顶点在考虑了顶点k+1之后的最短路径,即得到Ak+1.每迭代一次,在从…
SPFA算法 算法复杂度 SPFA 算法是 Bellman-Ford算法 的队列优化算法的别称,通常用于求含负权边的单源最短路径,以及判负权环. SPFA一般情况复杂度是O(m)最坏情况下复杂度和朴素 Bellman-Ford 相同,为O(nm). n为点数,m为边数 spfa也能解决权值为正的图的最短距离问题,且一般情况下比Dijkstra算法还好 算法步骤 queue <– 1 while queue 不为空 (1) t <– 队头 queue.pop() (2)用 t 更新所有出边 t…
Floyd算法用于求一个带权有向图(Wighted Directed Graph)的任意两点距离的算法,运用了动态规划的思想,算法的时间复杂度为O(n^3).具体方法是:设点i到点j的距离为d[i][j],循环尝试插入点k,若能使得d[i][k]+d[k][j]的距离变短,则插入点k,否则不插入.C++代码如下: #include<iostream> using namespace std; int Floyd(int *d[],int n) //d[][]为点i到点j的有向直线距离 { fo…
图结构练习——最短路径 Time Limit: 1000ms   Memory limit: 65536K  有疑问?点这里^_^ 题目描述  给定一个带权无向图,求节点1到节点n的最短路径.   输入  输入包含多组数据,格式如下. 第一行包括两个整数n m,代表节点个数和边的个数.(n<=100) 剩下m行每行3个正整数a b c,代表节点a和节点b之间有一条边,权值为c.   输出  每组输出占一行,仅输出从1到n的最短路径权值.(保证最短路径存在)   示例输入 3 2 1 2 1 1…
使用Floyd-Warshall算法 求图两点之间的最短路径 不允许有负权边,时间复杂度高,思路简单 # 城市地图(字典的字典) # 字典的第1个键为起点城市,第2个键为目标城市其键值为两个城市间的直接距离 # 将不相连点设为INF,方便更新两点之间的最小值 INF = 99999 G = {1:{1:0, 2:2, 3:6, 4:4}, 2:{1:INF, 2:0, 3:3, 4:INF}, 3:{1:7, 2:INF, 3:0, 4:1}, 4:{1:5, 2:INF, 3:12, 4:0}…
# Dijkstra算法——通过边实现松弛 # 指定一个点到其他各顶点的路径——单源最短路径 # 初始化图参数 G = {1:{1:0, 2:1, 3:12}, 2:{2:0, 3:9, 4:3}, 3:{3:0, 5:5}, 4:{3:4, 4:0, 5:13, 6:15}, 5:{5:0, 6:4}, 6:{6:0}} # 每次找到离源点最近的一个顶点,然后以该顶点为重心进行扩展 # 最终的到源点到其余所有点的最短路径 # 一种贪婪算法 def Dijkstra(G,v0,INF=999):…
# Bellman-Ford核心算法 # 对于一个包含n个顶点,m条边的图, 计算源点到任意点的最短距离 # 循环n-1轮,每轮对m条边进行一次松弛操作 # 定理: # 在一个含有n个顶点的图中,任意两点之间的最短路径最多包含n-1条边 # 最短路径肯定是一个不包含回路的简单路径(回路包括正权回路与负权回路) # 1. 如果最短路径中包含正权回路,则去掉这个回路,一定可以得到更短的路径 # 2. 如果最短路径中包含负权回路,则每多走一次这个回路,路径更短,则不存在最短路径 # 因此最短路径肯定是…
package main import ( "fmt" ) func floyd(m [][]int) { length := len(m[]) var min, i, j int ; k < length; k++ { ; i < length; i++ { ; j < length; j++ { && m[k][j] > { min = m[i][k] + m[k][j] { m[i][j] = min } } } } } ; i <…
转自:http://blog.51cto.com/ahalei/1383613        暑假,小哼准备去一些城市旅游.有些城市之间有公路,有些城市之间则没有,如下图.为了节省经费以及方便计划旅程,小哼希望在出发之前知道任意两个城市之前的最短路程. 上图中有4个城市8条公路,公路上的数字表示这条公路的长短.请注意这些公路是单向的.我们现在需要求任意两个城市之间的最短路程,也就是求任意两个点之间的最短路径.这个问题这也被称为“多源最短路径”问题.        现在需要一个数据结构来存储图的信…
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,…
问题简介: 给定T条路,S个起点,D个终点,求最短的起点到终点的距离. 思路简介: 弗洛伊德算法即先以a作为中转点,再以a.b作为中转点,直到所有的点都做过中转点,求得所有点到其他点的最短路径,Floyd算法适用于多源最短路径,是一种动态规划算法,稠密图效果最佳,边权可正可负.优点:容易理解,可以算出任意两个节点之间的最短距离,代码编写简单.缺点:时间复杂度比较高,不适合计算大量数据.Floyd算法时间复杂度为n^3,Dijikstra算法为n^2. 优化代码: #include <iostre…
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> body, table{font-family: 微软雅黑; font-size: 13.5pt} table{border-collapse: collapse; border: solid gray; bord…
转自:https://www.cnblogs.com/smile233/p/8303673.html 最短路径 ①在非网图中,最短路径是指两顶点之间经历的边数最少的路径. AE:1    ADE:2   ADCE:3   ABCE:3 ②在网图中,最短路径是指两顶点之间经历的边上权值之和最短的路径. AE:100   ADE:90   ADCE:60   ABCE:70 ③单源点最短路径问题 问题描述:给定带权有向图G=(V, E)和源点v∈V,求从v到G中其余各顶点的最短路径. 应用实例——计…
什么是最短路径 在网图和非网图中,最短路径的含义是不一样的.对于非网图没有边上的权值,所谓的最短路径,其实就是指两顶点之间经过的边数最少的路径. 对于网图,最短路径就是指两顶点之间经过的边上权值之和最少的路径,并且我们称路径上的第一个顶点为源点,最后一个顶点为终点. 解决最短问题的算法 Dijkstra算法 Floyd算法 SPFA算法 Dijkstra算法描述 算法的特点:Dijkstra算法使用广度优先搜索解决赋权有向图或无向图的单源最短路径问题,最终得到一个最短路径树 算法的思路:Dijk…
一.最短路径 ①在非网图中,最短路径是指两顶点之间经历的边数最少的路径. AE:1    ADE:2   ADCE:3   ABCE:3 ②在网图中,最短路径是指两顶点之间经历的边上权值之和最短的路径. AE:100   ADE:90   ADCE:60   ABCE:70 ③单源点最短路径问题 问题描述:给定带权有向图G=(V, E)和源点v∈V,求从v到G中其余各顶点的最短路径. 应用实例——计算机网络传输的问题:怎样找到一种最经济的方式,从一台计算机向网上所有其它计算机发送一条消息. ④每…
通过dij,ford,spfa等算法可以快速的得到单源点的最短路径,如果想要得到图中任意两点之间的最短路径,当然可以选择做n遍的dij或是ford,但还有一个思维量较小的选择,就是floyd算法. 多源最短路径算法 Floyd算法 思维 先直观做个思考,一张图,任意两个点,已知两点间的路径权值,如果在图中能够找到一个点插入到这两点的路径之中,使得构成的路径权值小于之前的路径权值.就可以认为这条路比之前的路更短,这个点是属于两点间最短路径的.由此可以得到一个递推公式: \[ e[u][v]=min…
相关概念 对于一个图G=(V, E),求图中两点u, v间最短路径长度,称为图的最短路径问题.最短路径中最长的称为图的直径. 其中,求图中确定的某两点的最短路径算法,称为单源最短路径算法.求图中任意两点间的最短路径算法,称为多源最短路径算法. 常用的路径算法有: Dijkstra算法 SPFA算法\Bellman-Ford算法 Floyd算法\Floyd-Warshall算法 Johnson算法 其中最经典的是Dijkstra算法和Floyd算法.Floyd算法是多源最短路径算法,可以直接求出图…
博客转载自:https://blog.csdn.net/crescent__moon/article/details/16986765 先说说Dijkstra吧,这种算法只能求单源最短路径,那么什么是单源最短路径呢?就是只能求一个点到别的点最短路径,而不能求所有点到其它点的最短路径.当然如果枚举所有点都用一遍Dijkstra的话,也能求出来,不过这就失去了这个算法的真正意义,而且时间复杂度会从O(n^2)变为O(n^3).这个算法还有一个缺点就是在图中权值必须都是正的,否则不能用.下面说说Dij…