描述: 求图中某一点到其他任一点的最短距离. 操作: 1. 初始化 结果保存在一个dist数组里,源点的结果初始化为0,其他初始化为无穷大(如INT32_MAX). 2. 计算: 两重for循环,第一层,迭代n - 1次(n为节点数): 第二层,遍历每条边,如果其源点对应的距离加上边权重小于终点对应距离,则更新终点最短距离: 3. 判断负权环: 当步骤二计算完时,遍历左右边,看是否存在某条边(u, v),有d[u] + w(u, v) < d[v],即还可以更新,如存在则存在负权环. 证明: 求

1.图类基本组成 存储在邻接表中的基本项 /** * Represents an edge in the graph * */ class Edge implements Comparable<Edge> { public Vertex dest; //Second vertex in Edge public double cost; //Edge cost public Edge(Vertex d, double c) { dest = d; cost = c; } @Override pu

[问题描述] 对于一个带负权值边的有向图,实现Bellman-Ford算法,求出从指定顶点s到其余顶点的最短路径,并判断图中是否存在负环. package org.xiu68.exp.exp10; public class Exp10_1 { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub int[][] edges=new int[][]{ {0,10,0,4,1}, {0,0,0,0,0}

模板题最短路+输出路径如果最短路不唯一,输出cost最小的 #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <string.h> #include <cmath> #include <queue> #define INF 0x3f3f3f3f using namespace std; ; int n,m,s,t; struct Edge{ int

SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)是Bellman-Ford算法的一种队列实现,减少了不必要的冗余计算. 算法大致流程是用一个队列来进行维护. 初始时将源加入队列. 每次从队列中取出一个元素,并对所有与他相邻的点进行松弛,若某个相邻的点松弛成功,则将其入队. 直到队列为空时算法结束. 这个算法,简单的说就是队列优化的bellman-ford,利用了每个点不会更新次数太多的特点发明的此算法 SPFA--Shortest Path Faster Algorith

题意: 给定n个城市的货物买卖价格, 然后给定n-1条道路,每条路有不同的路费, 求出从某两个城市买卖一次的最大利润. 利润 = 卖价 - (买价 + 路费) 样例数据, 最近是从第一个点买入, 第4个点卖出, 利润为8 分析: 1.如果一条边连接(u,v),路费为cost ,城市买卖价格用P( )表示, 那么他的边权就表达为(P(v) - P(u) - cost). 2.我们可以假设有一个起点.他连接着所有的点,边权为0. 3.那么如果从这个点出发的话, 就等于是把所有的城市都尝试作为买入城市

在Bellman-Ford算法之后,我们总算迎来了spfa算法,其实就如同堆优化Dijkstra算法之于朴素版Dijkstra算法,spfa算法仅仅是对Bellman-Ford算法的一种优化,但是在形式上,它看起来特别像堆优化Dijkstra算法罢了! Bellman-Ford算法会遍历所有边并进行松弛操作,然而我们应该知道很多的更新是无用的,所以我们的优化就体现在这里,因为只有那些前一步被更新的点,它所连接的点才有被更新的意义,所以我们会将被更新的点放入一个队列中: 注意点: 1) st数组的

bellman-ford算法 给定一个 n 个点 m 条边的有向图,图中可能存在重边和自环, 边权可能为负数. 请你求出从 1 号点到 n 号点的最多经过 k 条边的最短距离,如果无法从 1 号点走到 n 号点,输出 impossible. 注意:图中可能 存在负权回路 . 输入格式 第一行包含三个整数 n,m,k. 接下来 m 行,每行包含三个整数 x,y,z,表示存在一条从点 x 到点 y 的有向边,边长为 z. 输出格式 输出一个整数,表示从 1 号点到 n 号点的最多经过 k 条边的最短

int spfa_bfs(int s) { ///s表示起点. queue <int> q; memset(d,0x3f,sizeof(d)); ///d数组中存下的就是最短路径(存在的话) d[s] = 0; memset(c,0,sizeof(c));///c数组表示的是某一个节点的入队次数 memset(vis,0,sizeof(vis));///一如既往的标记数组 q.push(s); vis[s] = 1; c[s] = 1; ///顶点入队vis要做标记,另外要统计顶点的入队次数

对于稠密图,采用邻接矩阵较为合适 所以我们先构建一个邻接矩阵 typedef int Vertex; typedef int WeightType; //图 typedef struct MyGraph { int v, e; WeightType G[MaxVertexNum][MaxVertexNum]; }MyGraph; //顶点信息, 可以不定义 typedef struct NodeType { Vertex id; // Data data; 当节点有需要添加的信息时使用 }Nod

因为是稀疏图,所以应当选择邻接表来存储 构造一个邻接表 这只是我的构造方法,有很多种更好的构造方法,大家可以自己去构造 typedef int vertex; typedef int WeightType; //邻接表中单链表的节点 typedef struct ArcNode { int to; WeightType weight; struct ArcNode *next; }ArcNode; //顶点, 存放顶点信息和一个指向第一个与该顶点相连的节点 typedef struct Node

题意: 给一个混合图,求判断是否有负环的存在,若有,输出YES,否则NO.有重边. 思路: 这是spfa的功能范围.一个点入队列超过n次就是有负环了.因为是混合图,所以当你跑一次spfa时发现没有负环,但是负环仍可能存在,因为有向边! 但是单源最短路也有起点啊,难道穷举起点?不用,负环是必须有某些边是带负权的,那么我们只要穷举负权边的起点就行了,因为单单跑一次spfa不能保证能遍历所有点,但是如果穷举负权边起点还没有找到负环,那么负环不可能存在(剩下的都是正权,怎么可能有负环). //#incl

Bellman-Ford算法非常简单,核心代码四行,可以完美的解决带有负权边的图. for(k=1;k<=n-1;k++) //外循环循环n-1次,n为顶点个数 for(i=1;i<=m;i++)//内循环循环m次,m为边的个数,即枚举每一条边 if(dis[v[i]]>dis[u[i]]+w[i])//尝试对每一条边进行松弛,与Dijkstra算法相同 dis[v[i]]=dis[u[i]]+w[i]; 上面的代码中,外循环一共循环了n-1次(n为顶点的个数),内循环循环了m次(m为边

Dijkstra算法 1.定义概览 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径.主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止. 问题描述:在无向图 G=(V,E) 中,假设每条边 E[i] 的长度为 w[i],找到由顶点 V0 到其余各点的最短路径.(单源最短路径) 2.算法描述 1)算法思想:设G=(V,E)是一个带权有向图,把图中顶点集合V分成两组,第一组为已求出最短路径的顶点集合(用S表示,初始时S中只有一个源点,以后每

有关概念: 最短路问题:若在图中的每一条边都有对应的权值,求从一点到另一点之间权值和最小的路径 SPFA算法的功能是求固定起点到图中其余各点的的最短路(单源最短路径) 约定:图中不存在负权环,用邻接表存储有向图,di存放从起点到结点i的最短路,q为队列,保存待处理节点 思路: 首先指定起点入队,取当前队头结点u,沿每一条与u相连的边向外扩展,对该边所指向的结点v松弛(比较当前dv与当前du加此边长,更新最短路值dv,以及最短路径prev)如果v不在队列中且更新了最短路值,v进队,直至队列中没有元

Dijkstra算法虽然好,但是它不能解决带有负权边(边的权值为负数)的图. 接下来学习一种无论在思想上还是在代码实现上都可以称为完美的最短路径算法:Bellman-Ford算法. Bellman-Ford算法非常简单,核心代码四行,可以完美的解决带有负权边的图. ;k<=n-;k++) //外循环循环n-1次,n为顶点个数 ;i<=m;i++)//内循环循环m次,m为边的个数,即枚举每一条边 if(dis[v[i]]>dis[u[i]]+w[i])//尝试对每一条边进行松弛,与Dijk

描述: 对于图(有向无向都适用),求某一点到其他任一点的最短路径(不能有负权边). 操作: 1. 初始化: 一个节点大小的数组dist[n] 源点的距离初始化为0,与源点直接相连的初始化为其权重,其他为无穷大(INT32_MAX等). 标记源点,其到自身距离是0,已经是最小了. 2. 计算 对于dist,每次选取未标记的最小值(将其标记,表示已经得到最小值),更新与其相连的未标记的点: 如果此点加上权值,小于与其相连的点,则更新之. 代码: 代码并未优化,理解思路即可. #include <st

Description While exploring his many farms, Farmer John has discovered a number of amazing wormholes. A wormhole is very peculiar because it is a one-way path that delivers you to its destination at a time that is BEFORE you entered the wormhole! Eac

该算法详解请看   https://www.cnblogs.com/tanky_woo/archive/2011/01/17/1937728.html 单源最短路   当图中存在负权边时 迪杰斯特拉就不能用了 该算法解决了此问题 时间复杂度O(nm) 注意   图中含有负圈时不成立.当判定存在负圈时,这只说明s可以到达一个负圈,并不代表s到每个点的最短路都不存在. 另外,如果图中有其他负圈但是s无法达到这个负圈,该算法也无法找到,解决方法加一个节点(还不会...) 该算法可以用 队列 优化 名为

问题的提法是:给定一个没有负权值的有向图和其中一个点src作为源点(source),求从点src到其余个点的最短路径及路径长度.求解该问题的算法一般为Dijkstra算法. 假设图顶点个数为n,则针对其余n-1个点需要分别找出点src到这n-1个点的最短路径.Dijkstra算法的思想是贪心法,先找出最短的那条路径,其次找到次短的,再找到第三短的,依次类推,直到找完点src到达其余所有点的最短路径.下面举例说明算法和贪心过程. 如下图所示(该图源自<数据结构预(用面向对象方法与C++语言描述)(

题意:好长...从(0,0)走到(w-1,h-1),墓碑不能走,走到传送门只能进去不能走到其他地方,经过传送门时间会变化w(可能为负),其他地方都能上下左右走.如果能无限返老还童输出Never,走不到终点输出Impossible,其他输出最短时间. 思路:没想到是最短路,刚看懂题目还以为是暴搜+剪枝,听到无限返老还童是负权回路才想起来可以用最短路spfa来做.这题就是建边跑spfa就行了,建边方法如题意.注意一下建边的时候终点不能为边的起始,这里WA了,因为到终点了就结束了,如果还能走可能会进入