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}

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

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

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

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

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

Wormholes Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 36717   Accepted: 13438 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 p

http://poj.org/problem?id=3259 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 BEFOR

差分约束系统,求最小值,跑最长路. 转自:https://www.cnblogs.com/ehanla/p/9134012.html 题解:设sum[x]为前x个咕咕中至少需要赶走的咕咕数,则sum[b]−sum[a−1]>=c表示[a,b]区间至少赶走c只.题目中选择的是最少,我们需要跑最长路,因存在负边,所以以SPFA进行操作. d[v]>=d[u]+w,前面我们可以推出第一个式子sum[b]>=sum[a−1]+c,但是如果只连这些边,整张图连通不起来.我们发现i和i+1存在关系0

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

Wormholes Time Limit: 2000 MS Memory Limit: 65536 KB 64-bit integer IO format: %I64d , %I64u   Java class name: Main [Submit] [Status] [Discuss] Description While exploring his many farms, Farmer John has discovered a number of amazing wormholes. A w

Wormholes Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 29971   Accepted: 10844 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 p

对于上面那张图,是可以用dij算法求解出正确答案,但那只是巧合而已. 我们再看看下面这张图. dist[4] 是不会被正确计算的. 因为dij算法认为从队列出来的点,(假设为u)肯定是已经求出最短路的点,标记点u.并用点u更新其它点. 所以如果存在负权使得这个点的权值更小,那么会更新dist[u], 但是因为这个点已经被标记了,所以dij算法不会用这个点来更新其它点,所以就导致了算法的错误. 归结原因,dij算法在存在负权的时候,过早得确立某个点最短路,以至于如果这个点不是最短路,就会导致错误.

https://vjudge.net/contest/66569#problem/F 题意:判断图中是否存在负权回路 首先,介绍图的邻接表存储方式 数据结构:图的存储结构之邻接表 邻接表建图,类似于头插法建单链表 head[x]:以x为源点的第一条边,初始值为-1. struct edge { int to; int weight; int next;}e[maxn]; to表示被指向的点:weight表示这条边的权重:next表示源点同为x的下一条边,这是遍历以x为源点的的关键 SPFA算法中