例题:P5905 [模板]Johnson 全源最短路 首先考虑求全源最短路的几种方法: Floyd:时间复杂度\(O(n^3)\),可以处理负权边,但不能处理负环,而且速度很慢. Bellman-Ford:以每个点为源点做一次Bellman-Ford,时间复杂度\(O(n^2m)\),可以处理负权边,可以处理负环,但好像比Floyd还慢? dijkstra:以每个点为源点做一次dijkstra,时间复杂度\(O(nmlogm)\),不能处理负权边,但比前面两个快多了. 好像--只有dijkstr

3.2最短路之全源最短路(Floyd) 这个算法用于求所有点对的最短距离.比调用n次SPFA的优点在于代码简单,时间复杂度为O(n^3).[无法计算含有负环的图] 依次扫描每一点(k),并以该点作为中介点,计算出通过k点的其他任意两点(i,j)的最短距离,这就是floyd算法的精髓!同时也解释了为什么k点这个中介点要放在最外层循环. void floyd() { memset(dis,,sizeof(dis)); ;i<=n;i++) dis[i][i]=; ;k<=n;k++)//中介点 ;

前置扯淡 一年多前学的最短路,当时就会了几个名词的拼写,啥也没想过 几个月之前,听说了"全源最短路"这个东西,当时也没说学一下,现在补一下(感觉实在是没啥用) 介绍 由于\(spfa\)容易被卡,实际上我们在\(O(nlog \space n)\) 的算法只有堆优化的\(Dijkstra\) 由于先天问题,\(Dijkstra\)无法处理在负权图上的问题 所以"\(Johnson\)全源最短路"算法就应运而生了 算法流程 我们针对\(Dijkstra\)无法处理负权

学这个是为了支持在带负权值的图上跑 Dijkstra. 为了这个我们要考虑把负的权值搞正. 那么先把我们先人已经得到的结论摆出来.我们考虑先用 SPFA 对着一个满足三角形不等式的图跑一次最短路,具体就是在原图的基础上建立超级源点. 然后我们把得到的这个东西称为 势能 \(h\) ,我们对于原图的每条边 \((u,v)\)的边权加上 \(h_u-h_v\),然后就可以跑 Dijkstra 了,求出的答案是 \(dis_{i,j}-h_i+h_j\).然后我们证明这样搞是对的. 首先需要证明这个搞

***************************************转载请注明出处:http://blog.csdn.net/lttree*************************************** 最短路 Time Limit: 5000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 28761    Accepted Submissio

可以对每一个顶点使用Dijkstra算法求多源最短路. 这里我们来介绍另一种解法:Floyd Floyd算法的主要思想是迭代.每次迭代会朝着答案更近一步. 首先定义一个二维数组Dk[i][j](k初始等于0).这个二维数组代表从i到j的最短距离. Floyd更适合解决稠密图,所以我们使用邻接矩阵来表示图. 初始化: 如果i,j有路 D0[i][j] = G[i][j] (G为我们的邻接矩阵) 否则 D0[i][j] = INF(正无穷大) (1)我们加入一个顶点,这个点的加入可能会影响到某两个点

#include <stdio.h> #include <iostream> #include <memory.h> using namespace std; ][]; //int min(int x,int y) //{ // return x<y?x:y; //} void Floyd(int n) { int i,j,k; ;k<=n;k++) ;i<=n;i++) ;j<=n;j++) stb[i][j]=min(stb[i][j],st

六度分离 1967年,美国著名的社会学家斯坦利·米尔格兰姆提出了一个名为“小世界现象(small world phenomenon)”的著名假说,大意是说,任何2个素不相识的人中间最多只隔着6个人,即只用6个人就可以将他们联系在一起,因此他的理论也被称为“六度分离”理论(six degrees of separation).虽然米尔格兰姆的理论屡屡应验,一直也有很多社会学家对其兴趣浓厚,但是在30多年的时间里,它从来就没有得到过严谨的证明,只是一种带有传奇色彩的假说而已. Lele对这个理论相当

一.介绍 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法,用于计算一个节点到其他各个节点的最短路径. 它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先搜索思想),直到扩展到终点为止. 适用于有向图和无向图,但不能有边权为负的情况. 二.基本思想 通过Dijkstra计算图G中的最短路径时,需要指定起点s(即从顶点s开始计算).   此外,引进两个集合S和U.S的作用是记录已求出最短路径的顶点(以及相应的最短路径长度),而U则是记录还未确定最短路径的顶点(以及该顶点到起点s的距离). 需要

Johnson 全源最短路径算法学习笔记 如果你希望得到带互动的极简文字体验,请点这里 我们来学习johnson Johnson 算法是一种在边加权有向图中找到所有顶点对之间最短路径的方法.它允许一些边权重为负数,但可能不存在负权重循环.它的工作原理是使用Bellman-Ford 算法来计算输入图的转换,该转换去除了所有负权重,从而允许在转换后的图上使用Dijkstra 算法.Johnson 算法是一种在边加权有向图中找到所有顶点对之间最短路径的方法.它允许一些边权重为负数,但可能不存在负权重循

关于几个的区别和联系:http://www.cnblogs.com/zswbky/p/5432353.html d.每组的第一行是三个整数T,S和D,表示有T条路,和草儿家相邻的城市的有S个(草儿家到这个城市的距离设为0),草儿想去的地方有D个: 求D个城市中距离草儿家最近的距离. s.进行1次单源最短路,找出距离最小的即可. c.Dijkstra单源最短路 /* Dijkstra单源最短路 权值必须是非负 单源最短路径,Dijkstra算法,邻接矩阵形式,复杂度为O(n^2) 求出源beg到所

再开始前我们先普及一下简单的图论知识 图的保存: 1.邻接矩阵. G[maxn][maxn]; 2.邻接表 邻接表我们有两种方式 (1)vector< Node > G[maxn]; 这个是之前就定义了图的大小了,再下面使用的时候就不用对图的大小进行申请了, 但是因为是直接申请了大小 要对图进行初始化,因此可能在某些题目中这样使用的话会超时 (2)vector< vector<Node> > G; 这个是未定义大小,但是在使用之前要对其的大小内存进行申请. G.resi

对于固定起点的最短路算法,我们称之为单源最短路算法.单源最短路算法很多,最常见的就是dijkstra算法. dijkstra主要用的是一种贪心的思想,就是说如果i...s...t...j是最短路,那么i和j之间的任意两点s,t之间也一定是最短路,非常好证,如果s,t之间不是最短路,那么必然存在最短路,那么i到j也不是最短路造成了矛盾. 而dijkstra就是运用这样的思想,把起点首先放进一个集合S中,其他的点在另一个集合中,每次取起点经过集合S中的点可达的最短路的点,加入到集合S中,并且根据新加

这里不列举三种算法的实现细节,只是简单描述下思想,分析下异同 一 Dijkstra Dijkstra算法可以解决无负权图的最短路径问题,只能应付单源起点的情况,算法要求两个集合,开始所有点在第二个集合,然后将起点加入第一个集合,接着第二个集合剩下的点哪个离起点距离最小,就加入第一个集合,并对其相关的边进行松弛,如此循环直到所有点都进入集合.每个点都加进集合需要循环n次,每个点进入集合又要对不在集合的点距离进行更新,内层又要循环n次.开始将map全部初始化为INF(一个很大的数),这样松弛的时候比

关于模板什么的还有算法的具体介绍 戳我 这里我们只做所有最短路的具体分析. 那么同是求解最短路,这些算法到底有什么区别和联系: 对于BFS来说,他没有松弛操作,他的理论思想是从每一点做树形便利,那么时间复杂度绝对是在大型图中难以接受的,所以BFS题目设计很精巧,数据限制,更重要的是他可以处理一些条件很麻烦的联通情况,比如在途中,每步长相同求到达某一地的时间,那么我们要用最短路,就需要建图,但是借助BFS就不需要建图,这么麻烦的事情了. 对于其他最短路,核心思想是松弛,那么先说Floyd,其核心思

Description Did you know that you can use domino bones for other things besides playing Dominoes? Take a number of dominoes and build a row by standing them on end with only a small distance in between. If you do it right, you can tip the first domin

https://vjudge.net/contest/66569#problem/A http://blog.csdn.net/wangjian8006/article/details/7871889 邻接矩阵实现的单源最短路 #include<iostream> #include<cstdio> #include<string> #include<cstring> #include<algorithm> #include<cmath>

分支限界法定义:采用Best fist search算法,并使用剪枝函数的算法称为分支界限法. 分支限界法解释:按Best first的原则,有选择的在其child中进行扩展,从而舍弃不含有最优解的分支,不断重复这一过程,直到找到答案或者判定无解. 分支界限法常常用到优先队列来选择最佳扩展节点,有时也会用到普通队列,以先进先出为原则来进行筛选. 单源最短路问题定义:给定有向图和起点,寻找到达所有点的最短路径. 单源最短路的分支限界法概述:首先把节点加入优先队列,以到当前节点的最短路为下界,之后不

单源最短路(dijkstra算法及堆优化) 弱化版题目链接 n^2 dijkstra模板 #include<iostream> #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cstring> using namespace std; ]; ]; struct Node{ int to; int w; Node *next; } node[]; Node *head[]; int main() { scanf(&q

题意:有\(n\)个点,\(m\)条双向边,两个方向的权值都是相等的,可以从\(A\)中的某个点出发走到\(B\)中的某个点,求所有路径中的最短距离,如果A和B中没有点联通,则输出\(-1\). 题解:感觉是个阅读理解啊,题目看懂了就是个裸的单源最短路,我们首先将牛牛的所有星球初始化作为起点,然后建边跑个dijkstra,最后再枚举牛妹的星球维护一个最小值即可. 代码: class Solution { public: /** * * @param niuniu int整型vector 牛牛占领