上海网站建设的价格,畅言wordpress,企业网站制作服务,深圳建站公司哪个济南兴田德润简介文章目录 求最短路算法总览Dijkstra朴素 Dijkstra 算法#xff08;⭐原理讲解#xff01;⭐重要#xff01;#xff09;#xff08;用于稠密图#xff09;例题#xff1a;849. Dijkstra求最短路 I代码1——使用邻接表代码2——使用邻接矩阵 补充#xff1a;稠密图和稀疏… 文章目录 求最短路算法总览Dijkstra朴素 Dijkstra 算法⭐原理讲解⭐重要用于稠密图例题849. Dijkstra求最短路 I代码1——使用邻接表代码2——使用邻接矩阵 补充稠密图和稀疏图 邻接矩阵和邻接表 堆优化版Dijkstra算法⭐原理讲解⭐重要用于稀疏图例题850. Dijkstra求最短路 II bellman-ford例题853. 有边数限制的最短路为什么需要对 dis 数组进行备份 spfa算法bellman-ford 算法的优化例题851. spfa求最短路例题852. spfa判断负环 Floyd很暴力的三重循环例题854. Floyd求最短路 求最短路算法总览
关于最短路可见https://oi-wiki.org/graph/shortest-path/
无向图 是一种 特殊的 有向图。所以上面的知识地图上没有区分边有向还是无向
关于存储稠密图用邻接矩阵稀疏图用邻接表。 朴素Dijkstra 和 堆优化Dijkstra算法的 选择就在于图 是 稠密的还是稀疏的。
Dijkstra
朴素 Dijkstra 算法⭐原理讲解⭐重要用于稠密图
算法步骤
有一个集合 s 存储当前已经确定是最短距离的点。
初始化距离dis[1] 0, dis[i] ∞for i: 1 ~ n 。 (每次循环确定一个点到起点的最短距离这样 n 次循环就可以确定 n 个点的最短距离) 找到不在 s 中的 距离最近的点 t将其放入 s 中。 用 t 来更新其它所有点的距离检查所有从 t 出发可以到达的点 x是否有 dis[x] dis[t] w 例题849. Dijkstra求最短路 I
https://www.acwing.com/activity/content/problem/content/918/
注意图是有向图图中可能存在重边和自环所有边权为正值。 求从 1 号点到 n 号点 的最短距离。
按照朴素 Dijkstra 算法的原理每次用当前不在 s 中的最短距离节点 t 更新其它所有 t 可以到达的下一个节点重复这个过程 n 次就可以确定 n 个节点的最短距离。
代码1——使用邻接表
import java.util.*;public class Main {public static void main(String[] args){Scanner scanner new Scanner(System.in);int n scanner.nextInt(), m scanner.nextInt();// 建图Listint[][] g new ArrayList[n 1];Arrays.setAll(g, e - new ArrayList());for (int i 0; i m; i) {int x scanner.nextInt(), y scanner.nextInt(), z scanner.nextInt();g[x].add(new int[]{y, z});}// 初始化距离int[] dis new int[n 1];Arrays.fill(dis, Integer.MAX_VALUE);dis[1] 0;boolean[] st new boolean[n 1];for (int i 1; i n; i) {int t -1;// 找到当前不在 s 中的最短距离 t 的位置for (int j 1; j n; j) {if (!st[j] (t -1 || dis[j] dis[t])) t j;}if (t n) break; // 当前离得最近的就是 n 了直接返回st[t] true;// 使用 t 更新所有从 t 出发可以达到的下一个节点for (int[] y: g[t]) dis[y[0]] Math.min(dis[y[0]], dis[t] y[1]);}if (dis[n] Integer.MAX_VALUE) System.out.println(-1);else System.out.println(dis[n]);}
}代码2——使用邻接矩阵
从题目中可以看出是稠密图所以使用邻接矩阵效率会更高一些。
import java.util.*;public class Main {public static void main(String[] args){Scanner scanner new Scanner(System.in);int n scanner.nextInt(), m scanner.nextInt();// 建图 g[i][j]表示从i到j的距离int[][] g new int[n 1][n 1];for (int[] ints : g) Arrays.fill(ints, 0x3f3f3f3f);for (int i 0; i m; i) {int x scanner.nextInt(), y scanner.nextInt(), z scanner.nextInt();g[x][y] Math.min(g[x][y], z);}// 初始化各个点到起始点的距离int[] dis new int[n 1];Arrays.fill(dis, Integer.MAX_VALUE);dis[1] 0;boolean[] st new boolean[n 1];for (int i 1; i n; i) {int t -1;// 找到当前不在 s 中的最短距离 t 的位置for (int j 1; j n; j) {if (!st[j] (t -1 || dis[j] dis[t])) t j;}if (t n) break; // 当前离得最近的就是 n 了直接返回st[t] true;// 使用 t 更新所有从 t 出发可以达到的下一个节点for (int j 1; j n; j) {dis[j] Math.min(dis[j], dis[t] g[t][j]);}}if (dis[n] 0x3f3f3f3f) System.out.println(-1);else System.out.println(dis[n]);}
}
补充稠密图和稀疏图 邻接矩阵和邻接表 总结一下
邻接矩阵的空间复杂度为 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)邻接表的空间复杂度为 O ( n m ) O(n m) O(nm)其中 n 是图中节点的数量m 是边的数量。
Q如何判断什么时候是稠密的 A当 m m m 接近最大可能边数 n ∗ ( n − 1 ) / 2 n * (n - 1)/2 n∗(n−1)/2 时那么图通常被视为稠密的。
堆优化版Dijkstra算法⭐原理讲解⭐重要用于稀疏图
如果是一个稀疏图 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2) 的朴素 Dijkstra 算法可能会很慢因此出现了堆优化版本的 Dijkstra 算法。
用堆来存储所有点到起点的最短距离就可以减小整个算法的时间复杂度。
用 t 更新其它点的距离因为有 m 条边所以这个操作是 m 次每次的时间复杂度是 logn因此一共是 m ∗ log n m*\log{n} m∗logn。 所以 m 比较小时即稀疏图使用堆优化效果更好
其实就是用堆来优化了每次找当前和起始点最近的点的过程。朴素的需要枚举 n
例题850. Dijkstra求最短路 II
https://www.acwing.com/activity/content/problem/content/919/ import java.util.*;public class Main {public static void main(String[] args){Scanner scanner new Scanner(System.in);int n scanner.nextInt(), m scanner.nextInt();// 建图Listint[][] g new ArrayList[n 1];Arrays.setAll(g, e - new ArrayListint[]());for (int i 0; i m; i) {int x scanner.nextInt(), y scanner.nextInt(), z scanner.nextInt();g[x].add(new int[]{y, z});}//int[] dis new int[n 1];Arrays.fill(dis, 0x3f3f3f3f);dis[1] 0;boolean[] st new boolean[n 1];// 按照各个节点与初始节点之间距离 从小到大 排序PriorityQueueint[] pq new PriorityQueue((a, b) - a[1] - b[1]);pq.offer(new int[]{1, 0});while (!pq.isEmpty()) {int[] cur pq.poll();int x cur[0], d cur[1];if (st[x]) continue; // 检查这个节点是否已经用来更新过了st[x] true;// 只要被当前节点更新了就放入优先队列中for (int[] y: g[x]) { // 这个循环最多被执行 m 次因为有 m 条边if (dis[y[0]] d y[1]) {dis[y[0]] d y[1];pq.offer(new int[]{y[0], dis[y[0]]});}}}System.out.println(dis[n] 0x3f3f3f3f? -1: dis[n]);;}
}
bellman-ford
枚举 n 次每次 循环所有边 a, b, wdis[b] min(dis[b], dis[a] w)循环完之后 所有节点会满足 dis[b] dis[a] w。
对于 n 次循环中的第 k 次循环求出的是 从 起点走 不超过 k 条边 的最短距离。 因此 如果第 n 次循环时有更新说明图中存在负环。
例题853. 有边数限制的最短路
https://www.acwing.com/problem/content/description/855/ 注意 如果有负权回路那么最短路就一定不存在了
bellman-ford 算法可以判断出 图中是否存在负权回路。但是一般使用 spfa 来判断是否有负环
Q这道题为什么必须使用 bellman-ford 算法 A因为限制了最多经过 k 条边即存在边数限制。
import java.util.*;public class Main {public static void main(String[] args){Scanner scanner new Scanner(System.in);int n scanner.nextInt(), m scanner.nextInt(), k scanner.nextInt();// 存储所有边int[][] edges new int[m][3];for (int i 0; i m; i) {edges[i][0] scanner.nextInt();edges[i][1] scanner.nextInt();edges[i][2] scanner.nextInt();}int[] dis new int[n 1], last;Arrays.fill(dis, 0x3f3f3f3f);dis[1] 0;// 限制 k 次。 k 次就表示最多经过 k 条边for (int i 0; i k; i) {last Arrays.copyOf(dis, n 1); // 将dis数组先备份一下for (int j 0; j m; j) { // 枚举所有边dis[edges[j][1]] Math.min(dis[edges[j][1]], last[edges[j][0]] edges[j][2]);}}// 因为存在负权边而本题的数据范围最多减 500 * 10000。所以和 0x3f3f3f3f/2 比较大小System.out.println(dis[n] 0x3f3f3f3f / 2? impossible: dis[n]);}
}
为什么需要对 dis 数组进行备份 因为如果不备份的话可能会发生串联为了避免串联每次更新时只用上一次的结果。
比如上图在第一次循环中 2 的 dis 被更新成了 1如果不使用备份的话那么 3 的 dis 会被接着更新为 2但这并不是我们所期望的 3 的 dis 被更新成 2 应该是在第 2 次循环时才会发生的事情。
spfa算法bellman-ford 算法的优化
相当于对 bellman-ford 算法做了一个优化。
bellman-ford 在每次循环中枚举了所有边但实际上有些边并不会对松弛有作用所以 spfa 就是从这一点进行了优化。 使用队列宽搜进行优化。 从公式 d i s [ b ] m i n ( d i s [ b ] , d i s [ a ] w ) dis[b] min(dis[b], dis[a] w) dis[b]min(dis[b],dis[a]w) 可以看出只有当 d i s [ a ] dis[a] dis[a] 变小了这条边才有可能让 d i s [ b ] dis[b] dis[b] 跟着变小。 算法步骤 基本思想只有我变小了我后面的人才会跟着变小。
队列里面存的是待更新的点就是等着用来更新其它点的点。
例题851. spfa求最短路
https://www.acwing.com/activity/content/problem/content/920/
这一题的数据保证了图中不存在负环。 代码中不再是 n 次循环嵌套 m 次循环的 bellman-ford 算法了 而是一个队列维护可以用来更新其它节点的节点队列初始时放入起始节点 1其余时间每次取出队首的节点即可。 取出一个节点后枚举它影响的所有其它节点即可如果其它节点被影响了就表示可以把这个被影响的节点放入队列中不过放进队列之前要先判断一下是否已经在队列中了防止重复更新。
import java.util.*;public class Main {public static void main(String[] args){Scanner scanner new Scanner(System.in);int n scanner.nextInt(), m scanner.nextInt();// 使用邻接表存储Listint[][] g new ArrayList[n 1];Arrays.setAll(g, e - new ArrayListint[]());for (int i 0; i m; i) {g[scanner.nextInt()].add(new int[]{scanner.nextInt(), scanner.nextInt()});}// 初始化距离、队列、是否在队列里的状态int[] dis new int[n 1];Arrays.fill(dis, 0x3f3f3f3f);dis[1] 0;QueueInteger q new LinkedListInteger();q.offer(1);boolean[] st new boolean[n 1];st[1] true;while (!q.isEmpty()) {int t q.poll();st[t] false;for (int[] y: g[t]) {int j y[0], w y[1];if (dis[j] dis[t] w) {dis[j] dis[t] w;// 由于 j 变小了所以它可以被更新可以放入队列中// 但是放进去之前要先判断已经是否已经在队列中了防止重复放置if (!st[j]) {q.offer(j);st[j] true;}}}}System.out.println(dis[n] 0x3f3f3f3f? impossible: dis[n]);}
}例题852. spfa判断负环
https://www.acwing.com/problem/content/description/854/ 跟 bellman-ford 算法判断负环的思路差不多在更新 dis 数组的同时维护一个 cnt 数组cnt[x] 表示当前这个最短路的经过的边数。
每次更新 dis[x] 的时候就把 cnt[x] 更新成 cnt[t] 1。因为 x 是从节点 t 更新过来的。
如果在更新的过程中出现了 cnt[x] n就表示至少经过了 n 条边即至少经过了 n 1 个点这肯定是不合理的说明存在负环。
import java.util.*;public class Main {public static void main(String[] args){Scanner scanner new Scanner(System.in);int n scanner.nextInt(), m scanner.nextInt();// 使用邻接表存储Listint[][] g new ArrayList[n 1];Arrays.setAll(g, e - new ArrayListint[]());for (int i 0; i m; i) {g[scanner.nextInt()].add(new int[]{scanner.nextInt(), scanner.nextInt()});}System.out.println(spfa(g, n)? Yes: No);}static boolean spfa(Listint[][] g, int n) {// 初始化距离、队列、是否在队列里的状态int[] dis new int[n 1], cnt new int[n 1];Arrays.fill(dis, 0x3f3f3f3f);dis[1] 0;boolean[] st new boolean[n 1];QueueInteger q new LinkedListInteger();// 是判断是否存在负环而不是只判断从1开始是否存在负环for (int i 1; i n; i) {q.offer(i);st[i] true;}while (!q.isEmpty()) {int t q.poll();st[t] false;for (int[] y: g[t]) {int j y[0], w y[1];if (dis[j] dis[t] w) {dis[j] dis[t] w;cnt[j] cnt[t] 1;if (cnt[j] n) return true; // 表示有负环// 由于 j 变小了所以它可以被更新可以放入队列中// 但是放进去之前要先判断已经是否已经在队列中了防止重复放置if (!st[j]) {q.offer(j);st[j] true;}}}}return false; // false表示没有负环}
}Floyd很暴力的三重循环
https://oi-wiki.org/graph/shortest-path/#floyd-%E7%AE%97%E6%B3%95
用于求多源汇最短路。可以求任意两个结点之间的最短路。
使用邻接矩阵将原图存储下来三重循环。
d[i][j]for (int k 1; k n; k) {for (int i 1; i n; i) {for (int j 1; j n; j) {// 看看i直接到j更近还是 经过k之后更近d[i][j] min(d[i][j], d[i][k] d[k][j]); }}
}原理其实是基于动态规划
例题854. Floyd求最短路
https://www.acwing.com/problem/content/856/ 题目数据保证了不存在负权回路。
同样要注意最后各个距离要和 INF / 2 比较而不是和 INF 比较因为图中可能存在负权。
import java.util.*;public class Main {public static void main(String[] args){Scanner scanner new Scanner(System.in);int n scanner.nextInt(), m scanner.nextInt(), t scanner.nextInt(), INF (int)1e9;// 建图int[][] g new int[n 1][n 1];for (int i 1; i n; i) {for (int j 1; j n; j) {if (i j) g[i][j] 0;else g[i][j] INF;}}for (int i 0; i m; i) {int x scanner.nextInt(), y scanner.nextInt(), z scanner.nextInt();g[x][y] Math.min(g[x][y], z);}// 求多源最短路for (int k 1; k n; k) {for (int i 1; i n; i) {for (int j 1; j n; j) {g[i][j] Math.min(g[i][j], g[i][k] g[k][j]);}}}// 回答询问while (t-- ! 0) {int x scanner.nextInt(), y scanner.nextInt();System.out.println(g[x][y] INF / 2? impossible: g[x][y]); // 由于有负权所以和INF/2比较}}
}
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