次短路(非严格)

这篇博客探讨了在图中寻找次短路的方法,特别是在最短路唯一的情况下。内容涉及如何通过SPFA算法先找出最短路径,然后通过删除边的方式重新计算以找到次短路。这是一个涉及图论和算法的问题。

这里的次短路是指最短路只有一条情况下的次短路,如果有两条及两条以上的最短路时则输出最短路       题目

求次短路的思路就是首先求出最短路后,记录最短路的路径,枚举删变(注意数组模拟链表要删双向边)后再次SPFA,求出即可。

program pro;
var
        i,j,n,m,num,tot:longint;
        min,cmin:real;
        flag:boolean;
        point:array[0..205]of record x,y:longint; end;
        link:array[0..45000]of record ke,po,ne,br:longint; pr:real; bj:boolean; end;
        pre:array[0..250]of record num,po:longint; end;
        que:array[0..10000]of longint;
        st:array[0..250]of longint;
        dis:array[0..250]of real;
        team:array[0..250]of boolean;

function fd(x,y:longint):real;
begin
        exit(sqrt(sqr(point[x].x-point[y].x)+sqr(point[x].y-point[y].y)));
end;

procedure make(x,y:longint; z:real; br:longint);
begin
        inc(tot);
        link[tot].ne:=st[x];
        st[x]:=tot;
        link[tot].po:=y;
        link[tot].ke:=x;
        link[tot].pr:=z;
        link[tot].br:=br;
end;

procedure init;
var
        ii,u,v:longint;
        c:real;
begin
        readln(n,m);
        for ii:=1 to n do readln(point[ii].x,point[ii].y);
        for ii:=1 to m do
        begin
                readln(u,v);
                c:=fd(u,v);
                make(u,v,c,1);
                make(v,u,c,-1);
        end;
end;

procedure spfa(x:longint);
var
        h,t,ke,po:longint;
        temp:longint;
begin
        fillchar(que,sizeof(que),0);
        fillchar(dis,sizeof(dis),$5f);
        fillchar(team,sizeof(team),false);

        dis[x]:=0; team[x]:=true; que[1]:=x; h:=0; t:=1;
        while h<=t do
        begin
                inc(h);
                ke:=que[h]; team[ke]:=false;
                temp:=st[ke];
                while temp<>0 do
                begin
                        po:=link[temp].po;
                        if (not link[temp].bj)and(dis[po]>dis[ke]+link[temp].pr) then
                        begin
                                dis[po]:=dis[ke]+link[temp].pr;
                                if not flag then
                                begin
                                        pre[po].po:=ke;
                                        pre[po].num:=temp;

                                end;
                                if (not team[po]) then
                                begin
                                        inc(t);
                                        que[t]:=po; team[po]:=true;

                                end;
                        end;
                        temp:=link[temp].ne;
                end;

        end;
        flag:=true;
end;

procedure main;
var
        po:longint;
begin
        flag:=false;
        fillchar(pre,sizeof(pre),0);
        spfa(1);
        min:=dis[n]; cmin:=maxlongint;
        po:=n;
        while po<>1 do
        begin
              num:=pre[po].num;
              link[num].bj:=true;
              link[num+link[num].br].bj:=true;
              spfa(1);
              if dis[n]=min then
              begin
                        writeln(dis[n]:0:2);
                        closef;
                        halt;
              end;
              if (dis[n]>min)and(dis[n]<cmin) then cmin:=dis[n];
              link[num].bj:=false;
              link[num+link[num].br].bj:=false;
              po:=pre[po].po;
        end;
        writeln(cmin:0:2);
end;

begin
        init;
        main;
end.


<think> 首先,用户的问题是关于“次短路”的做法简述。用户提供了几个引用,但我需要参考这些引用并结合我之前的知识来回答。 回顾用户提供的引用: - 引用[1]:提到次短路需要确保一些路径采用最短路径,但具体是用于图中的次短路径问题。 - 引用[2]:讨论最短路问题,包括Dijkstra等算法,但不直接涉及次短路。 - 引用[3]:关于短路逻辑在编程中的例子,如&&运算符的短路行为。 - 引用[4]:解释短路逻辑运算符的行为。 - 引用[5]:同样讨论逻辑运算短路在JavaScript中的应用。 很明显,引用[3]、[4]、[5]是关于程序中逻辑运算符的“短路”特性,这与用户查询的“次短路”可能不是一个概念。用户查询是“次短路的做法”,在上下文中,引用[1]提到“次短路”,似乎是图论中的次短路径问题。引用[1]说:“而为了做到次短路,显然 1 -> u,1 -> v,u -> n,v -> n 需要采用最短路径。” 这暗示次短路径问题涉及到图论。 用户的问题:“我想了解次短路的做法 请问次短路的做法简述” 所以,我需要专注于图论中的次短路径问题,而不是逻辑短路。 基于我的知识: - 次短路径问题是找到图中从起点到终点的第二短路径。 - 常见做法包括: 1. **修改Dijkstra算法**:运行标准Dijkstra算法找到最短路径,然后移除最短路径中的一条边,重新运行Dijkstra找到次短路径。但这可能不是最优的。 2. **使用两个优先队列**:维护两个距离值:最短路径和次短路径的距离。 3. **DP或BFS扩展**:在BFS或Dijkstra中,记录每个节点的最短和次短距离。 引用[1]中提到“1 -> u,1 -> v,u -> n,v -> n 需要采用最短路径”,这似乎是在一个特定上下文中,可能是针对一个简单图或有特定约束。 我应该基于引用[1]来构建回答,因为它直接提到“次短路”。 结构化我的回答: - 首先,简述次短路径是什么。 - 然后,简述做法。 - 确保使用中文。 - 根据系统指令,行内数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$。 - 最后,生成相关问题。 回答结构: 1. **介绍**:解释次短路径问题。 2. **简述做法**: - 提到引用[1]中的点:需要确保某些路径采用最短路径。 - 一般方法:如使用Dijkstra算法的变体,维护两个距离值。 3. **示例或伪代码**:如果有合适的,添加一个简单的伪代码。 4. **相关问题**:结尾生成相关问题。 确保真实可靠:基于标准图论知识。 具体做法简述: - 次短路径可以通过运行两次最短路径算法实现:一次找到最短路径,然后移除该路径上的边(或使用其他约束),重新运行找到次短路径。 - 更高效的方法是使用一个修改的Dijkstra算法,其中每个节点存储两个距离值:最短和次短。 引用引用[1]:在回答中自然地提到它。 最终回答: - 开始回答用户问题,然后添加相关问题。 </think> ### 次短路径问题简述 次短路径问题(Second Shortest Path)是图论中的一个经典问题,目标是在图中找到从起始点到目标点的第二条最短路径(即长度仅次于最短路径的路径)。它在网络路由、交通规划等领域有实际应用,如寻找备用路径以避免拥堵或故障。次短路径可能与最短路径共享部分边或节点,但必须严格不同于最短路径。以下简述基本做法: #### 核心做法简述 1. **基于最短路径的移除方法**(参考引用[1]): 首先,使用标准最短路径算法(如 Dijkstra 算法)找到从起点到终点的最短路径 $P_{\text{min}}$。然后,移除 $P_{\text{min}}$ 中的关键边(例如,路径上的一条边),重新运行最短路径算法得到新路径。次短路径就是从这些新路径中选择长度最小的那条。引用[1] 中提到“1 -> u,1 -> v,u -> n,v -> n 需要采用最短路径”,这暗示在特定图(如带权图)中,次短路径的计算依赖于最短路径的子路径组合[^1]。 2. **双队列 Dijkstra 变体**(高效方法): 修改 Dijkstra 算法,为每个节点维护两个距离值:最短距离 $d_1[v]$ 和次短距离 $d_2[v]$。初始化时,$d_1[\text{start}] = 0$,$d_2[\text{start}] = \infty$,其他节点均为无穷大。 在优先队列中存储每个节点的两个距离状态。对于每个节点 $u$ 和其相邻节点 $v$,计算新距离 $d = d[u] + w(u,v)$: - 如果 $d < d_1[v]$,则更新 $d_2[v] = d_1[v]$ 和 $d_1[v] = d$。 - 如果 $d > d_1[v]$ 但 $d < d_2[v]$,则更新 $d_2[v] = d$。 算法结束时,$d_2[\text{end}]$ 即为次短路径长度。该方法避免了多次运行算法,时间复杂度与 Dijkstra 相同($O((V + E) \log V)$)。 3. **边界条件与注意事项**: - 次短路径必须与最短路径不同,但可能共享部分边(如引用[1]中的示例)。 - 如果图中有多条等长的最短路径,次短路径可能长度相同或略长。 - 在负权图(需用 Bellman-Ford 算法)中,次短路径问题可能更复杂。 #### 简单伪代码示例 以下是一个双队列 Dijkstra 变体的伪代码: ```python def second_shortest_path(graph, start, end):     import heapq     dist1 = {node: float('inf') for node in graph} # 最短距离     dist2 = {node: float('inf') for node in graph} # 次短距离     dist1[start] = 0     heap = [(0, start, 'shortest')] # 优先队列:(距离, 节点, 类型)         while heap:         d, node, path_type = heapq.heappop(heap)         if node == end and path_type == 'second': # 找到终点次短路径             return d         for neighbor, weight in graph[node].items():             new_d = d + weight             # 更新最短距离             if new_d < dist1[neighbor]:                 dist2[neighbor] = dist1[neighbor] # 原最短转为次短                 dist1[neighbor] = new_d                 heapq.heappush(heap, (new_d, neighbor, 'shortest'))             # 更新次短距离(新距离大于最短但小于次短)             elif new_d > dist1[neighbor] and new_d < dist2[neighbor]:                 dist2[neighbor] = new_d                 heapq.heappush(heap, (new_d, neighbor, 'second'))     return dist2[end] if dist2[end] != float('inf') else None # 返回次短路径长度 ``` 这个方法确保了高效性,适用于稀疏图(如道路网络)。实际实现时,需处理图是否有环或负权边的问题[^2]。
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