Floyd算法 最短路径

Floyd算法思想

Floyd算法用于求每一对顶点之间的最短路径问题:给定带权有向图G=(V,E),对任意顶点vi和vj,求顶点vi到顶点vj的最短路径。 Floyd算法的基本思想是:假设从vi到vj的弧(若不存在从vi到vj的弧,则权值为∞)是最短路径,然后进行n次试探。首先比较vivj和viv0vj的路径长度,取长度较短者作为从vi到vj中间顶点的编号不大于0的最短路径。在路径上再增加一个顶点v1,将vi…v1…vj和已经得到的从vi到vj中间顶点的编号不大于0的最短路径相比较,取长度较短者作为中间顶点的编号不大于1的最短路径。以此类推,经过n次比较后,最后求得的必是从vi到vj的最短路径。

Floyd算法基于的存储结构

Floyd算法的图的存储结构与Dijkstra算法相同,也为邻接矩阵存储。

辅助数组也与Dijkstra算法相似只是由一维变为二维数组,分别为dist[n][n],path[n][n]。

Floyd算法例题及代码实现


描述

    给出一个有向图的结构,求所有顶点间的最短路径
输入
    若干行整数,第一行有2个数,分别为顶点数v和弧数a,接下来有a行,每一行有3个数,分别是该条弧所关联的两个顶点编号和弧的权值
输出
    若干行
    每行第一个为一个整数,为最短路径值,其余为若干个空格隔开的顶点构成的最短路径序列(用小写字母)
    若无最短路径,直接输出no answer
样例输入

    3 5
    0 1 4
    0 2 11
    1 0 6
    1 2 2
    2 0 3

样例输出

    4 v0 v1
    6 v0 v1 v2
    5 v1 v2 v0
    2 v1 v2
    3 v2 v0
    7 v2 v0 v1


		for(j=0;j<vertexnum;j++){
			if(path[i][j]!=""){
				cout<<dist[i][j]<<" "<<path[i][j]<<endl;
			}
			else{
				if(i!=j&&dist[i][j]==100){
					 s="no answer";
					 flag=0;
					 }
			}
		}
	}
	if(flag==0) cout<<s;
}
int main()
{
	int n,e;
	cin>>n>>e;
	string a[maxnum]={"v0","v1","v2"};
	MGraph mg(a,n,e);
	mg.Floyd();
	return 0;
}

 

Floyd算法是一种用于计算图中所有顶点对之间最短路径算法。它通过动态规划的思想,逐步更新图中任意两点之间的最短路径Floyd算法的时间复杂度为O(n^3),其中n是图中顶点的数量。尽管时间复杂度较高,但Floyd算法简单易实现,适用于顶点数较小的图。 下面是一个Floyd算法最短路径可视化的示例: 假设我们有一个图,图的顶点为A, B, C, D,边和权重如下: - A到B的权重为2 - A到C的权重为4 - B到C的权重为1 - B到D的权重为3 - C到D的权重为1 我们希望计算所有顶点对之间的最短路径。 1. **初始化距离矩阵**: 初始时,距离矩阵D[i][j]表示从顶点i到顶点j的直接距离。如果i和j之间没有直接边,则D[i][j]为无穷大。 ``` D = [ [0, 2, 4, ∞], [∞, 0, 1, 3], [∞, ∞, 0, 1], [∞, ∞, ∞, 0] ] ``` 2. **逐步更新距离矩阵**: 我们通过三重循环来更新距离矩阵D。对于每一对顶点(i, j),我们尝试通过中间顶点k来更新D[i][j]。 ```python for k in range(n): for i in range(n): for j in range(n): if D[i][k] + D[k][j] < D[i][j]: D[i][j] = D[i][k] + D[k][j] ``` 3. **可视化过程**: 在每一步更新后,我们可以打印出当前的距离矩阵,以便观察最短路径的变化。 ``` 初始距离矩阵: A B C D A 0 2 4 ∞ B ∞ 0 1 3 C ∞ ∞ 0 1 D ∞ ∞ ∞ 0 经过顶点A更新后: A B C D A 0 2 4 ∞ B ∞ 0 1 3 C ∞ ∞ 0 1 D ∞ ∞ ∞ 0 经过顶点B更新后: A B C D A 0 2 3 5 B ∞ 0 1 3 C ∞ ∞ 0 1 D ∞ ∞ ∞ 0 经过顶点C更新后: A B C D A 0 2 3 4 B ∞ 0 1 2 C ∞ ∞ 0 1 D ∞ ∞ ∞ 0 经过顶点D更新后: A B C D A 0 2 3 4 B ∞ 0 1 2 C ∞ ∞ 0 1 D ∞ ∞ ∞ 0 ``` 最终的距离矩阵D[i][j]表示从顶点i到顶点j的最短路径长度。
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