Bellman-Ford

Bellman-Ford是一种简单的求单源最短路的算法,虽然复杂度较高,但适用范围广,因此不失为一种实用的算法 最重要的是好写好理解


主要思想是每次枚举每一条边,更新终点的最短路
那么枚举多少次才全部更新完呢
答案是n-1

简单证明:
从源点到图上任意一点的最短路径一定不经过环,所以最短路径最多包含n-1条边
枚举n-1次所有边相当于,枚举构成从源点到一个点最短路径的边的所有可能
(因为所有点的最短路径都可以这么来求,我们顺便把其他点的都求了)

360百科证明:
首先指出,图的任意一条最短路径既不能包含负权回路,也不会包含正权回路,因此它最多包含|v|-1条边。
其次,从源点s可达的所有顶点如果 存在最短路径,则这些最短路径构成一个以s为根的最短路径树。Bellman-Ford算法的迭代松弛操作,实际上就是按每个点实际的最短路径[虽然我们还不知道,但它一定存在]的层次,逐层生成这棵最短路径树的过程。
注意,每一次遍历,都可以从前一次遍历的基础上,找到此次遍历的部分点的单源最短路径。如:这是第i次遍历,那么,通过数学归纳法,若前面单源最短路径层次为1~(i-1)的点全部已经得到,而单源最短路径层次为i的点,必定可由单源最短路径层次为i-1的点集得到,从而在下一次遍历中充当前一次的点集,如此往复迭代,[v]-1次后,若无负权回路,则我们已经达到了所需的目的–得到每个点的单源最短路径。[注意:这棵树的每一次更新,可以将其中的某一个子树接到另一个点下]

说Bellman-Ford适用范围广,是因为有负权边可以用,有负权环也可以用
循环次数是固定的,不用担心会爆


Bellman-Ford的一个应用就是求负环

负环定义:一个边权之和为负的环 我也不知道对不对

我们跑完最短路之后,再枚举每一条边,如果还有点可以更新,说明出现了负环
(想象一下跑在一个负环上,越跑距离反而越小,跑到机子瘫了也跑不出最小值)

例题

洛谷 P3385 【模板】负环

题目描述
暴力枚举/SPFA/Bellman-ford/奇怪的贪心/超神搜索

寻找一个从顶点1所能到达的负环,负环定义为:一个边权之和为负的环。

输入输出格式
输入格式:
第一行一个正整数T表示数据组数,对于每组数据:

第一行两个正整数N M,表示图有N个顶点,M条边

接下来M行,每行三个整数a b w,表示a->b有一条权值为w的边(若w<0则为单向,否则双向)

输出格式:
共T行。对于每组数据,存在负环则输出一行"YE5"(不含引号),否则输出一行"N0"(不含引号)。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <queue>
#include <cstring>
#define N 2005
#define M 6005//m最好开两倍
#define INF 10005
using namespace std;
int t,n,m;
int u,v,w;
int cnt;
int dis[N],vis[N],head[N];
struct Edge
{
    int u,v,w,next;
}e[M];
inline int read()
{
    char c;
    int x=0,f=1;
    do{
        c=getchar();
        if(c=='-')
            f=-1;
    }while(c<'0' || c>'9');
    do{
        x=(x<<3)+(x<<1)+(c^48);
        c=getchar();
    }while(c>='0' && c<='9');
    return f*x;
}
inline void addedge(int u,int v,int w)
{
    cnt++;
    e[cnt].u=u;
    e[cnt].v=v;
    e[cnt].w=w;
    e[cnt].next=head[u];
    head[u]=cnt;
}
inline void bfs1()//记下所有1能到的点
{
    queue<int> q;
    q.push(1);
    vis[1]=1;
    while(!q.empty())
    {
        int x=head[q.front()];
        q.pop();
        while(x>0)
        {
            int y=e[x].v;
            if(!vis[y])
            {
                vis[y]=1;
                q.push(y);
            }
            x=e[x].next;
        }
    }
}
inline bool Bellman_ford()
{
    for(int i=1;i<=n;++i)
    {
        head[i]=-1;
        dis[i]=INF;
    }
    dis[1]=0;
    for(int i=1;i<n;++i)
    {
        for(int j=1;j<=cnt;++j)
        {
            if(dis[e[j].v]>dis[e[j].u]+e[j].w)
                dis[e[j].v]=dis[e[j].u]+e[j].w;
        } 
    }
    for(int j=1;j<=cnt;++j)
    {
        if(dis[e[j].v]>dis[e[j].u]+e[j].w && vis[e[j].u])
        //存在负环且1能到负环上的点
            return true;
    }
    return false;
}
int main(){
    t=read();
    while(t--)
    {
        cnt=0;
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        n=read(),m=read();
        while(m--)
        {
            u=read(),v=read(),w=read();
            addedge(u,v,w);
            if(w>=0)//w=0也要加两次
                addedge(v,u,w);
        }
        bfs1();
        if(Bellman_ford())
            printf("YE5\n");
        else
            printf("N0\n");
    }
    return 0;
} 
<think>好的,用户想了解Bellman-Ford算法的实现和应用场景。首先,我需要回忆一下这个算法的基本概念。Bellman-Ford算法是用于解决单源最短路径问题的,特别是处理带有负权边的图。这点我记得没错,因为Dijkstra不能处理负权边,而Bellman-Ford可以,虽然时间复杂度更高。 接下来,用户可能想知道具体的实现步骤。我应该分步骤说明,比如初始化距离数组,然后进行V-1次松弛操作,最后检查是否存在负权环。这里要确保用中文清晰地描述每个步骤,并且可能还需要提供一个代码示例,比如Python的实现。代码部分要注意语法正确,并且用简单的例子说明,比如用边的列表表示图的结构。 然后,应用场景部分需要列举几个常见的例子,比如存在负权边的情况、检测负权环、网络路由协议中的应用,比如RIP协议可能使用了类似Bellman-Ford的方法。这里需要引用提供的资料中的内容,比如引用[1]提到复杂度是O(V*E),适合存在负权边的情况,还有引用[2]提到有负环时使用Bellman-Ford。 用户可能还会关心与其他算法的对比,比如Dijkstra和SPFA。这时候需要简单比较它们的时间复杂度和适用条件,帮助用户更好地理解何时选择Bellman-Ford。 另外,用户提供的引用中有提到应用场景,比如引用[3]可能涉及GPU实现,但用户的问题更偏向基础,所以可能不需要深入这个方面,但可以稍微提及扩展应用或优化方向。 最后,生成相关问题时要确保覆盖算法实现、复杂度分析、应用场景以及与其他算法的比较,这样用户可以有进一步学习的路径。需要检查是否有遗漏的关键点,比如检测负权环的步骤,这在实现中是很重要的部分,必须包含进去。</think>### Bellman-Ford算法实现与应用场景 #### 一、算法实现 Bellman-Ford算法用于解决**带负权边的单源最短路径问题**,其核心是通过松弛操作逐步逼近最短路径。以下是实现步骤: 1. **初始化距离数组** - 定义距离数组$dist[]$,设置源点$dist[source]=0$,其他节点$dist[v]=\infty$ 2. **松弛操作迭代** - 进行$V-1$次($V$为顶点数)全局松弛: ```python for _ in range(V-1): for u, v, w in edges: # 遍历所有边 if dist[v] > dist[u] + w: dist[v] = dist[u] + w ``` 3. **检测负权环** - 额外执行一次松弛操作,若仍有距离更新则存在负权环: ```python has_negative_cycle = False for u, v, w in edges: if dist[v] > dist[u] + w: has_negative_cycle = True break ``` 完整代码示例: ```python def bellman_ford(edges, V, source): dist = [float('inf')] * V dist[source] = 0 for _ in range(V-1): for u, v, w in edges: if dist[u] + w < dist[v]: dist[v] = dist[u] + w # 检测负权环 for u, v, w in edges: if dist[u] + w < dist[v]: return "存在负权环", [] return dist ``` #### 二、应用场景 1. **含负权边的最短路径** - 唯一能处理含负权边的最短路径算法(Dijkstra算法无法处理)[^1] - 例如金融网络中可能存在负权交易成本 2. **负权环检测** - 可识别导致路径无限缩短的负权环 - 在路由协议中用于避免路径震荡 3. **网络路由协议** - 早期RIP协议采用类似Bellman-Ford的分布式算法[^3] - 适用于需要周期性更新路由表的场景 4. **特定优化场景** - 通过队列优化得到SPFA算法(Shortest Path Faster Algorithm) - GPU并行加速实现(如CUDA架构) #### 三、算法对比 | 特性 | Bellman-Ford | Dijkstra | |-------------------|--------------------|------------------| | 时间复杂度 | $O(V \cdot E)$ | $O((V+E)\log V)$ | | 负权边支持 | 是 | 否 | | 负权环检测 | 支持 | 不支持 | | 适用场景 | 稀疏图含负权边 | 正权图 |
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