【图论】SPFA算法判断图中是否存在负环/环

本文介绍了SPFA算法如何用于判断图中是否存在负环。通过时间复杂度O(nm)分析,结合图论原理,指出当最短路径上包含n个点时,必然存在环。同时,提供了判断成环的代码思路。

时间复杂度是O(nm),n表示点数,m表示边数
判断负环,板子裸题:AcWing.852
原理如果某条最短路径上有n个点(除了自己),那么加上自己之后一共有n+1个点,由抽屉原理一定有两个点相同,所以存在环。

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
#define endl '\n'
using namespace std;
const int INF=0x3f3f3f3f;
const int maxn=1e5+5;
vector<pair<ll,ll> > edge[maxn];
ll n,m,s,t;
ll d[maxn],inq[maxn];queue<ll> q;ll cnt[maxn]; 
void init(){
   
   
	for(ll i=0;i<maxn;i++) edge[i].clear();
	for(ll i=0;i<maxn;i++) inq[i]=0;
	for(ll i=0;i<maxn;i++) d[i]=INF;
}
bool SPFA(){
   
   
	for(ll i=1;i<=n;i++){
   
   
		q.push(i
### 判断是否存在算法 判断是否存在图论中的一个经典问题,通常可以使用 **Bellman-Ford 算法** 或 **SPFA 算法** 来实现。以下是两种方法的具体实现与原理: #### Bellman-Ford 算法 Bellman-Ford 算法的核心思想是通过最多 \(n-1\) 次松弛操作来更新从源点到其他所有节点的最短路径距离[^1]。如果在第 \(n\) 次迭代中仍然存在可以进一步松弛的边,则说明存在。 ```python def bellman_ford(n, edges, source): dis = [float('inf')] * n dis[source] = 0 for i in range(n - 1): for u, v, w in edges: if dis[u] + w < dis[v]: dis[v] = dis[u] + w # 检查是否存在 for u, v, w in edges: if dis[u] + w < dis[v]: return True # 存在 return False # 不存在 ``` 上述代码中,`edges` 是的所有边的集合,每条边由起点、终点和权重组成。如果在第 \(n\) 次迭代中发现某条边仍然可以被松弛,则返回 `True` 表示存在。 #### SPFA 算法 SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)是对 Bellman-Ford 算法的一种优化,适用于稀疏SPFA 使用队列来加速松弛操作,并通过记录每个节点的入队次数来检测。如果某个节点的入队次数超过 \(n\),则说明存在。 ```python from collections import deque, defaultdict def spfa(n, edges, source): dis = [float('inf')] * n vis = [False] * n coun = [0] * n adj = defaultdict(list) for u, v, w in edges: adj[u].append((v, w)) dis[source] = 0 queue = deque([source]) vis[source] = True while queue: u = queue.popleft() vis[u] = False for v, w in adj[u]: if dis[u] + w < dis[v]: dis[v] = dis[u] + w if not vis[v]: vis[v] = True queue.append(v) coun[v] += 1 if coun[v] >= n: return True # 存在 return False # 不存在 ``` SPFA 算法通过维护一个队列和访问状态数组来避免重复处理已经松弛过的节点,同时通过计数数组 `coun` 来检测[^4]。 #### Floyd-Warshall 算法 Floyd-Warshall 算法可以用于检测任意两点之间的最短路径是否包含。该算法时间复杂度为 \(O(n^3)\),适合于稠密或小规模。通过检查对角线上的距离值是否小于零,可以判断是否存在。 ```python def floyd_warshall(n, edges): dist = [[float('inf')] * n for _ in range(n)] for i in range(n): dist[i][i] = 0 for u, v, w in edges: dist[u][v] = min(dist[u][v], w) for k in range(n): for i in range(n): for j in range(n): if dist[i][k] + dist[k][j] < dist[i][j]: dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j] # 检查是否存在 for i in range(n): if dist[i][i] < 0: return True # 存在 return False # 不存在 ``` Floyd-Warshall 算法通过动态规划的思想计算所有节点对之间的最短路径,并在最后检查对角线元素是否小于零来判断是否存在[^2]。 ### 总结 - 如果需要高效的单源最短路径算法并检测,可以选择 Bellman-Ford 或 SPFA。 - 如果需要计算所有节点对之间的最短路径并检测,可以选择 Floyd-Warshall。 - SPFA 在稀疏上表现更优,而 Floyd-Warshall 更适合稠密
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