使用C++编写boost::graph模块的Bellman-Ford算法测试程序

最新推荐文章于 2025-11-25 02:48:26 发布

TechPr

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文章标签： c++ 算法开发语言 C/C++

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本文提供了一个使用C++和Boost Graph库编写的Bellman-Ford算法测试程序，展示如何计算有向图中的最短路径。通过定义邻接列表表示的有向图，创建图对象，添加边及权重，确定起始顶点，运行算法并输出最短路径和距离。在存在负权回路的情况下，程序会给出相应提示。此示例可帮助理解如何在实际项目中应用Boost Graph的Bellman-Ford算法。

#include <iostream>
#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>
#include <boost/graph/bellman_ford_shortest_paths.hpp>

int main(

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使用Boost.Graph模块实现Bellman算法的测试程序

BitLordX的博客

08-16

134

Bellman算法是一种单源最短路径算法，适用于有负权边但没有负权环的图。该算法从起点开始，不断对所有边进行松弛操作，直到不存在可松弛的边或松弛操作次数达到图中节点数减一为止，即为所有节点到起点的最短距离。结果表明，从起点A出发，到各个节点的最短距离和前驱节点分别为：A(0, A), B(2, A), C(5, B), D(5, A), E(-1, D)。摘要：Bellman算法是一种重要的单源最短路径算法，本文将介绍如何使用Boost.Graph模块实现Bellman算法，并提供相应的测试程序。

boost::graph模块实现bellman-ford算法的测试程序

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

06-04

387

boost::graph模块实现bellman-ford算法的测试程序实现功能C++实现代码实现功能 boost::graph模块实现bellman-ford算法的测试程序 C++实现代码 #include <iostream> #include <boost/graph/edge_list.hpp> #include <boost/graph/bellman_ford_shortest_paths.hpp> int main() { using namespa

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Bellman-Ford 单源最短路径算法

majiakun1的专栏

03-26

1520

Bellman-Ford 算法是一种用于计算带权有向图中单源最短路径（SSSP：Single-Source Shortest Path）的算法。该算法由Richard Bellman 和 Lester Ford 分别发表于 1958 年和 1956 年，而实际上 Edward F. Moore 也在 1957 年发布了相同的算法，因此，此算法也常被称为 Bellman-Ford-Moore 算法...

Bellman-Ford算法

chzh324324的博客

11-08

1146

实际上，很多时候，可以提前结束，因为每一轮虽然只是走多一步，但是，是从已经走过的点出发往外延伸的，如果之前已经到达了 5 个点，从这 5 个点能延伸出 3 个新的点（也可能是旧的点，但是 dis 数组被更新），再下一轮循环，则是可以从这 3 个点往外延伸，最终不需要 n-1 轮就能到达所有的点了，这个问题和 BFS 的思想是一样。松弛：如果从 s 点先走到 i 点，然后又刚好存在一条边是连接 i 点到 j 点的，那么： dis[j] = min(dis[j],dis[i]+边i-j的权)。

21.boost Ford最短路径算法(效率低)

weixin_30544657的博客

03-29

200

到某个节点最近距离最短路径当前节点的父节点完整代码 1 #include <iostream> 2 #include <string> 3 #include <utility> 4 #include <vector> 5 #include <deque> 6 #inc...

Boost.Graph模块实现Bellman-Ford算法的测试程序（C/C++）

TechWhizZ的博客

09-05

这个测试程序演示了如何使用Boost.Graph模块中的Bellman-Ford算法来解决带有负权边的单源最短路径问题。通过使用Boost.Graph和其提供的算法，我们可以方便地处理图论相关的任务，并获得高效的结果。例如，顶点0到源顶点的最短路径距离为0，顶点3到源顶点的最短路径距离为-1。最后，我们输出每个顶点距离源顶点的最短路径距离。，它们分别用于存储从源顶点到各个顶点的最短路径距离和前驱顶点。函数执行Bellman-Ford算法，计算从源顶点到各个顶点的最短路径。每条边都有一个相应的权重。

boost::graph模块实现bellman的测试程序

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

06-04

370

boost::graph模块实现bellman的测试程序实现功能C++实现代码实现功能 boost::graph模块实现bellman的测试程序 C++实现代码 #include <iostream> #include <iomanip> #include <boost/graph/adjacency_list.hpp> #include <boost/graph/bellman_ford_shortest_paths.hpp> #include <b

数据结构与算法之Bellman - Ford算法全揭秘

AI 算法实战派

07-10

714

本文旨在全面介绍Bellman-Ford算法，包括其基本原理、实现细节、应用场景以及优缺点分析。我们将特别关注该算法处理负权边的能力，这是它相对于其他最短路径算法(如Dijkstra算法)的独特优势。核心概念与联系：介绍算法基本思想和关键术语算法原理与操作步骤：详细讲解算法执行过程代码实现与分析：提供Python实现并逐行解释实际应用与优化：探讨算法在现实中的应用和优化方法最短路径问题：在加权图中找到两个顶点之间总权重最小的路径负权边：边的权重为负值的图边松弛操作。

C++ CSP-J 2022年复赛题目

BanyeBirth的博客

11-22

339

给定正整数a和b，求a^b的值。如果a^b的值超过10^9，则输出-1，否则输出a^b的值。

UVa10514 River Crossing

hlhgzx的博客

11-22

364

有一条很宽的河，中间有n（0≤n≤11）个小岛。给出两条河岸线（均为最多有100 个顶点的折线）和小岛（均为简单多边形）的信息，求一条过河的路径，使得淌水部分的总长度最短。假定只能从图中看得见的地方过河。用floyd算法即可，需要预先计算河道-河道、河道-小岛、小岛-小岛的直接淌水最小长度作为dp的初值。

中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026

iaast的博客

11-24

479

大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）

【免费】中国电子学会C语言（C++）scratch python 机器人技术三维创意所有历年真题卷全部免费2025年09月己更新

星卯教育-信奥教练tony

11-22

300

电子学会scratch等级考试1-4级链接：https://pan.quark.cn/s/ab0f0a0ffd6c电子学会python等级考试料1-6级链接：https://pan.quark.cn/s/88f82804f7a2电子学会机器人考级1-6级链接：https://pan.quark.cn/s/4479f423f2ed电子学会C++语言考级1-8级链接：https://pan.quark.cn/s/61d890a7d94e电子学会三维创意设计链接：https://pan.quark.cn/s/6

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11-25

226

在C 8.0之前，要用异步处理集合，基本得靠Task<IEnumerable<T>>这类组合，但这就得等整个集合准备好才能返回，效率低还占资源。举个例子，假如要从一个远程API分页拉取用户行为记录，用老方法可能得先阻塞线程等所有页数据下载完，而异步流可以逐页 yield return，用户看到第一屏结果时，后台还在默默抓后续数据。改成IAsyncEnumerable后，用Channel做中间队列，消费者通过异步流按需拉取，内存占用直接降了七成。调试异步流时容易踩坑，因为堆栈跟踪可能被拆得支离破碎。

C++在系统中的编译优化

2509_93942966的博客

11-25

255

我在网络模块里就遇到过典型案例：某个数据包处理函数被频繁调用，由于分散在不同编译单元，传统模式下始终无法内联。原理其实很直观：先编译带插桩的程序，用典型工作负载训练，编译器根据真实执行路径重新调整代码布局。后来我把-O2换成-O3的瞬间，性能直接飙涨18%，这让我重新审视编译器这把双刃剑——用好了是火箭推进器，用不好就是性能杀手。编译器优化就像在跟编译器对话，需要理解它的思维模式。建议大家在发布构建中至少开启LTO，对性能敏感模块尝试PGO，记住编译器再智能也看不透你的业务逻辑，必要的提示永远不嫌多。

C++——衡判云OJ系统

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959

每台主机对应一个Machine对象，初始化负载为0，分配互斥锁，这里有一个细节，我们将m对象填充好后，先进行操作online数组，我们把每台主机的下标当作主机id，所以在第一次调用时，此时machines数组中还没有元素，所以这里插入的就是0，表示0号主机已经在线了。遍历online数组，筛选出负载最小的主机，返回其ID和指针，这里idh和m都是输出型参数，并且这里m是一个二级指针，这样做是为了在我们找到负载最小的主机后，我们返回其地址，这样就可以直接访问这台主机，就不需要在去遍历寻找了。

C++在金融中的衍生品定价