之前发在优快云，排版不是很好，请见谅。
Dijkstra：适用于权值为非负的图的单源最短路径，用斐波那契堆的复杂度O(E+VlgV)
BellmanFord：适用于权值有负值的图的单源最短路径，并且能够检测负圈，复杂度O(VE)
SPFA：适用于权值有负值，且没有负圈的图的单源最短路径，论文中的复杂度O(kE)，k为每个节点进入Queue的次数，且k一般<=2，但此处的复杂度证明是有问题的，其实SPFA的最坏情况应该是O(VE).
Floyd：每对节点之间的最短路径。
先给出结论：
(1)当权值为非负时，用Dijkstra。
(2)当权值有负值，且没有负圈，则用SPFA，SPFA能检测负圈，但是不能输出负圈。
(3)当权值有负值，而且可能存在负圈，则用BellmanFord，能够检测并输出负圈。
(4)SPFA检测负环：当存在一个点入队大于等于V次，则有负环，后面有证明。
模板就是这些模板，但是这种题通常不会在比赛中单方面考察最短路算法，更多是最短路与图，与环，负环，负权值，连通块等，一同考察，要学会改版子，考虑有向图有环图，有向无环图，没有直接的最短路算法可以解决时，要考虑数据量，然后选择一种最短路，找到合适的改造方法，构造出可以使用该算法的图，进而使用最短路算法，而构造的方法千奇百怪，这绝不是大量练习就能遇到的，而是在练习中寻找一种思考方式，进而能够对陌生题目进行分析，得出合适的解决方案。
学好最短路原理的方法，不是看大牛的讲解，而是自己举一组样例，按照程序的思路去跑一遍，按照他的想法，就能理解算法的设计界原理，比看要记得牢。
Floyd —Warshall（最短路及其他用法详解）
一、多元最短路求法
多元都求出来了，单源的肯定也能求。
思想是动态规划的思想：从任意节点A到任意节点B的最短路径不外乎2种可能，1是直接从A到B，2是从A经过若干个节点X到B。所以，我们假设Dis(AB)为节点A到节点B的最短路径的距离，对于每一个节点X，我们易写出状态转移方程Dis(AB) =min（Dis(AX) + Dis(XB) ，Dis(AB)）这样一来，当我们遍历完所有节点X，Dis(AB)中记录的便是A到B的最短路径的距离。
memset（Dis，0x3f,sizeof(Dis);
//初始化，这里采用0x3f而非0x7f，是当两个0x7f7f7f7f相加符号变号成为一个无穷小量。
void floyd(int N）
{
int i,j,k;
for(k=0;k<N;k++)
{
for(i=0;i<N;i++)
{
for(j=0;j<N;j++)
{
if(Dis[i][k]+Dis[k][j]<Dis[i][j])
{
Dis[i][j]=Dis[i][k]+Dis[k][j];
}
}
}
}
}这里一定要把K写到外边，需要先更新K前面的点在更新K后的点才有意义。
结合代码 并参照上图所示 我们来模拟执行下 这样才能加深理解：
第一关键步骤：当k执行到x，i=v,j=u时，计算出v到u的最短路径要通过x，此时v、u联通了。
第二关键步骤：当k执行到u，i=v，j=y，此时计算出v到y的最短路径的最短路径为v到u，再到y(此时v到u的最短路径上一步我们已经计算过来，直接利用上步结果)。
第三关键步骤：当k执行到y时，i=v，j=w，此时计算出最短路径为v到y(此时v到y的最短路径长在第二步我们已经计算出来了)，再从y到w。
依次扫描每一点(k)，并以该点作为中介点，计算出通过k点的其他任意两点(i,j)的最短距离，这就是floyd算法的精髓！同时也解释了为什么k点这个中介点要放在最外层循环的原因.
完整代码：
#include<iostream>
#include<stack>
using namespace std;
#define MAX 1000
int Graph[MAX][MAX];
int Dis[MAX][MAX];
#define infinite 1000
int path[MAX][MAX];
void floyd(int N)
{
int i,j,k;
for(k=0;k<N;k++)
{
for(i=0;i<N;i++)
{
for(j=0;j<N;j++)
{
if(Dis[i][k]+Dis[k][j]<Dis[i][j])
{
Dis[i][j]=Dis[i][k]+Dis[k][j];
path[i][j]=k;
}
}
}
}
}
void print_path(int N)
{
int i,j;
for(i=0;i<N;i++)
{
for(j=0;j<N;j++)
{
if((i!=j) &&Dis[i][j]!=infinite)
{
cout<<i+1<<"----"<<j+1<<" distance:"<<Dis[i][j]<<endl;
cout<<"path:"<<endl;
int k=j;
stack <int> ph;
do
{
k=path[i][k];
ph.push(k);
}while(k!=i);
cout<<ph.top()+1;
ph.pop();
while(!ph.empty())
{
cout<<"->"<<ph.top()+1;
ph.pop();
}
cout<<"->"<<j+1<<endl;
}
}
}
}
void main()
{
int N,i,j;
cin>>N;
for(i=0;i<N;i++)
{
for(j=0;j<N;j++)
{
int g;
cin>>g;
Graph[i][j]=g;
Dis[i][j]=g;
}
}
//初始化路径
for(i=0;i<N;i++)
{
for(j=0;j<N;j++)
{
path[i][j]=i;
}
}
floyd(N);
print_path(N);
system("pause");
}二、连通性
讲Dis[i][j]不连联通时设置为0，联通时设置为1.
则可得状态转移方程
dis[i][j]=dp[i][j]||(dp[i][k]&&dp[k][j]);
跟上面代码除了状态转移方程之外还有初始化不同，这个都初始化为0；
其余都一样。要么ij直接连通，要么ij通过K联通。
void floyd(int N)
{
int i,j,k;
for(k=0;k<N;k++)
{
for(i=0;i<N;i++)
{
for(j=0;j<N;j++)
{
if((dp[i][k]&&dp[k][j])&&!Dis[i][j])
{
Dis[i][j]=Dis[i][k]+Dis[k][j];
path[i][j]=k;
}
}
}
}
}三、求无向图中可以删除一些边，使得任意两点的最短路不改变，求这些边能删除的最大的条数。（最小生成树问题）
首先先在输入边的时候将重边去掉，保留最小的。
然后进行佛洛依德。
如果原来两点的最短距离大于经过第三个点的最短距离的话，那么我们就将这两点的最短距离
替换成经过第三条边的最短距离，当循环节结束后通过对比两点之间的距离变化，即可知哪些边将被删去。但是~~~当两点之间本来没有边的情况下，我们肯定是经过第三个点所到达的。那么就没有替换原来的边，这种情况的话，就直接continue；
四、无向图最小环
若用dis[i][j]表示ij之间的最小值，则由i j 加线外一点k的环值为dis[i][j]+length[i][k]+length[k][j];
枚举中间点k，在用其更新最短路前，先找最小环，令1<=i<j<k，即k点必定不在i,j的最短路上，则这个环中至少有三个点，可得状态转移方程 ans=min(ans,dis[i][j]+length[i][k]+length[k][j]);
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <map>
#include <queue>
#include <algorithm>
using namespace std;
struct Node {
int s[9];//s数组表示包括本端所连的fence
Node() {
memset(s,0,sizeof(s));
}
bool operator < (const Node& a) const {
for(int i=0;i<9;++i)
if(s[i]<a.s[i])
return true;
else if(s[i]>a.s[i])
return false;
return false;
}
bool operator ==(const Node& a) const {
for(int i=0;i<9;++i)
if(s[i]!=a.s[i])
return false;
return true;
}
}fence[205];
int n,s,ls,ns,n1s,n2s,sta,des,cur;
int g[105][105],cnt=0,dis[105][105];
bool vis[105];
map<Node,int> mp;
int floyd() {
int ans=0x1f1f1f1f;
for(int i=1;i<=n;++i)
for(int j=i;j<=n;++j)
dis[i][j]=dis[j][i]=g[i][j];
for(int k=1;k<=cnt;++k) {
for(int i=1;i<k;++i)//寻找最小环
for(int j=i+1;j<k;++j)
if(dis[i][j]+g[i][k]+g[k][j]<ans)//由于此处会存在三个INF相加，所以INF设为0x1f1f1f1f
ans=dis[i][j]+g[i][k]+g[k][j];
for(int i=1;i<=n;++i)//更新最短路
for(int j=1;j<=n;++j)
if(dis[i][j]>dis[i][k]+dis[k][j])
dis[i][j]=dis[i][k]+dis[k][j];
}
return ans;
}
int main() {
//freopen("fence6.in","r",stdin);
// freopen("fence6.out","w",stdout);
memset(g,0x1f,sizeof(g));
scanf("%d",&n);
for(int i=1;i<=n;++i) {//读入边数据，并给每个点标一个数
scanf("%d%d%d%d",&s,&ls,&n1s,&n2s);
fence[i<<1].s[8]=fence[(i<<1)|1].s[8]=s;
while(n1s-->0)
scanf("%d",&fence[i<<1].s[n1s]);
sort(fence[i<<1].s,fence[i<<1].s+9);
if(mp[fence[i<<1]]==0)
mp[fence[i<<1]]=++cnt;
while(n2s-->0)
scanf("%d",&fence[(i<<1)|1].s[n2s]);
sort(fence[(i<<1)|1].s,fence[(i<<1)|1].s+9);
if(mp[fence[(i<<1)|1]]==0)
mp[fence[(i<<1)|1]]=++cnt;
sta=mp[fence[i<<1]];
des=mp[fence[(i<<1)|1]];
g[sta][des]=g[des][sta]=ls;//边信息转成点信息
}
printf("%d\n",floyd());
return 0;
}五、传递闭包问题
邻接矩阵是显示两点的直接关系，如a直接能到b，就为1。而传递闭包显示的是传递关系，如a不能直接到c，却可以通过a到b到d再到c，因此a到c为1。
另外矩阵A进行自乘即A{2}得到的矩阵中，为1的值表示走最多两步可以到达。A{3}矩阵中为1的值表示，最多走三步可以到达。
简单来说，就是有向图确定先后顺序。
/*
题目：n头牛进行m场比赛，问能确定排名的有多少头牛。
解答：构造一个n个点的有向图，如果牛a胜b，那么a->b，如果a->b，b->c，则有a->c，这个用floyd。
最后得到该图的传递闭包link的二维数组。最后统计每一个点入度和出度和为n-1的点的个数即可。
*/
#include<stdio.h>
#include<string.h>
const int MAX=105;
/*
有向图的传递闭包！
注意传递之前一定要初始化！
如果i!=j&&(i,j)不属于E(边的集合) t[i][j]=0;
如果i=j||(i,j)属于E(边的集合) t[i][j]=1;
*/
//传递闭包
void Transitive_Closure(int n,bool t[][MAX])
{
int i,j,k;
for(k=1;k<=n;k++)
for(i=1;i<=n;i++)
for(j=1;j<=n;j++)
t[i][j]=t[i][j]|(t[i][k]&t[k][j]);
}
int main()
{
int n,i,j,m,st,ed,sum,num;
bool t[MAX][MAX];
while(scanf("%d%d",&n,&m))
{
if(n==0&&m==0)
return 0;
memset(t,false,sizeof(t));
for(i=1;i<=n;i++)
t[i][i]=true;
for(i=1;i<=m;i++)
{
scanf("%d%d",&st,&ed);
t[st][ed]=true;
}//上面的代码都是初始化
Transitive_Closure(n,t);
sum=0;
for(i=1;i<=n;i++)
{
num=0;
for(j=1;j<=n;j++)
if(i==j)
continue;
else
num+=(t[i][j]||t[j][i]);//统计出度和入度的个数!
sum+=(num==n-1);
}
printf("%d\n",sum);
}
return 0;
}
/*
5 5
4 3
4 2
3 2
1 2
2 5
2
*/
六、最短路模板及解释
//最基础的Dijkstra，用于理解算法本质原理，适用的类型于队列优化的一样，但是时间复杂度太高，所以，用的比较少。
#include<iostream>
#include<queue> #include<algorithm> #include<set> #include<cmath> #include<vector> #include<map> #include<stack> #include<bitset> #include<cstdio> #include<cstring> #define Swap(a,b) a^=b^=a^=b #define cini(n) scanf("%d",&n) #define cinl(n) scanf("%lld",&n) #define cinc(n) scanf("%c",&n) #define cins(s) scanf("%s",s) #define coui(n) printf("%d",n) #define couc(n) printf("%c",n) #define coul(n) printf("%lld",n) #define speed ios_base::sync_with_stdio(0) #define Max(a,b) a>b?a:b #define Min(a,b) a<b?a:b #define mem(n,x) memset(n,x,sizeof(n)) using namespace std; typedef long long ll; const int INF=0x3f3f3f3f; const int maxn=1e3+10; const double esp=1e-9; //-------------------------------------------------------// int n,m; //n个节点，m条边 int dis[maxn][maxn]; bool vis[maxn]; int d[maxn]; inline void dijstra(); int main() { mem(dis,0x3f); mem(vis,0); mem(d,0x3f); for(int i=1; i<=n; i++)dis[i][i]=0; cini(m),cini(n);//输入边数//点数 for(int i=0; i<m; i++) { int x,y,z; cini(x),cini(y),cini(z); dis[x][y]=min(dis[x][y],z); dis[y][x]=min(dis[y][x],z); //cout<<dis[x][y]<<endl; } dijstra(); cout<<d[n]<<endl; } inline void dijstra() { d[1]=0; for(int i=1; i<=n; i++) { int x=0; for(int j=1; j<=n; j++) if(!vis[j]&&(d[j]<d[x]||x==0))x=j; vis[x]=1; for(int j=1;j<=n;j++) d[j]=min(d[j],d[x]+dis[x][j]); } } //队列优化的Dijkstra
#include<iostream>
#include<queue> #include<algorithm> #include<set> #include<cmath> #include<vector> #include<map> #include<stack> #include<bitset> #include<cstdio> #include<cstring> #define Swap(a,b) a^=b^=a^=b #define cini(n) scanf("%d",&n) #define cinl(n) scanf("%lld",&n) #define cinc(n) scanf("%c",&n) #define cins(s) scanf("%s",s) #define coui(n) printf("%d",n) #define couc(n) printf("%c",n) #define coul(n) printf("%lld",n) #define speed ios_base::sync_with_stdio(0) #define Max(a,b) a>b?a:b #define Min(a,b) a<b?a:b #define mem(n,x) memset(n,x,sizeof(n)) #define INF 0x3f3f3f3f #define maxn 100010 #define esp 1e-9 #define mp(a,b) make_pair(a,b) using namespace std; typedef long long ll; //-----------------------*******----------------------------// int next[maxn*10],ege[maxn*10],head[maxn],ver[maxn*10],d[maxn]; bool vis[maxn]; int tot=0; void add(int x,int y,int z) //аз╫с╠М { ege[++tot]=z; next[tot]=head[x]; head[x]=tot; ver[tot]=y; //有向图建一条边，无向图反向建边 // ege[++tot]=z; // next[tot]=head[y]; // head[y]=tot; // ver[tot]=x; } int n,m; inline void dijkstra(); int main() { mem(vis,0); mem(d,0x3f); cini(m); cini(n); for(int i=0; i<m; i++) { int x,y,z; cini(x),cini(y),cini(z); add(x,y,z); } dijkstra(); cout<<d[n]<<endl; } inline void dijkstra() { d[1]=0; priority_queue<pair<int,int> >qu; while(qu.size()) qu.pop(); qu.push(mp(0,1)); while(qu.size()) { //cout<<qu.size()<<endl; int x=qu.top().second; qu.pop(); if(vis[x]) continue; vis[x]=1; for(int i=head[x]; i; i=next[i]) { int y=ver[i],z=ege[i]; if(d[y]>=d[x]+z) { d[y]=d[x]+z; qu.push(mp(-d[y],y)); } } } } //Ford 算法有一点DP的思想，同样的松弛操作，但是时间复杂度略高
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include<iostream> #include<queue> #include<algorithm> #include<set> #include<cmath> #include<vector> #include<map> #include<stack> #include<bitset> #include<cstdio> #include<cstring> #define Swap(a,b) a^=b^=a^=b #define cini(n) scanf("%d",&n) #define cinl(n) scanf("%lld",&n) #define cinc(n) scanf("%c",&n) #define cins(s) scanf("%s",s) #define coui(n) printf("%d",n) #define couc(n) printf("%c",n) #define coul(n) printf("%lld",n) #define speed ios_base::sync_with_stdio(0) #define Max(a,b) a>b?a:b #define Min(a,b) a<b?a:b #define mem(n,x) memset(n,x,sizeof(n)) #define INF 0x3f3f3f3f #define maxn 100010 #define esp 1e-9 #define mp(a,b) make_pair(a,b) using namespace std; typedef long long ll; //-----------------------*******----------------------------// int n,m; int ege[maxn*10],head[maxn],later[maxn*10],dis[maxn]; bool vis[maxn]; inline bool ford() { mem(vis,0); mem(dis,0x3f); vis[1]=1; dis[1]=0; for(int i=1; i<n; i++) //n-1´ÎÑ»· { int check=1; for(int j=1; j<=m; j++) { if(vis[head[j]]||vis[later[j]]) { if(dis[head[j]]+ege[j]<dis[later[j]]) { dis[later[j]] =dis[head[j]]+ege[j]; vis[later[j]]=1; check=0; } if(dis[later[j]]+ege[j]<dis[head[j]])//有向图，不用反向松弛 { dis[head[j]] =dis[later[j]]+ege[j]; vis[head[j]]=1; check=0; } } } if(check) break; } for(int i=1; i<m; i++) if(dis[head[i]]+ege[i]<dis[later[i]]) return 1; return 0; } int main() { cini(m),cini(n); for(int i=1; i<=m; i++) { cini(head[i]); cini(later[i]); cini(ege[i]); } ford(); cout<<dis[n]; } SPFA，是队列优化的ford算法
#include<iostream>
#include<queue> #include<algorithm> #include<set> #include<cmath> #include<vector> #include<map> #include<stack> #include<bitset> #include<cstdio> #include<cstring> #define Swap(a,b) a^=b^=a^=b #define cini(n) scanf("%d",&n) #define cinl(n) scanf("%lld",&n) #define cinc(n) scanf("%c",&n) #define cins(s) scanf("%s",s) #define coui(n) printf("%d",n) #define couc(n) printf("%c",n) #define coul(n) printf("%lld",n) #define speed ios_base::sync_with_stdio(0) #define Max(a,b) a>b?a:b #define Min(a,b) a<b?a:b #define mem(n,x) memset(n,x,sizeof(n)) #define INF 0x3f3f3f3f #define maxn 100010 #define esp 1e-9 #define mp(a,b) make_pair(a,b) using namespace std; typedef long long ll; //-----------------------*******----------------------------// int next[maxn*10],ege[maxn*10],head[maxn],ver[maxn*10],d[maxn]; bool vis[maxn]; int tot=0,n,m; void add(int x,int y,int z) { next[++tot]=head[x]; ege[tot]=z; ver[tot]=y; head[x]=tot; next[++tot]=head[y]; ege[tot]=z; ver[tot]=x; head[y]=tot; } void spfa(int w) { mem(d,0x3f); mem(vis,0); vis[w]=1; d[w]=0; queue<int> q; while(q.size()) q.pop(); q.push(w); while(q.size()) { int x=q.front(); q.pop(); vis[x]=0; for(int i=head[x];i;i=next[i]) { int y=ver[i],z=ege[i]; if(d[y]>d[x]+z) { d[y]=d[x]+z; if(!vis[y]) q.push(y),vis[y]=1; } } } } int main() { cini(m); cini(n); for(int i=0; i<m; i++) { int x,y,z; cini(x),cini(y),cini(z); add(x,y,z); } int w; cin>>w; spfa(w); for(int i=1;i<=n;i++) cout<<d[i]<<endl; } 
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