SPFA(求最短路径)

适用范围:给定的图存在负权边,这时类似Dijkstra等算法便没有了用武之地,而Bellman-Ford算法的复杂度又过高,SPFA算法便派上用场了。 我们约定有向加权图G不存在负权回路,即最短路径一定存在。当然,我们可以在执行该算法前做一次拓扑排序,以判断是否存在负权回路,但这不是我们讨论的重点。

模板:

		#include <iostream>
		#include <cstdio>
		#include <cstdlib>
		#include <cstring>
		#include <cmath>
		#include <algorithm>
		#include <queue>
		#include <vector>
		#define For(a,b) for(int a=0;a<b;a++)
		#define mem(a,b) memset(a,b,sizeof a)
		using namespace std;
		typedef long long ll;
		const int maxn =  1e3+5;
		const int INF = 0x3f3f3f3f;     //无穷大
		const int inf = 0x3f;
		const double PI = acos(-1);
		struct edge {
		    int e,w;
		    edge(int _e,int _w) {       //构造函数,使用edge(a,b) 可以直接构造一个e = a,w = b结构体
		        e = _e,w = _w;
		    }
		    //如果需要申请结构体变量,还需要加上下面这个构造函数
		    //edge(){};(对没错里面都是空的)
		};
		vector<edge> Map[maxn];         //邻接表存图
		bool vis[maxn];                 //该点是否在队列中
		int dis[maxn];                  //初始点到每点的最短距离
		int n,m;
		void spfa(int a) {
		    memset(dis,inf,(n+1)<<2);   //将数组中前n+1个数初始化为无穷大
		    mem(vis,0);
		    dis[a] = 0;
		    vis[a] = true;
		/*****************上面都是和Dijkstra一样的,接下来才是重头******************/
		/**Dijkstra:每次找权值最小的边,然后根据这个边所连的点更新dis数组
		所以每n次操作只能找出一个点来
		   SPFA:如果该边可以松弛且连接的点未被使用,就把该边连接的那个点存进队列等待更新
		   所以每经过一个点就可以把该点所有边所连接的点(可以被松弛的)都记录然后更新
		*/
		    queue<int>q;
		    q.push(a);
		    while(!q.empty()) {
		        int buf = q.front();                //取出队首的点
		        q.pop();
		        vis[buf] = 0;
		 
		        For(i,Map[buf].size()) {
		            int p = Map[buf][i].e;          //取出队首的点
		            int w = Map[buf][i].w;
		            if(dis[buf]+w < dis[p]) {       //如果可以松弛就更新dis数组,此处和Dijkstra一样
		                dis[p] = dis[buf]+w;        //松弛的同时如果该点未被访问就把该点扔进队列
		                if(!vis[p]) {               //不同的地方,如果p点未被使用,则将其放入队列(也就是p点可以被松弛)
		                    //num[p]++;
		                    //if(num[p]>n+1)
		                        //return false;
		                    q.push(p);
		                    vis[p] = 1;
		                }
		            }
		        }
		    }
		    //return true;
		}
		 
		 
		int main() {
		    int p1,p2,w;
		    while(cin >> n >> m) {
		        if(!n&&!m)
		            break;
		        For(i,n)
		        Map[i].clear();
		        For(i,m) {
		            cin >> p1 >> p2 >> w;
		            //构建无向图
		            Map[p1].push_back(edge(p2,w));
		            Map[p2].push_back(edge(p1,w));
		        }
		        spfa(1);
		        cout << dis[n] <<endl;//int dis[maxn];                  //初始点到每点的最短距离;
		    }
		    return 0;
		}
<think>首先,用户的问题是如何使用SPFA算法计算最短路径的数量。SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)是一种用于解单源最短路径算法,特别适用于有负权边但没有负权环的图。 我需要回顾SPFA算法的基本工作原理: - SPFA是基于Bellman-Ford算法的优化版本,使用队列来避免不必要的松弛操作。 - 它维护一个距离数组dist[],其中dist[i]表示从源点到节点i的最短距离。 - 算法通过松弛操作更新距离:如果存在一条路径通过某个节点u到达v,使得dist[v]减小,则更新dist[v]。 为了计算最短路径的数量,我需要扩展基本的SPFA算法: - 在标准SPFA中,我们只关心最短距离。但为了计数,我们需要额外的数据结构来记录从源点到每个节点的最短路径数量。 - 类似于Dijkstra算法中计数路径的方法,我们可以使用一个数组,比如count[],其中count[i]表示从源点到节点i的最短路径数量。 - 在松弛操作中,当更新dist[v]时,我们需要相应地更新count[v]。 关键点: 1. **初始化**: - 设源点为s。 - dist[s] = 0 - count[s] = 1(因为从s到s有一条路径:空路径或自身) - 对于其他节点v,dist[v] = ∞(或一个很大的数),count[v] = 0 2. **松弛操作**: - 在SPFA中,我们遍历每个节点的邻接边。 - 当考虑一条边(u, v)时,如果dist[u] + w(u, v) < dist[v],则: - dist[v] = dist[u] + w(u, v) - count[v] = count[u] // 因为这是新的最短路径,所以数量重置为从u来的路径数 - 如果dist[u] + w(u, v) == dist[v],则: - count[v] += count[u] // 因为有多条路径可以达到相同的最短距离 3. **队列处理**: - SPFA使用队列来存储需要松弛的节点。 - 当一个节点的距离被更新时,如果它不在队列中,则加入队列。 - 在计数时,这个逻辑保持不变,但我们需要在更新距离时同步更新计数。 4. **负权边处理**: - SPFA可以处理负权边,但如果存在负权环,算法会检测到(通过节点入队次数超过n次)。 - 在计数时,如果存在负权环,最短路径可能无限多(因为可以绕环无限次),所以我们需要检测并处理这种情况。 - 用户的问题中没有提到负权环,但为了稳健性,我应该考虑检测负权环。 5. **算法步骤**: - 初始化dist和count数组。 - 创建一个队列,将源点入队。 - 当队列非空时: - 出队一个节点u。 - 遍历u的所有邻居v: - 如果dist[u] + w(u, v) < dist[v]: - dist[v] = dist[u] + w(u, v) - count[v] = count[u] // 重置计数 - 如果v不在队列中,入队v。 - 否则如果dist[u] + w(u, v) == dist[v]: - count[v] += count[u] // 累加计数 - 注意:在等于情况下,不需要入队v,除非v被更新(但在这个逻辑中,距离没有变化,所以不需要入队)。然而,在计数时,即使距离不变,计数可能变化,但SPFA通常只在距离减小时入队。这里,计数变化不影响距离,所以可能不需要入队。但为了正确性,我们需要确保计数正确,而不需要额外入队。 6. **负权环检测**: - 在SPFA中,我们可以记录每个节点的入队次数。如果某个节点入队次数超过n次(节点总数),则存在负权环。 - 如果检测到负权环,则从源点到某些节点的最短路径可能无限多,因为可以无限次绕环。 - 在计数时,如果检测到负权环,我们可以设置count[v]为无穷大或一个特殊值。 7. **输出**: - 对于每个节点v,count[v]给出了从源点到v的最短路径数量。 现在,考虑用户提供的引用: - 引用[1]:SPFA是Bellman-Ford的队列优化,用于单源最短路径,处理负权边。 - 引用[2]:SPFA的时间复杂度O(kE),可以处理负边,但不能处理负环。 - 引用[3]:Bellman-Ford算法SPFA的基本思想。 - 引用[4]:一个具体问题,涉及计算点之间最短路径。 用户想计算路径条数,所以需要扩展基本算法。 在回答中,我需要: - 使用中文。 - 结构清晰,逐步解释。 - 确保LaTeX语法正确:行内数学用$...$,独立公式用$$...$$。 - 生成相关问题。 - 在引用末尾添加引用标识,如[^1]。 回答结构: 1. **介绍SPFA算法**:简要回顾SPFA用于计算最短距离。 2. **扩展以计数路径**:解释如何修改算法来计算最短路径数量。 3. **详细步骤**:给出伪代码或代码示例。 4. **处理负权环**:讨论如何检测负权环及其对计数的影响。 5. **示例**:提供一个简单示例说明。 6. **相关问题**:生成几个相关问题。 伪代码示例: ```python # 假设图以邻接表表示:graph[u] = [(v, weight), ...] def spfa_count_paths(graph, source, n): dist = [float('inf')] * n count = [0] * n in_queue = [False] * n queue = deque() # 初始化源点 dist[source] = 0 count[source] = 1 queue.append(source) in_queue[source] = True enqueue_count = [0] * n enqueue_count[source] = 1 while queue: u = queue.popleft() in_queue[u] = False for v, w in graph[u]: if dist[u] + w < dist[v]: dist[v] = dist[u] + w count[v] = count[u] # 重置计数 if not in_queue[v]: enqueue_count[v] += 1 if enqueue_count[v] > n: # 检测到负权环 return None, None # 或处理负环 queue.append(v) in_queue[v] = True elif dist[u] + w == dist[v]: count[v] += count[u] # 累加计数 # 注意:即使计数变化,距离未变,所以不需要入队 return dist, count ``` 注意: - 在等于情况下,count[v] 被更新,但不需要将v入队,因为距离没有变化,不会影响其他节点的松弛。 - 负权环检测:通过记录入队次数,如果超过n次,则存在负权环。 生成相关问题: 1. SPFA算法如何处理负权环? 2. 在计数最短路径时,如果有多个最短路径,如何区分它们? 3. SPFA算法与Dijkstra算法在计数路径方面有何不同? 4. 如何优化SPFA算法以处理大规模图? 最后,确保回答真实可靠,基于图论知识。</think>### 使用SPFA算法计算最短路径数量的方法 SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)是一种用于解单源最短路径算法,特别适用于有负权边但无负权环的图[^1]。要计算最短路径的数量,需要在标准SPFA算法的基础上扩展一个**路径计数数组**,并在松弛操作中同步更新该数组。以下是详细步骤和实现方法: #### 1. **算法扩展原理** - **标准SPFA**:维护一个距离数组 `dist[]`,其中 `dist[u]` 表示从源点到节点 \( u \) 的最短距离。算法通过队列优化松弛操作,时间复杂度为 \( O(kE) \),其中 \( k \) 是平均入队次数(通常 \( k \leq 2 \))[^2]。 - **路径计数扩展**: - 添加一个计数数组 `count[]`,其中 `count[u]` 表示从源点到节点 \( u \)最短路径数量。 - 在松弛操作中: - 如果找到更短路径,则重置 `count[v]` 为 `count[u]`。 - 如果找到等长路径,则累加 `count[v] += count[u]`。 - 需要处理负权环:若存在负权环,则最短路径可能无限多(需检测并终止算法)。 #### 2. **算法步骤** 以下是修改后的SPFA算法伪代码(使用邻接表存储图): ```python from collections import deque def spfa_with_count(graph, source, n): # 初始化:n为节点数,graph为邻接表,graph[u] = [(v, weight), ...] dist = [float('inf')] * n # 最短距离数组 count = [0] * n # 最短路径计数数组 in_queue = [False] * n # 记录节点是否在队列中 enqueue_times = [0] * n # 记录入队次数(用于负权环检测) queue = deque() # 源点初始化 dist[source] = 0 count[source] = 1 # 源点到自身有1条路径 queue.append(source) in_queue[source] = True enqueue_times[source] = 1 while queue: u = queue.popleft() in_queue[u] = False for v, w in graph[u]: # 遍历u的所有邻居v,边权为w new_dist = dist[u] + w # 情况1:找到更短路径 if new_dist < dist[v]: dist[v] = new_dist count[v] = count[u] # 重置计数 if not in_queue[v]: enqueue_times[v] += 1 if enqueue_times[v] > n: # 入队超n次,存在负权环 return None, "Negative cycle detected" queue.append(v) in_queue[v] = True # 情况2:找到等长路径 elif new_dist == dist[v]: count[v] += count[u] # 累加计数 # 注意:无需入队,因为距离未变,不影响松弛 return dist, count # 返回最短距离和路径数量 ``` #### 3. **关键解释** - **计数数组 `count[]` 的更新逻辑**: - 当 `dist[u] + w < dist[v]` 时,说明找到更短路径,因此 `count[v]` 被重置为 `count[u]`(新路径数量)。 - 当 `dist[u] + w == dist[v]` 时,说明找到另一条等长路径,因此 `count[v] += count[u]`(累加路径数量)。 - **负权环处理**:通过记录每个节点的入队次数 `enqueue_times`。若任何节点入队次数超过 \( n \)(节点总数),则存在负权环,此时最短路径可能无限多[^3]。 - **时间复杂度**:与标准SPFA相同,为 \( O(kE) \),其中 \( E \) 是边数,\( k \) 是平均入队次数(通常 \( k \leq 2 \))[^2]。 #### 4. **示例说明** 考虑一个简单图(源点为 \( A \),节点 \( A, B, C \)): - 边: \( A \to B \)(权重 1), \( A \to C \)(权重 2), \( B \to C \)(权重 1)。 - 最短路径计算: - \( A \to B \):距离 1,路径数 1(路径 \( A-B \))。 - \( A \to C \):距离 2,路径数 2(路径 \( A-C \) 和 \( A-B-C \))。 - 算法执行: - 初始化:`dist[A]=0`, `count[A]=1`。 - 松弛 \( A \to B \):更新 `dist[B]=1`, `count[B]=1`。 - 松弛 \( A \to C \):更新 `dist[C]=2`, `count[C]=1`。 - 松弛 \( B \to C \):`dist[B] + 1 = 2 == dist[C]`,所以 `count[C] += count[B] = 1 + 1 = 2`。 - 结果:`count[C] = 2`,符合预期。 #### 5. **注意事项** - **负权环**:如果图中有负权环,算法会检测并返回错误(如上述伪代码)。此时,最短路径数量无定义。 - **图存储**:建议使用邻接表(空间复杂度 \( O(V+E) \)),适用于稀疏图。 - **性能**:SPFA在平均情况下高效,但最坏时间复杂度为 \( O(VE) \)(与Bellman-Ford相同)。若图中无负权边,可改用Dijkstra算法(时间复杂度更低)。 ### 相关问题 1. **SPFA算法如何处理负权环?检测到负权环后应如何响应?** 2. **在计算最短路径数量时,如何区分不同路径(例如记录具体路径而非仅数量)?** 3. **SPFA算法与Dijkstra算法在路径计数方面有何优劣?分别适用于什么场景?** 4. **如何优化SPFA算法以处理大规模图(例如使用优先队列或并行化)?** [^1]: SPFA是Bellman-Ford算法的队列优化版本,用于解单源最短路径问题,可处理带负权边的图[^1]。 [^2]: SPFA的时间复杂度为 \( O(kE) \),其中 \( k \) 是平均入队次数(通常 \( k \leq 2 \)),能高效处理负权边[^2]。 [^3]: 若存在负权环,最短路径可能无限多,需通过入队次数检测(如节点入队超 \( n \))[^3]。
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