图解弗洛伊德算法

理解弗洛伊德算法:从原理到C++实现
本文介绍了弗洛伊德算法,它能找出所有点之间的最短路径,区别于迪杰斯特拉算法。虽然其时间复杂度为O(n^3),但能解决特定问题。通过邻接矩阵和P矩阵的概念,详细解析了算法的工作原理,并提供了源码示例。













弗洛伊德算法与迪杰斯特拉算法的区别就是弗洛伊德算法可以求所有的点的最短路径

但是弗洛伊德算法的复杂度是O(n^3) 阿杰算法是O(n^2)

弗洛伊德算法的两个矩阵

第一个是邻接矩阵(是本图论的书就会有介绍)

第二个是P矩阵

解释一下P矩阵就是那第一行来举例子

第一行v0-v8的值的意思就是从v0走到v8那么v0下一个就是v1

对vij也中的数也是这个意思如果从vi走到vj那么vi的下一个节点就是vij的值

核心判断算法就是



### Dijkstra算法和Floyd算法图解说明 #### 1. Dijkstra算法的核心概念 Dijkstra算法是一种单源最短路径算法,适用于带权重的有向图或无向图中的非负权值情况。该算法通过维护两个集合来逐步扩展已知最优路径的信息:一个是已经找到最短路径的节点集合(记作`S`),另一个是尚未处理的节点集合(记作`Q`)。每次从未处理的节点中选取当前距离起点最近的一个加入到`S`中,并更新其邻接节点的距离[^2]。 以下是Dijkstra算法的简单图解过程: 假设有一个加权图如下所示: ``` A --(7)-- B --(10)-- C | | | (+9) (+15) (+11) | | | v v v D --(6)-- E --(9)-- F ``` 初始状态设定为从节点`A`出发,则初始化所有其他节点的距离为无穷大,除了起始点自身的距离设为零。随后按照以下步骤迭代执行直到完成整个图遍历为止。 ```plaintext Step 1: 初始化 A=0, {B,C,D,E,F}=∞. Step 2: 当前最小的是A (distance=0),将其标记为永久定值。 更新邻居们的临时估计值:B=min{∞,0+7}=7, D=min{∞,0+9}=9. Step 3: 下一步考虑离根更近者即B(distance=7). 继续调整E=B+(direct edge)=min{∞,7+15}=22. ... 最终得到各顶点至原点间确切代价表。 ``` #### 2. Floyd-Warshall算法的工作机制 相比之下,Floyd-Warshall算法则提供了一种更为通用的方法——它能够求得每一对不同结点之间的最短路程长度。此方法基于动态规划的思想构建而成;具体而言就是利用三维数组记录中间阶段可能存在的过渡路线信息并不断优化直至收敛于全局最佳方案之中[^1]。 对于同样的上述例子应用Floyd-Warshall算法时可视为矩阵操作形式展示出来便于观察变化规律: 最初仅含直接相连边关系的成本阵列K₀: ``` A B C D E F A [ 0 , 7 , ∞, 9 , ∞, ∞ ] B [ ∞, 0 ,10, ∞,15, ∞ ] C [ ∞, ∞, 0 , ∞, ∞,11 ] D [ ∞, ∞, ∞, 0 , 6 , ∞ ] E [ ∞, ∞, ∞, ∞, 0 , 9 ] F [ ∞, ∞, ∞, ∞, ∞, 0 ] ``` 经过多轮迭代后形成完整的全连通网络内部任意两点可达性的精确数值表示结果... --- ### 实现代码示例 下面是两种算法分别对应的伪代码以及Python实现版本供参考学习使用。 #### Dijkstra Algorithm Pseudocode & Python Code ```python import heapq def dijkstra(graph, start_node): distances = {node: float('inf') for node in graph} distances[start_node] = 0 priority_queue = [(0, start_node)] while priority_queue: current_distance, current_vertex = heapq.heappop(priority_queue) if current_distance > distances[current_vertex]: continue for neighbor, weight in graph[current_vertex].items(): distance = current_distance + weight if distance < distances[neighbor]: distances[neighbor] = distance heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor)) return distances ``` #### Floyd Warshall Algorithm Pseudocode & Python Code ```python def floyd_warshall(distances_matrix): V = len(distances_matrix) for k in range(V): # Intermediate vertex index for i in range(V): # Source vertex index for j in range(V): # Destination vertex index if distances_matrix[i][k] != float('inf') and \ distances_matrix[k][j] != float('inf'): distances_matrix[i][j] = min( distances_matrix[i][j], distances_matrix[i][k] + distances_matrix[k][j]) return distances_matrix ``` ---
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