SPFA 算法

SPFA 算法

SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)是Bellman-Ford算法的一种队列实现，减少了不必要的冗余计算。

算法流程：
      算法大致流程是用一个队列来进行维护。初始时将源加入队列。每次从队列中取出一个元素，并对所有与他相邻的点进行松弛，若某个相邻的点松弛成功，则将其入队。直到队列为空时算法结束。
这个算法，简单的说就是队列优化的bellman-ford,利用了每个点不会更新次数太多的特点发明的此算法

SPFA——Shortest Path Faster Algorithm，它可以在O(kE)的时间复杂度内求出源点到其他所有点的最短路径，可以处理负边。SPFA的实现甚至比Dijkstra或者Bellman_Ford还要简单：

设Dist代表S到I点的当前最短距离，Fa代表S到I的当前最短路径中I点之前的一个点的编号。开始时Dist全部为+∞，只有Dist[S]=0，Fa全部为0。

维护一个队列，里面存放所有需要进行迭代的点。初始时队列中只有一个点S。用一个布尔数组记录每个点是否处在队列中。

每次迭代，取出队头的点v，依次枚举从v出发的边v->u，设边的长度为len，判断Dist[v]+len是否小于Dist[u]，若小于则改进Dist[u]，将Fa[u]记为v，并且由于S到u的最短距离变小了，有可能u可以改进其它的点，所以若u不在队列中，就将它放入队尾。这样一直迭代下去直到队列变空，也就是S到所有的最短距离都确定下来，结束算法。若一个点入队次数超过n，则有负权环。

SPFA 在形式上和宽度优先搜索非常类似，不同的是宽度优先搜索中一个点出了队列就不可能重新进入队列，但是SPFA中一个点可能在出队列之后再次被放入队列，也就是一个点改进过其它的点之后，过了一段时间可能本身被改进，于是再次用来改进其它的点，这样反复迭代下去。设一个点用来作为迭代点对其它点进行改进的平均次数为k，有办法证明对于通常的情况，k在2左右         

算法代码:
Procedure SPFA;
Begin
   initialize-single-source(G,s);
   initialize-queue(Q);
   enqueue(Q,s);
   while not empty(Q) do begin
      u:=dequeue(Q);
      for each v∈adj[u] do begin
         tmp:=d[v];
         relax(u,v);
         if (tmp<>d[v]) and (not v in Q) then enqueue(Q,v);
         end;
      end;
End;

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procedure spfa;
begin
fillchar(q,sizeof(q),0); h:=0; t:=0;//队列
fillchar(v,sizeof(v),false);//v[i]判断i是否在队列中
for i:=1 to n do dist[i]:=maxint;//初始化最小值

inc(t); q[t]:=1; v[1]:=true;
dist[1]:=0;//这里把1作为源点

while not(h=t) do
begin
    h:=(h+1)mod n;
    x:=q[h]; v[x]:=false;
    for i:=1 to n do
     if (cost[x,i]>0)and(dist[x]+cost[x,i]<dist[i]) then
     begin
       dist[i]:=dist[x]+cost[x,i];
       if not(v[i]) then
       begin
         t:=(t+1)mod n; q[t]:=i;v[i]:=true;
       end;
     end;
end;
end;