关于floyd的一点 总结

floyd算是求最短路径里面的最简单的一种算法了。  它一般用在求一个有向网(或无向网),对每一个顶点vi不等于vj,要求求出vi与vj之间的最短路径和最短路径的长度。如果用dijkstra的话要循环n次,用floyd虽然时间复杂性并未减少,同样是 o(n^3),但是写起来更加简单。

这个里面没什么特别好讲的地方,值得注意的是他的两个递推公式。

A^k[i][j]=min{A^(k-1)[i][j],A^(k-1)[i][k]+A^(k-1)[k][j]}  这个公式经常在题目里面会做变式,比如将那个min改成max等等

下面就是代码:

        

for(int k=0;k<n;k++)
    for(int i=0;i<n;i++)
          for(int j=0;j<n;j++)
           {
                     dis[i][j]=min(dis[i][j],dis[i][k]+dis[k][j]); 
            } 

但是有时候可能题目不需要求路径的长度,他要求的是最短的路径上有哪些点,这是循环体内的语句就可以改成

                                       dis[i][j]=dis[i][j]||(dis[i][k]&&dis[k][j]);


<think>好的,用户想了解如何用C++解决Floyd算法的问题。首先,我需要回忆一下Floyd算法的基本概念和步骤。Floyd-Warshall算法是用来寻找所有顶点对之间最短路径的一种动态规划算法,适用于有向图或负权边(但不存在负权回路)的情况。它的时间复杂度是O(n³),其中n是顶点的数量。 接下来,我需要确定用户可能的需求。用户可能想知道算法的原理,以及如何在C++中实现它。可能还需要具体的代码示例和解释。同时,用户可能对算法的应用场景和注意事项感兴趣。 首先,我应该解释Floyd算法的核心思想,即通过中间点逐步更新最短路径矩阵。然后,给出算法的步骤,通常是一个三重循环,遍历每个顶点作为中间点,然后更新所有顶点对之间的距离。 然后,考虑如何在C++中实现这个算法。需要构建一个邻接矩阵来表示图,初始化对角线为0,其他为无穷大或者一个很大的数,然后根据输入的边来填充矩阵。之后,应用三重循环来更新最短路径。 需要注意的点包括:正确初始化矩阵,处理无穷大的情况(可能需要用特定的值表示,并在计算时防止溢出),以及正确输出结果。此外,如果图中有负权回路,Floyd算法无法正确工作,但可能用户的问题不涉及这种情况,但可能需要提到这一点。 可能还需要提供一个具体的例子,比如输入一个图,然后展示代码如何运行并输出结果。这样用户能更直观地理解。 另外,用户可能对空间复杂度有疑问,因为邻接矩阵需要O(n²)的空间,但对于中等规模的图来说是可以接受的。 最后,总结Floyd算法的优缺点,以及适用的场景,比如稠密图或者需要多次查询任意两点间最短路径的情况。</think>让我们分步骤理解用C++实现Floyd-Warshall算法的过程: ### 一、算法原理 Floyd-Warshall算法通过动态规划解决任意两点间最短路径问题。核心思想是: $$D_{i,j}^{(k)} = \min(D_{i,j}^{(k-1)}, D_{i,k}^{(k-1)} + D_{k,j}^{(k-1)})$$ 其中$D_{i,j}^{(k)}$表示从$i$到$j$且仅经过前$k$个顶点的最短路径 ### 二、C++实现步骤 1. **初始化邻接矩阵** ```cpp const int INF = 1e9; vector<vector<int>> dist(n, vector<int>(n, INF)); for (int i = 0; i < n; ++i) dist[i][i] = 0; ``` 2. **输入边数据** ```cpp while (edges--) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; dist[u][v] = w; // 有向图 // dist[v][u] = w; // 无向图需添加反向边 } ``` 3. **核心三重循环** ```cpp for (int k = 0; k < n; ++k) for (int i = 0; i < n; ++i) for (int j = 0; j < n; ++j) if (dist[i][k] < INF && dist[k][j] < INF) // 防止溢出 dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j]); ``` 4. **检测负权回路** ```cpp for (int i = 0; i < n; ++i) if (dist[i][i] < 0) cout << "存在负权回路!"; ``` ### 三、完整示例代码 ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; void floydWarshall(int n, vector<vector<int>>& graph) { vector<vector<int>> dist = graph; for (int k = 0; k < n; ++k) for (int i = 0; i < n; ++i) for (int j = 0; j < n; ++j) if (dist[i][k] < INF && dist[k][j] < INF) dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j]); // 输出结果 cout << "最短路径矩阵:\n"; for (auto& row : dist) { for (int d : row) { if (d == INF) cout << "INF "; else cout << d << " "; } cout << "\n"; } } int main() { const int INF = 1e9; int n = 4; vector<vector<int>> graph = { {0, 3, INF, 5}, {2, 0, INF, 4}, {INF, 1, 0, INF}, {INF, INF, 2, 0} }; floydWarshall(n, graph); return 0; } ``` ### 四、算法特性 1. **时间复杂度**:$O(n^3)$ 2. **空间复杂度**:$O(n^2)$ 3. **适用场景**: - 稠密图 - 需要多次查询任意两点间距离 - 包含负权边(无负权回路) ### 五、注意事项 1. 使用`INF`表示不可达时,确保其值足够大但不超过$2^{30}$(防止加法溢出) 2. 检测负权回路时,若`dist[i][i] < 0`说明经过顶点$i$的回路有负权 3. 对于无向图,邻接矩阵应保持对称性 通过这种实现方式,我们可以高效求解任意两点间的最短路径问题。实际应用中,可根据具体需求添加路径记录功能。
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