一、Bellman-Ford算法: | width="336" height="280" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" vspace="0" hspace="0" allowtransparency="true" scrolling="no" allowfullscreen="true" id="aswift_1" name="aswift_1" style="left: 0px; position: absolute; top: 0px;"> |
要求图中不能包含权值总和为负值回路(负权值回路),如下图所示。

三、Bellman-Ford算法思想



四、图例

五:算法实现

static final int MAX=99999; int Edge[][]; //图的邻接矩阵 int vexnum; //顶点个数 private void BellmanFord(int v) {//假定图的邻接矩阵和顶点个数已经读进来了 int i, k, u; for(i=0; i< vexnum; i++){ dist[i]=Edge[v][i]; //对dist[]初始化 if( i!=v && dis[i]< MAX ) path[i] = v;//对path[ ]初始化 else path[i] = -1; } //如果dist[]各元素的初值为MAX,则循环应该n-1次,即k的初值应该改成1。 for(k=2; k< vexnum; k++){ //从dist(1)[u]递推出dist(2)[u], …,dist(n-1)[u] for(u=0; u< vexnum; u++){//修改每个顶点的dist[u]和path[u] if( u != v ) { for(i=0; i< vexnum; i++){//考虑其他每个顶点 if( Edge[i][u]< MAX &&dist[u]>dist[i]+Edge[i][u] ){ dist[u]=dist[i]+Edge[i][u]; path[u]=i; } } } } } }五、Dijkstra算法与Bellman算法的区别
Dijkstra算法和Bellman算法思想有很大的区别:
Dijkstra算法在求解过程中,源点到集合S内各顶点的最短路径一旦求出,则之后不变了,修改的仅仅是源点到T集合中各顶点的最短路径长度。
Bellman算法在求解过程中,每次循环都要修改所有顶点的dist[],也就是说源点到各顶点最短路径长度一直要到Bellman算法结束才确定下来。
如果存在从源点可达的负权值回路,则最短路径不存在,因为可以重复走这个回路,使得路径无穷小。在Bellman算法中判断是否存在从源点可达的负权值回路的方法:
for (i=0;i< n;i++){ for (j=0;j< n;j++){ if (Edge[i][j]< MAX && dist[j]>dist[i]+Edge[i][j]) return false;//存在从源点可达的负权值回路 } } return true;