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;
本文介绍了Bellman-Ford算法,一种能处理带负权边的单源最短路径问题的算法,并详细解释了其原理及实现过程。此外,文章还对比了Bellman-Ford算法与Dijkstra算法的不同之处。
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