Bellman-Ford&SPFA算法

Bellman-Ford算法适用于单源最短路径问题,可在有向图和无向图中找到从源点到其他所有顶点的最短路径,即使边权为负数也能正确工作。该算法通过多次迭代松弛操作来确定最短路径,但无法处理含有负权回路的情况。

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<Bellman-Ford算法> 

 Dijkstra算法中要求边的权非负,如果遇到负权,则可以采用Bellman-Ford算法。

  适用条件&范围

  1.单源最短路径(从源点s到其它所有顶点v);

  2.有向图&无向图(无向图可以看作(u,v),(v,u)同属于边集E的有向图);

  3.边权可正可负(如有负权回路输出错误提示);

  4.差分约束系统;

  算法描述

  1.对每条边进行|V|-1次Relax操作; ---------- |V| 表示节点的个数

  2.如果存在(u,v)∈E使得dis[u]+w<dis[v],则存在负权回路;否则dis[v]即为s到v的最短距离,pre [v]为前驱。-----------dis[u] 表示经过第 1 步后s到u的最短距离,w表示某边权值,pre[v]所表示的就是上一次更新dis[v]的中间点即第 1 步中的u点

  伪代码

  -------------------PASCAL------------

  For i:=1 to |V|-1 do

  For 每条边(u,v)∈E do

  Relax(u,v,w);

  For每条边(u,v)∈E do

  If dis[u]+w<dis[v] Then Exit(False)

  -----------------C&C++--------------

  void bellman_ford(int v)

  {

  for 1 to n

  initialize dist[v]; //此时只经过一条边
  for 2 to n-1 (i) //经过的边数不大于i条时
  for 1 to n (j) //对于每一个目标顶点
  for 1 to n (k) //经过该顶点时,与当前最小值比较,并更新当前值
  if edge[k][j] > 0 && dist[k] > edge[k][j]+dist[j]
  更新当前值
  }
  时空复杂度
  算法时间复杂度O(VE)。因为算法简单,适用范围又广,虽然复杂度稍高,仍不失为一个很实用的算法。
  参考代码
  ----------------PASCAL-----------------
  {单源最短路径的Bellman-ford算法
  执行v-1次,每次对每条边进行松弛操作
  如有负权回路则输出"Error"
  }
  const
  maxn=100;
  maxe=maxn*(maxn-1)div 2;
  type
  edge=record
  a,b,w :integer;
  end;
  var
  edges :array[1..maxe]of edge;
  dis :array[1..maxn]of integer;
  pre :array[1..maxn]of integer;
  e,n,s :integer;
  procedure init;
  var
  i :integer;
  begin
  e:=0;
  assign(input,'g.in');reset(input);
  readln(n,s);
  while not eof do
  begin
  inc(e);
  with edges[e] do readln(a,b,w);
  end;
  fillchar(dis,sizeof(dis),$7f);//$7f是什么,解释替换 $7f 是127 $在pascal中代表后面的数是16进制
  dis[s]:=0;pre[s]:=s;
  end;
  procedure relax(u,v,w:integer);
  begin
  if dis[u]+w<dis[v] then
  begin
  dis[v]:=dis[u]+w;
  pre[v]:=u;
  end
  end;
  function bellman_ford:boolean;
  var
  i,j :integer;
  begin
  for i:=1 to n-1 do
  for j:=1 to e do
  with edges[j] do relax(a,b,w);
  for i:=1 to e do
  with edges[i] do
  if dis[a]+w<dis[b] then exit(false);
  exit(true)
  end;
  procedure print_path(i:integer);
  begin
  if pre[i]<>s then print_path(pre[i]);
  write('-->',i)
  end;
  procedure show;
  var
  i :integer;
  begin
  for i:=1 to n do
  begin
  write(i:3,':',dis[i]:3,':',s);
  print_path(i);
  writeln
  end;
  end;
  {========main========}
  begin
  init;
  if bellman_ford then show
  else writeln('Error!!')
  end.
  
  --------------------Matlab-------------
  function ford(d,n,s) % d为已知图的邻接矩阵,n为顶点数(各顶点标号为1,2...,n),s为源点标号
  for i=1:n %初始化dist,pre
  dist(i)=inf; %dist(i)为s,i之间的最短路的长度
  pre(i)=NaN; %pre(i)为s到i的最短路上i的前一个顶点
  end
  dist(s)=0;
  for k=1:n-1
  for i=1:n %松弛操作
  for j=1:n
  if d(i,j)~=inf
  if dist(j)>dist(i)+d(i,j)
  dist(j)=dist(i)+d(i,j);
  pre(j)=i;
  end
  end
  end
  end
  end
  for i=1:n
  for j=1:n
  if d(i,j)~=inf
  if dist(i)+d(i,j)<dist(j)%判断有无负权回路
  error('negetive weight circut');
  end
  end
  end
  end
  dist
  pre
  end
  

引申:SPFA算法

  算法简介

  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。

  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(v);

  end;

  end;

  End;
POJ3259

Wormholes
Time Limit: 2000MS Memory Limit: 65536K
Total Submissions: 7131 Accepted: 2499

Description

While exploring his many farms, Farmer John has discovered a number of amazing wormholes. A wormhole is very peculiar because it is a one-way path that delivers you to its destination at a time that is BEFORE you entered the wormhole! Each of FJ's farms comprises N (1 ≤ N ≤ 500) fields conveniently numbered 1..N, M (1 ≤ M ≤ 2500) paths, and W (1 ≤ W ≤ 200) wormholes.

As FJ is an avid time-traveling fan, he wants to do the following: start at some field, travel through some paths and wormholes, and return to the starting field a time before his initial departure. Perhaps he will be able to meet himself :) .

To help FJ find out whether this is possible or not, he will supply you with complete maps to F (1 ≤ F ≤ 5) of his farms. No paths will take longer than 10,000 seconds to travel and no wormhole can bring FJ back in time by more than 10,000 seconds.

Input

Line 1: A single integer, F. F farm descriptions follow.
Line 1 of each farm: Three space-separated integers respectively: N, M, and W
Lines 2.. M+1 of each farm: Three space-separated numbers ( S, E, T) that describe, respectively: a bidirectional path between S and E that requires T seconds to traverse. Two fields might be connected by more than one path.
Lines M+2.. M+ W+1 of each farm: Three space-separated numbers ( S, E, T) that describe, respectively: A one way path from S to E that also moves the traveler back T seconds.

Output

Lines 1.. F: For each farm, output "YES" if FJ can achieve his goal, otherwise output "NO" (do not include the quotes).

Sample Input

2
3 3 1
1 2 2
1 3 4
2 3 1
3 1 3
3 2 1
1 2 3
2 3 4
3 1 8

Sample Output

NO
YES

Hint

For farm 1, FJ cannot travel back in time.
For farm 2, FJ could travel back in time by the cycle 1->2->3->1, arriving back at his starting location 1 second before he leaves. He could start from anywhere on the cycle to accomplish this.

Source

<think>好的,我需要回答用户关于Bellman-Ford算法和SPFA的实现与比较的问题。首先,我得回顾一下这两个算法的基本概念和原理。Bellman-Ford算法是用来解决单源最短路径问题的,可以处理带有负权边的,而SPFA(队列优化的Bellman-Ford)是对其的一种优化,通过减少不必要的松弛操作来提高效率。 接下来,我需要确保按照用户提供的系统级指令来组织内容。首先,所有的行内数学公式要用$...$,比如时间复杂度O(VE)应该写成$O(VE)$。独立公式需要用$$...$$并且单独成段,比如松弛操作的公式可能需要单独列出。 然后,需要检查LaTeX语法是否正确,比如积分符号\int和上下标是否正确。同时,使用中文回答,并且生成相关问题。用户还提到在引用的段落末尾添加引用标识,这里参考的引用[1]是关于SPFA的优化,需要在适当的地方插入[^1]。 用户的问题包括实现和比较,所以需要分别给出Bellman-Ford和SPFA的代码示例。Bellman-Ford的Python实现通常包括遍历所有边进行松弛操作,而SPFA则使用队列来维护需要松弛的节点,减少重复计算。在代码部分要注意格式,使用三个反引号包裹代码块,并标明语言为python。 在比较部分,需要列出时间复杂度、空间复杂度、适用场景以及各自的优缺点。比如Bellman-Ford的时间复杂度是$O(VE)$,而SPFA的平均情况下是$O(E)$,最坏情况下还是$O(VE)$。同时,SPFA在稀疏上表现更好,但在存在负权环的情况下需要检测机制。 最后生成的相关问题要围绕算法差异、SPFA的优化、负权环检测以及应用场景展开。确保每个问题都有针对性,能够帮助用户进一步理解这两个算法。 现在需要整合所有内容,确保结构清晰,分步骤解释Bellman-Ford和SPFA的实现,然后进行比较。同时,正确引用提供的参考内容,特别是在讨论SPFA优化时,添加[^1]的引用标识。还要检查数学公式的格式是否正确,比如松弛操作的公式是否使用行内或独立格式,以及代码示例是否符合要求。 可能需要注意的细节包括:Bellman-Ford是否能检测负权环,SPFA如何检测,以及在实际代码中如何处理这些情况。例如,Bellman-Ford通过第V次松弛是否还能更新来判断,而SPFA通过记录节点的入队次数是否超过V-1次。 最后,确保生成的相关问题与内容相关,并且能够引导用户深入探索,比如询问优化方法、性能比较、检测负权环的方法等。</think>### Bellman-Ford算法与SPFA对比分析 #### 1. Bellman-Ford算法实现 **核心思想**:通过$V-1$轮对所有边的松弛操作,逐步逼近最短路径值。能检测负权环(若第$V$轮仍能松弛则存在负权环)。 **时间复杂度**:$O(VE)$ **适用场景**:含负权边的、需检测负权环的场景 ```python def bellman_ford(graph, start): n = len(graph) distance = [float('inf')] * n distance[start] = 0 for _ in range(n-1): for u, v, w in graph.edges: if distance[u] + w < distance[v]: distance[v] = distance[u] + w # 检测负权环 for u, v, w in graph.edges: if distance[u] + w < distance[v]: return "存在负权环" return distance ``` #### 2. SPFA实现(队列优化) **优化原理**:使用队列存储需要松弛的节点,避免无效松弛。只有当某个节点的最短距离更新时,才将其相邻节点加入队列。 **时间复杂度**:平均$O(E)$,最坏仍为$O(VE)$ **适用场景**:稀疏、无负权环的 ```python def spfa(graph, start): n = len(graph) distance = [float('inf')] * n in_queue = [False] * n counter = [0] * n # 检测负权环 queue = deque() distance[start] = 0 queue.append(start) in_queue[start] = True while queue: u = queue.popleft() in_queue[u] = False for v, w in graph.adj[u]: if distance[u] + w < distance[v]: distance[v] = distance[u] + w if not in_queue[v]: queue.append(v) in_queue[v] = True counter[v] += 1 if counter[v] > n-1: return "存在负权环" return distance ``` #### 3. 关键对比 | 特性 | Bellman-Ford | SPFA | |---------------------|-----------------------|----------------------| | **时间复杂度** | $O(VE)$ | 平均$O(E)$,最坏$O(VE)$ | | **空间复杂度** | $O(V)$ | $O(V+E)$ | | **负权处理** | 支持 | 支持但需额外检测 | | **实现复杂度** | 简单 | 中等 | | **适用场景** | 稠密/强检测需求 | 稀疏/高效场景 | #### 4. 数学原理 松弛操作公式: $$d[v] = \min(d[v], d[u] + w(u,v))$$ SPFA的优化体现在通过队列维护更新节点集合,减少冗余计算。该优化基于动态逼近理论,只有当$d[u]$发生变化时,$u$的后继节点才可能需要进行松弛。
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