有边数限制的最短路

本文介绍了Bellman-Ford算法在处理含有负权重边的图中寻找单源最短路径的方法。该算法通过n-1次松弛操作遍历所有边,若在n-1次后仍有更新则表明存在负环。文中还强调了在有边数限制的最短路问题中,Bellman-Ford算法的优势,并提到了在实现过程中避免串联效应的细节处理。

bellman-ford算法

有边数限制的最短路

在这里插入图片描述
1.什么是bellman - ford算法?
Bellman - ford算法是求含负权图的单源最短路径的一种算法,效率较低,代码难度较小。其原理为连续进行松弛,在每次松弛时把每条边都更新一下,若在n-1次松弛后还能更新,则说明图中有负环,因此无法得出结果,否则就完成。
(通俗的来讲就是:假设1号点到n号点是可达的,每一个点同时向指向的方向出发,更新相邻的点的最短距离,通过循环n-1次操作,若图中不存在负环,则1号点一定会到达n号点,若图中存在负环,则在n-1次松弛后一定还会更新)
2.bellman - ford算法的具体步骤
for n次
for 所有边 a,b,w (松弛操作)
dist[b] = min(dist[b],back[a] + w)
注意:backup[]数组是上一次迭代后dis[]数组的备份,由于是每个点同时向外出发,因此需要对dis[]数组进行备份,若不进行备份会因此发生串联效应,影响到下一个点
3.在下面代码中,是否能到达n号点的判断中需要进行if(dis[en] > inf/2)判断,而并非是if(dist[en] == INF)判断,原因是inf是一个确定的值,并非真正的无穷大,会随着其他数值而受到影响,dis[en]大于某个与INF相同数量级的数即可
4.bellman - ford算法擅长解决有边数限制的最短路问题

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=505,M=1e4+5,inf=0x3f3f3f3f;
int n,m
### 单源短路径算法及其变种 对于单源短路径问题,经典的 Bellman-Ford 和 Dijkstra 算法是常用的解决方法。然而,在某些情况下,可能需要对这些算法进行修改以满足特定约束条件,比如限制松弛操作的次。 #### Bellman-Ford 的变种 Bellman-Ford 算法的核心在于通过多 \( V-1 \) 轮迭代来更新节点的距离[^1]。如果希望限制松弛操作的总次,则可以通过提前终止循环的方式实现这一目标。具体来说: - 如果在某一轮迭代中没有任何距离被进一步优化,则可以立即停止后续计算。 - 这一特性使得 Bellman-Ford 成为一种动态调整松弛次的有效工具。 当明确限定松弛次时,可以在外层设置固定轮次的大值 \( k \),即使未达到收敛状态也强制结束运算。此时的结果将是基于有限步内的优解近似值[^2]。 ```python def limited_bellman_ford(graph, source, max_relaxations): n = len(graph) distances = [float('inf')] * n distances[source] = 0 relax_count = 0 for _ in range(max_relaxations): updated = False for u in range(n): for v, weight in graph[u]: if distances[u] + weight < distances[v]: distances[v] = distances[u] + weight updated = True if not updated or (relax_count >= max_relaxations): break relax_count += 1 return distances ``` #### Dijkstra 的变种 Dijkstra 算法通常用于无负权边的情况,并依赖优先队列加速搜索过程。要引入松弛次限制的概念较为复杂,因为标准版本并不显式跟踪每条路径上的实际松弛目。不过有几种策略可考虑: 1. **扩展状态空间**:将当前顶点以及已使用的松弛量作为联合键存储于优先队列之中。这样每次选取小估计代价结点的同时还能记录剩余可用松弛机会。 2. **启发式剪枝**:利用 A* 类型的思想加入额外评估函指导探索方向,从而间接减少不必要的边缘检测频率。 这两种方式都会增加内存消耗并可能导致运行效率下降,因此需谨慎选用场景适用性较高的方案[^3]。 ```python import heapq def constrained_dijkstra(graph, start_vertex, limit): queue = [(0,start_vertex,limit)] visited_with_limits = {} while queue: cost_so_far,node,left_quota=heapq.heappop(queue) key=(node,left_quota) if key not in visited_with_limits or \ visited_with_limits[key]>cost_so_far : visited_with_limits[key]=cost_so_far if left_quota>0: for neighbor,dist_to_neighbor in graph[node].items(): new_cost=cost_so_far+dist_to_neighbor heapq.heappush( queue,(new_cost, neighbor, left_quota-(neighbor!=start_vertex))) shortest_paths={k:v for k,v in visited_with_limits.items() if k[1]==limit} return shortest_paths ``` 以上两种改进均提供了针对不同需求下处理带约束SSSP问题的可能性。但需要注意的是它们各自存在局限性和性能折衷之处应视具体情况而定佳实践途径[^4].
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