最短路径之spfa

本文深入讲解了使用队列优化的SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)算法,这是一种用于解决单源最短路径问题的改进版Bellman-Ford算法。通过队列的运用,SPFA在存在大量负权边的情况下仍能保持较高的效率。文章提供了详细的C++实现代码,并解释了如何检测负环的存在。

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其实就是用队列对Bellman-Ford进行优化: 

 

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <vector>
#include <queue>

using namespace std;

static const int maxn=1000;//点的数目
static const int INF=0x3f3f3f3f;

int n,m;//n为点的个数,m为边的个数
int head[maxn];//head[u]保存节点u的第一条边的编号
int u[maxn],v[maxn],w[maxn],next[maxn];//next[e]表示编号为e的边的下一条边的编号
void read_graph()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    memset(head,-1,sizeof(head));
    for(int e=0;e<m;e++)
    {
        scanf("%d%d%d",&u[e],&v[e],&w[e]);
        next[e]=head[u[e]];
        head[u[e]]=e;
    }
}
int dis[maxn];
bool spfa(int start,int n)
{
    queue<int> q;
    bool inq[maxn];//"在队列中的标记"
    int cnt[maxn];//在队列中的次数
    for(int i=0;i<n;i++) dis[i]=INF;
    dis[start]=0;
    memset(inq,0,sizeof(inq));
    memset(cnt,0,sizeof(cnt));
    cnt[start]=1;
    q.push(start);
    while(!q.empty())
    {
        int x=q.front();q.pop();
        inq[x]=false;
        for(int e=head[x];e!=-1;e=next[e])
        if(dis[v[e]]>dis[x]+w[e])
        {
            dis[v[e]]=dis[x]+w[e];
            if(!inq[v[e]])
            {
                inq[v[e]]=true;
                q.push(v[e]);
                if(++cnt[v[e]]>n) return false;//cnt[i] 为入队列次数,用来判定是否存在负环回路
            }
        }
    }
    return true;
}
int main()
{
    read_graph();
    if(spfa(0,n))
    for(int i=0;i<n;i++)
    cout<<i<<" "<<dis[i]<<endl;
    return 0;
}

 

### SPFA算法的实现与应用 SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)是一种基于队列优化的Bellman-Ford算法变种,主要用于解决含有负权边的单源最短路径问题[^2]。其核心思想是对图中的节点进行松弛操作,并通过维护一个队列来减少不必要的重复计算。 #### 1. 算法基本原理 SPFA的核心在于利用队列存储当前正在处理的节点集合。对于每一个从队列中取出的节点,尝试对其所有的邻居节点进行松弛操作。如果某个邻居节点的距离被更新,则将其加入队列继续扩展。这种机制使得SPFA能够在某些情况下显著优于原始的Bellman-Ford算法[^3]。 #### 2. 时间复杂度分析 尽管SPFA的实际运行速度通常较快,但在最坏情况下,其时间复杂度仍然可能退化至 \(O(V \times E)\),其中 \(V\) 是顶点数,\(E\) 是边的数量。因此,在大规模稠密图或者存在特殊构造的数据时需谨慎使用[^4]。 #### 3. 实现方式 以下是SPFA算法的一种典型实现方法: ```python from collections import deque, defaultdict def spfa(graph, start_node, num_nodes): """ 使用SPFA算法解单源最短路径 :param graph: 邻接表表示的加权有向图 {node: [(neighbor, weight), ...]} :param start_node: 起始节点编号 :param num_nodes: 总结点数量 :return: 返回距离数组 dist 和是否存在负权环 is_negative_cycle """ INF = float('inf') dist = [INF] * (num_nodes + 1) # 初始化所有节点到起点的距离为无穷大 in_queue = [False] * (num_nodes + 1) # 记录哪些节点已经在队列中 cnt = [0] * (num_nodes + 1) # 统计某节点进入队列次数,用于检测负权环 queue = deque([start_node]) # 初始队列为起始节点 dist[start_node] = 0 # 起点到自身的距离为零 in_queue[start_node] = True # 将起点标记为已入队 while queue: u = queue.popleft() in_queue[u] = False for v, w in graph[u]: if dist[v] > dist[u] + w: # 松弛条件成立 dist[v] = dist[u] + w if not in_queue[v]: # 如果v不在队列中则加入队列 queue.append(v) in_queue[v] = True cnt[v] += 1 # 更新访问次数 if cnt[v] >= num_nodes: # 若某节点进入队列超过N次说明存在负权环 return None, True return dist, False # 返回最终距离列表和是否有负权环标志位 ``` 上述代码实现了标准的SPFA逻辑,并加入了对负权环的判断功能。 #### 4. 应用场景 - **含负权边的最短路径**:当图中含有负权重边而无法直接采用Dijkstra算法时,可考虑使用SPFA。 - **判别负权回路的存在性**:除了寻找最短路径外,SPFA还能有效识别是否存在能够无限降低总成本的循环路径。 需要注意的是,由于SPFA容易受到特定输入模式的影响而导致性能下降甚至超时现象发生,所以在实际竞赛或工程环境中应审慎评估是否适合选用该算法作为解决方案的一部分。 ---
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