《代码随想录第六十五天》——SPFA算法、Bellman_ford之判断负权回路、Bellman_ford之单源有限最短路

《代码随想录第六十五天》——SPFA算法、Bellman_ford之判断负权回路、Bellman_ford之单源有限最短路

本篇文章的所有内容仅基于C++撰写。

1. SPFA算法

1.1 题目

SPFA算法
题目描述
某国为促进城市间经济交流，决定对货物运输提供补贴。共有 n 个编号为 1 到 n 的城市，通过道路网络连接，网络中的道路仅允许从某个城市单向通行到另一个城市，不能反向通行。
网络中的道路都有各自的运输成本和政府补贴，道路的权值计算方式为：运输成本 - 政府补贴。权值为正表示扣除了政府补贴后运输货物仍需支付的费用；权值为负则表示政府的补贴超过了支出的运输成本，实际表现为运输过程中还能赚取一定的收益。
请找出从城市 1 到城市 n 的所有可能路径中，综合政府补贴后的最低运输成本。如果最低运输成本是一个负数，它表示在遵循最优路径的情况下，运输过程中反而能够实现盈利。
城市 1 到城市 n 之间可能会出现没有路径的情况，同时保证道路网络中不存在任何负权回路。

输入描述
第一行包含两个正整数，第一个正整数 n 表示该国一共有 n 个城市，第二个整数 m 表示这些城市中共有 m 条道路。
接下来为 m 行，每行包括三个整数，s、t 和 v，表示 s 号城市运输货物到达 t 号城市，道路权值为 v （单向图）。

输出描述
如果能够从城市 1 到连通到城市 n， 请输出一个整数，表示运输成本。如果该整数是负数，则表示实现了盈利。如果从城市 1 没有路径可达城市 n，请输出 “unconnected”。
输入示例
6 7
5 6 -2
1 2 1
5 3 1
2 5 2
2 4 -3
4 6 4
1 3 5

输出示例
1
提示信息
示例中最佳路径是从 1 -> 2 -> 5 -> 6，路上的权值分别为 1 2 -2，最终的最低运输成本为 1 + 2 + (-2) = 1。

示例 2：
4 2
1 2 -1
3 4 -1

在此示例中，无法找到一条路径从 1 通往 4，所以此时应该输出 “unconnected”。

数据范围：
1 <= n <= 1000；
1 <= m <= 10000;
-100 <= v <= 100;

1.2 分析

SPFA算法又称为Bellman_ford 队列优化算法，是Bellman_ford 算法的加强版。在Bellman_ford 算法中，每轮松弛都对所有的边进行一次操作，而在优化算法中，只需要对当前节点相连的边进行松弛操作。怎么确定当前的节点呢？要使用队列，每轮弹出队头的元素进行松弛操作，然后将相连的节点都放入队列，再循环此过程。这么说来还是BFS。
要记录节点与哪些节点相连，自然就需要邻接表。

如果图越稠密，则 SPFA的效率越接近与 Bellman_ford；图越稀疏，SPFA的效率就越高。

本代码还不能处理负权回路，即有环且环的总权值为负数的回路。

1.3 代码

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <list>
#include <climits>
using namespace std;

struct Edge { //邻接表
    int to;  // 链接的节点
    int val; // 边的权重

    Edge(int t, int w): to(t), val(w) {}  // 构造函数
};

int main() {
    int n, m, p1, p2, val;
    cin >> n >> m;

    vector<list<Edge>> grid(n + 1); 

    vector<bool> isInQueue(n + 1); // 加入优化，已经在队里的元素不用重复添加

    // 将所有边保存起来
    for(int i = 0; i < m; i++){
        cin >> p1 >> p2 >> val;
        // p1 指向 p2，权值为 val
        grid[p1].push_back(Edge(p2, val));
    }
    int start = 1;  // 起点
    int end = n;    // 终点

    vector<int> minDist(n + 1 , INT_MAX);
    minDist[start] = 0;

    queue<int> que;
    que.push(start); 

    while (!que.empty()) {

        int node = que.front(); que.pop();
        isInQueue[node] = false; // 从队列里取出的时候，要取消标记，我们只保证已经在队列里的元素不用重复加入
        for (Edge edge : grid[node]) {
            int from = node;
            int to = edge.to;
            int value = edge.val;
            if (minDist[to] > minDist[from] + value) { // 开始松弛
                minDist[to] = minDist[from] + value; 
                if (isInQueue[to] == false) { // 已经在队列里的元素不用重复添加
                    que.push(to);
                    isInQueue[to] = true;
                }
            }
        }

    }
    if (minDist[end] == INT_MAX) cout << "unconnected" << endl; // 不能到达终点
    else cout << minDist[end] << endl; // 到达终点最短路径
}

• SPFA 在最坏的情况下是 O(N * E)，但 一般情况下 时间复杂度为 O(K * N)。 K 为不定值，因为 节点需要计入几次队列取决于 图的稠密度。

2. Bellman_ford之判断负权回路

2.1 题目

Bellman_ford之判断负权回路
题目描述
某国为促进城市间经济交流，决定对货物运输提供补贴。共有 n 个编号为 1 到 n 的城市，通过道路网络连接，网络中的道路仅允许从某个城市单向通行到另一个城市，不能反向通行。
网络中的道路都有各自的运输成本和政府补贴，道路的权值计算方式为：运输成本 - 政府补贴。权值为正表示扣除了政府补贴后运输货物仍需支付的费用；权值为负则表示政府的补贴超过了支出的运输成本，实际表现为运输过程中还能赚取一定的收益。
然而，在评估从城市 1 到城市 n 的所有可能路径中综合政府补贴后的最低运输成本时，存在一种情况：图中可能出现负权回路。负权回路是指一系列道路的总权值为负，这样的回路使得通过反复经过回路中的道路，理论上可以无限地减少总成本或无限地增加总收益。为了避免货物运输商采用负权回路这种情况无限的赚取政府补贴，算法还需检测这种特殊情况。
请找出从城市 1 到城市 n 的所有可能路径中，综合政府补贴后的最低运输成本。同时能够检测并适当处理负权回路的存在。
城市 1 到城市 n 之间可能会出现没有路径的情况

输入描述
第一行包含两个正整数，第一个正整数 n 表示该国一共有 n 个城市，第二个整数 m 表示这些城市中共有 m 条道路。
接下来为 m 行，每行包括三个整数，s、t 和 v，表示 s 号城市运输货物到达 t 号城市，道路权值为 v。

输出描述
如果没有发现负权回路，则输出一个整数，表示从城市 1 到城市 n 的最低运输成本（包括政府补贴）。如果该整数是负数，则表示实现了盈利。如果发现了负权回路的存在，则输出 “circle”。如果从城市 1 无法到达城市 n，则输出 “unconnected”。

输入示例
4 4
1 2 -1
2 3 1
3 1 -1
3 4 1
输出示例
circle

提示信息
路径中存在负权回路，从 1 -> 2 -> 3 -> 1，总权值为 -1，理论上货物运输商可以在该回路无限循环赚取政府补贴，所以输出 “circle” 表示已经检测出了该种情况。

数据范围：
1 <= n <= 1000；
1 <= m <= 10000;
-100 <= v <= 100;

2.2 分析

本题的技巧在于 松弛次数。在无负权回路的图中，无论松弛n-1次还是大于n-1次，最优结果不会变化；但如果在有负权回路的图中，松弛n-1次之后，每多松弛一轮都会重走一遍负权回路，因此最优结果会持续变小。

2.3 代码

1. Bellman_ford算法原版

#include <iostream>
#include <vector>
#include <list>
#include <climits>
using namespace std;

int main() {
    int n, m, p1, p2, val;
    cin >> n >> m;

    vector<vector<int>> grid;

    for(int i = 0; i < m; i++){
        cin >> p1 >> p2 >> val;
        // p1 指向 p2，权值为 val
        grid.push_back({p1, p2, val});

    }
    int start = 1;  // 起点
    int end = n;    // 终点

    vector<int> minDist(n + 1 , INT_MAX);
    minDist[start] = 0;
    bool flag = false;
    for (int i = 1; i <= n; i++) { // 这里我们松弛n次，最后一次判断负权回路
        for (vector<int> &side : grid) {
            int from = side[0];
            int to = side[1];
            int price = side[2];
            if (i < n) {
                if (minDist[from] != INT_MAX && minDist[to] > minDist[from] + price) minDist[to] = minDist[from] + price;
            } else { // 多加一次松弛判断负权回路
                if (minDist[from] != INT_MAX && minDist[to] > minDist[from] + price) flag = true;

            }
        }

    }

    if (flag) cout << "circle" << endl;
    else if (minDist[end] == INT_MAX) {
        cout << "unconnected" << endl;
    } else {
        cout << minDist[end] << endl;
    }
}

• 时间复杂度： O(N * E) , N为节点数量，E为图中边的数量
• 空间复杂度： O(N) ，即 minDist 数组所开辟的空间

2. SPFA

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <list>
#include <climits>
using namespace std;

struct Edge { //邻接表
    int to;  // 链接的节点
    int val; // 边的权重

    Edge(int t, int w): to(t), val(w) {}  // 构造函数
};


int main() {
    int n, m, p1, p2, val;
    cin >> n >> m;

    vector<list<Edge>> grid(n + 1); // 邻接表

    // 将所有边保存起来
    for(int i = 0; i < m; i++){
        cin >> p1 >> p2 >> val;
        // p1 指向 p2，权值为 val
        grid[p1].push_back(Edge(p2, val));
    }
    int start = 1;  // 起点
    int end = n;    // 终点

    vector<int> minDist(n + 1 , INT_MAX);
    minDist[start] = 0;

    queue<int> que;
    que.push(start); // 队列里放入起点 
    
    vector<int> count(n+1, 0); // 记录节点加入队列几次
    count[start]++;

    bool flag = false;
    while (!que.empty()) {

        int node = que.front(); que.pop();

        for (Edge edge : grid[node]) {
            int from = node;
            int to = edge.to;
            int value = edge.val;
            if (minDist[to] > minDist[from] + value) { // 开始松弛
                minDist[to] = minDist[from] + value;
                que.push(to);
                count[to]++; 
                if (count[to] == n) {// 如果加入队列次数超过 n-1次 就说明该图与负权回路
                    flag = true;
                    while (!que.empty()) que.pop();
                    break;
                }
            }
        }
    }

    if (flag) cout << "circle" << endl;
    else if (minDist[end] == INT_MAX) {
        cout << "unconnected" << endl;
    } else {
        cout << minDist[end] << endl;
    }

}

• 时间复杂度： O(N * E) , N为节点数量，E为图中边的数量
• 空间复杂度： O(N) ，即 minDist 数组所开辟的空间

3. Bellman_ford之单源有限最短路

3.1 题目

Bellman_ford之单源有限最短路
题目描述
某国为促进城市间经济交流，决定对货物运输提供补贴。共有 n 个编号为 1 到 n 的城市，通过道路网络连接，网络中的道路仅允许从某个城市单向通行到另一个城市，不能反向通行。
网络中的道路都有各自的运输成本和政府补贴，道路的权值计算方式为：运输成本 - 政府补贴。权值为正表示扣除了政府补贴后运输货物仍需支付的费用；权值为负则表示政府的补贴超过了支出的运输成本，实际表现为运输过程中还能赚取一定的收益。
请计算在最多经过 k 个城市的条件下，从城市 src 到城市 dst 的最低运输成本。

输入描述
第一行包含两个正整数，第一个正整数 n 表示该国一共有 n 个城市，第二个整数 m 表示这些城市中共有 m 条道路。
接下来为 m 行，每行包括三个整数，s、t 和 v，表示 s 号城市运输货物到达 t 号城市，道路权值为 v。
最后一行包含三个正整数，src、dst、和 k，src 和 dst 为城市编号，从 src 到 dst 经过的城市数量限制。

输出描述
输出一个整数，表示从城市 src 到城市 dst 的最低运输成本，如果无法在给定经过城市数量限制下找到从 src 到 dst 的路径，则输出 “unreachable”，表示不存在符合条件的运输方案。

输入示例
6 7
1 2 1
2 4 -3
2 5 2
1 3 5
3 5 1
4 6 4
5 6 -2
2 6 1
输出示例
0

提示信息
从 2 -> 5 -> 6 中转一站，运输成本为 0。
1 <= n <= 1000；
1 <= m <= 10000;
-100 <= v <= 100;

3.2 分析

注意题目中描述是 最多经过 k 个城市的条件下，而不是一定经过k个城市，也可以经过的城市数量比k小，但要最短的路径。对所有边松弛一次，相当于计算 起点到达 与起点一条边相连的节点 的最短距离。本题是最多经过 k 个城市， 那么是 k + 1条边相连的节点，就要松弛k+1次。

注意，为了解决负权回路，我们需要minDist_copy数组来记录上一次的计算结果。理论上来说，对所有边松弛一次，相当于计算 起点到达 与起点一条边相连的节点 的最短距离；对所有边松弛两次，相当于计算 起点到达 与起点两条边相连的节点的最短距离；对所有边松弛三次，以此类推。因此在松弛第一次的时候，离起点两条边及以上距离的节点不能更新，minDist_copy数组就是为了保存当前的max值，以免后面的节点过早更新陷入负权回路。

为什么在最初的Bellman_ford算法中没有这个问题呢？因为当时没有负权回路，所以值即使提前更新也不影响，而上一题只需要判断是否存在负权回路所以也不存在这个问题。

3.3 代码

// 版本二
#include <iostream>
#include <vector>
#include <list>
#include <climits>
using namespace std;

int main() {
    int src, dst,k ,p1, p2, val ,m , n;
    
    cin >> n >> m;

    vector<vector<int>> grid;

    for(int i = 0; i < m; i++){
        cin >> p1 >> p2 >> val;
        grid.push_back({p1, p2, val});
    }

    cin >> src >> dst >> k;

    vector<int> minDist(n + 1 , INT_MAX);
    minDist[src] = 0;
    vector<int> minDist_copy(n + 1); // 用来记录上一次遍历的结果
    for (int i = 1; i <= k + 1; i++) {
        minDist_copy = minDist; // 获取上一次计算的结果
        for (vector<int> &side : grid) {
            int from = side[0];
            int to = side[1];
            int price = side[2];
            // 注意使用 minDist_copy 来计算 minDist 
            if (minDist_copy[from] != INT_MAX && minDist[to] > minDist_copy[from] + price) {  
                minDist[to] = minDist_copy[from] + price;
            }
        }
    }
    if (minDist[dst] == INT_MAX) cout << "unreachable" << endl; // 不能到达终点
    else cout << minDist[dst] << endl; // 到达终点最短路径

}

• 时间复杂度： O(K * E) , K为至多经过K个节点，E为图中边的数量
• 空间复杂度： O(N) ，即 minDist 数组所开辟的空间