Bellman-Ford算法到SPFA算法

本文介绍了SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)和Bellman-Ford两种经典的最短路径算法实现,并通过示例展示了如何检测图中是否存在负权回路。提供了完整的C++代码实现,有助于理解算法细节。

引用链接http://www.cnblogs.com/north_dragon/archive/2010/05/30/1747697.html

    http://www.cnblogs.com/AbandonZHANG/archive/2012/07/26/2610833.html

 

  1 #include <iostream>
  2 #include <string>
  3 #include <vector>
  4 #include <cstdlib>
  5 #include <cmath>
  6 #include <map>
  7 #include <algorithm>
  8 #include <list>
  9 #include <ctime>
 10 #include <set>
 11 #include <string.h>
 12 #include <queue>
 13 using namespace std;
 14 
 15 int maxData = 0x3fffffff;
 16 
 17 bool relax(int u, int v, int w) {
 18     if (v > u + w) {
 19         v = u + w;
 20         return true;
 21     } else
 22         return false;
 23 }
 24 
 25 bool bellman_ford(int s, vector<int> &d, vector<vector<int> > path) {
 26     int n = d.size();
 27     int i, j, k;
 28     bool judge;
 29     for (i = 0; i < n; ++i) {
 30         d[i] = maxData; //将除源点以外的其余点的距离设置为无穷大
 31     }
 32     d[s] = 0;
 33     for (i = 0; i < n - 1; i++) {
 34         for (j = 0; j < n; j++) {
 35             for (k = 0; k < n; k++) {
 36                 judge = relax(d[j], d[k], path[j][k]);
 37                 if (judge) {
 38                     d[k] = d[j] + path[j][k];
 39                 }
 40 
 41             }
 42         }
 43     }
 44 
 45     for (j = 0; j < n; j++) {
 46         for (k = 0; k < n; k++) {
 47             judge = relax(d[j], d[k], path[j][k]);
 48             if (judge) {
 49                 return true;
 50             }
 51 
 52         }
 53     }
 54 
 55     return false;
 56 }
 57 
 58 bool SPFA(int s, vector<int> &d, vector<vector<int> > path) {
 59     int n = d.size();
 60     queue<int> myqueue;
 61     int i;
 62 
 63     for (i = 0; i < n; ++i) {
 64         d[i] = maxData; //将除源点以外的其余点的距离设置为无穷大
 65     }
 66     vector<bool> final(n, false); //记录顶点是否在队列中,SPFA算法可以入队列多次
 67     vector<int> cnt(n, 0); //记录顶点入队列次数
 68     d[s] = 0; //源点的距离为0
 69     final[s] = true;
 70     cnt[s]++; //源点的入队列次数增加
 71     myqueue.push(s);
 72     int topint;
 73     while (!myqueue.empty()) {
 74         topint = myqueue.front();
 75         myqueue.pop();
 76         final[topint] = false;
 77         for (i = 0; i < n; ++i) {
 78             if (d[topint] < maxData && d[i] > d[topint] + path[topint][i]) {
 79                 d[i] = d[topint] + path[topint][i];
 80                 if (!final[i]) { //判断是否在当前的队列中
 81                     final[i] = true;
 82                     cnt[i]++;
 83                     if (cnt[i] >= n) //当一个点入队的次数>=n时就证明出现了负环。
 84                         return true;
 85                     myqueue.push(i);
 86                 }
 87             }
 88         }
 89     }
 90     return false;
 91 }
 92 
 93 int main() {
 94     vector<vector<int> > path(4, vector<int>(4, maxData));
 95     vector<int> d(4, maxData);
 96     bool judge;
 97     for (int i = 0; i < 4; i++)
 98         path[i][i] = 0;
 99     path[0][1] = path[1][0] = path[2][3] = 1;
100     path[1][2] = 5;
101     path[0][2] = 3;
102 
103     judge = SPFA(0, d, path);
104     if (!judge)
105         for (int i = 0; i < 4; i++)
106             cout << d[i] << endl;
107     else
108         cout << "存在负权回路\n";
109 
110     judge = bellman_ford(0, d, path);
111     if (!judge)
112         for (int i = 0; i < 4; i++)
113             cout << d[i] << endl;
114     else
115         cout << "存在负权回路\n";
116 
117     path[1][2] = 1;
118     path[2][0] = -3;
119     judge = SPFA(0, d, path);
120     if (!judge)
121         for (int i = 0; i < 4; i++)
122             cout << d[i] << endl;
123     else
124         cout << "存在负权回路\n";
125 
126     judge = bellman_ford(0, d, path);
127     if (!judge)
128         for (int i = 0; i < 4; i++)
129             cout << d[i] << endl;
130     else
131         cout << "存在负权回路\n";
132 
133     return 0;
134 
135 }

 

 

 

 

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/kakamilan/archive/2012/08/11/2633638.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
<think>好的,我需要回答用户关于Bellman-Ford算法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图,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-FordSPFA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在稀疏图上表现更好,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-FordSPFA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**:含负权边的图、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**:稀疏图、无负权环的图 ```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** | 稠密图/强检测需求 | 稀疏图/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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