常见最短路问题:
1、单源最短路
求一个点到其他所有点的最短距离
(1) 所有边全都是正数
- 朴素Dijkstra O(n2)
- 堆优化版的Dilkstra算法O(mlogn)
(2)存在负权边 - Bellman-Ford o(mn)
- SPFA 一般O(m)
2、多源汇最短路
源即起点,汇点即终点
起点与终点都是不确定的
Floyd算法O(n3)
最短路的核心就是建图,把问题抽象出来。
最短路问题的难点在建图的过程。图论在笔试面试中常考
朴素Dijkstra
1、初始化:dis[1]=0,dis[i}=+无穷
2、确定每个点到起点的最短路
si 当前已经确定最短距离的点
for(i:0~n)
t 不在s中的距离最近的点
把t加入s中相当于最近的点就是下一个确定距离的点
用t来更新其他点的距离
稠密图用邻接矩阵,稀疏图用邻接表。
- memset()初始化函数,作用是将某一块内存中的内容全部设置为指定的值, 这个函数通常为新申请的内存做初始化工作。例:memset(g,0x3f,sizeof g);
例849 朴素Dijkstra算法
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;
const int N=510;
int g[N][N]; //为稠密阵所以用邻接矩阵存储
int dist[N]; //用于记录每一个点距离第一个点的距离
bool st[N]; //用于记录该点的最短距离是否已经确定
int n,m;
int Dijkstra()
{
memset(dist, 0x3f,sizeof dist); //初始化距离 0x3f代表无限大
dist[1]=0; //第一个点到自身的距离为0
for(int i=0;i<n;i++) //有n个点所以要进行n次 迭代
{
int t=-1; //t存储当前访问的点
for(int j=1;j<=n;j++) //这里的j代表的是从1号点开始
if(!st[j]&&(t==-1||dist[t]>dist[j]))
t=j;
st[t]=true;
for(int j=1;j<=n;j++) //依次更新每个点所到相邻的点路径值
dist[j]=min(dist[j],dist[t]+g[t][j]);
}
if(dist[n]==0x3f3f3f3f) return -1; //如果第n个点路径为无穷大即不存在最低路径
return dist[n];
}
int main()
{
cin>>n>>m;
memset(g,0x3f,sizeof g); //初始化图 因为是求最短路径
//所以每个点初始为无限大
while(m--)
{
int x,y,z;
cin>>x>>y>>z;
g[x][y]=min(g[x][y],z); //如果发生重边的情况则保留最短的一条边
}
cout<<Dijkstra()<<endl;
return 0;
}
朴素Dijkstra算法最核心的就是两步:1、找到没确定最小距离的点,将最小距离的这个加入到s中,表示已经确定最小距离。
2、用这个点,去更新其他的点的距离,更新完成之后在重复进行第一步。直到n个点都确定最小距离。
堆优化Dijkstra
在朴素版中,寻找距离最近的点的时间复杂度较高,为n2 ,但是要是采取堆进行存储的话,取最小值的不需要遍历,时间的复杂度为1,更新m条边的时间复杂度变成logn。
堆的实现的话,可以用数组来自己写,也可以用优先队列直接写。
优先队列不支持修改任意元素,导致有可能会存在冗余。
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<queue>
using namespace std;
typedef pair<int,int> PII;
const int N=100010;
int h[N],e[N],ne[N],idx,w[N];
int dist[N];
bool st[N];
int n,m;
void add(int a,int b,int c){
e[idx]=b;
w[idx]=c;
ne[idx]=h[a];
h[a]=idx++;
}
int dijktra(){
memset(dist,0x3f,sizeof dist);
dist[1]=0;
priority_queue<PII,vector<PII>,greater<PII>>heap;
heap.push({0,1});
while(heap.size()){
auto t=heap.top();
heap.pop();
int ver=t.second,distance=t.first;
if(st[ver]) continue;
st[ver] = true;
for(int i=h[ver];i!=-1;i=ne[i]){
int j=e[i];
if(dist[j]>distance+w[i])
{
dist[j]=distance+w[i];
heap.push({dist[j],j});
}
}
}
if(dist[n]==0x3f3f3f3f)return -1;
return dist[n];
}
int main(){
memset(h,-1,sizeof h);
cin>>n>>m;
while(m--){
int a,b,c;
cin>>a>>b>>c;
add(a,b,c);
}
cout<<dijktra()<<endl;
return 0;
}
Bellman-Ford算法
for(n)
for 循环所有边a,b,w (a,b是两个点,w是长度)
存在负边 dist[b]=min(dist[b],dist[a]+w)
在循环结束之后,所有的都满足 dist[b]<dist[a]+w;
有负权路存在的话,最短路不一定存在
时间复杂度O(mn);
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;
const int N=510,M=10010;
int n,m,k;
int dist[N],backup[N];
struct Edge{
int a,b,w;
}edges[M];
int bellman_ford(){
memset(dist,0x3f,sizeof dist);
dist[1]=0;
for(int i=0;i<k;i++){
memcpy(backup,dist,sizeof dist);
for(int j=0;j<m;j++){
int a=edges[j].a,b=edges[j].b,w=edges[j].w;
dist[b]=min(dist[b],dist[a]+w);
}
}
if(dist[n]>0x3f3f3f/2) return -1;
return dist[n];
}
int main(){
scanf("%d%d%d",&n,&m,&k);
for(int i=0;i<m;i++){
int a,b,w;
scanf("%d%d%d",&a,&b,&w);
edges[i]={a,b,w};
}
int t=bellman_ford();
if(t==-1) puts("impossible");
else printf("%d\n",t);
return 0;
}
SPFA
对bellman_ford算法进行优化;
对dist[b]=min(dist[b],dist[a]+w)进行优化
更新过谁再拿谁来更新别人。只有在自己更新变小之后才有可能让其他人变小。用队列,在队列中存放的是待更新的点
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<queue>
#include<iostream>
using namespace std;
const int N=100010;
int n,m;
int h[N],w[N],e[N],ne[N],idx;
int dist[N];
bool st[N];
void add(int a,int b,int c){
e[idx]=b,w[idx]=c,ne[idx]=h[a],h[a]=idx++;
}
int spfa()
{
memset(dist,0x3f,sizeof dist);
dist[1]=0;
queue<int> q;
q.push(1);
st[1]=true;
while(q.size()){
int t=q.front();
q.pop();
st[t]=false;
for(int i=h[t];i!=-1;i=ne[i]){
int j=e[i];
if(dist[j]>dist[t]+w[i])
{
dist[j]=dist[t]+w[i];
if(!st[j]){
q.push(j);
st[j]=true;
}
}
}
}
if(dist[n]>0x3f3f3f/2) return -1;
return dist[n];
}
int main(){
scanf("%d%d",&n,&m);
memset(h,-1,sizeof h);
while(m--){
int a,b,c;
scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
add(a,b,c);
}
int t=spfa();
if(t==-1) puts("impossible");
else printf("%d\n",t);
return 0;
}