Floyd-Warshall算法过程中矩阵计算方法—十字交叉法

本文详细解析了Floyd算法在计算路径矩阵时的优化方法,通过分析矩阵特性简化计算过程,仅需关注6个关键元素的变化。采用'三条线'和'十字交叉法'策略,高效定位并更新路径值,实现简洁快速的计算流程。
前几天在看Floyd算法的时候,虽然感觉程序很简单,但是让你动手写那些过程矩阵的时候就感觉不怎么简单了,就上网找找看有木有简便的计算方法,搜索之后没有发现有现成的例子,只搜到了两句“弄两条线,从左上角挪到右下角”“十字交叉法,从左上角到右下角”,除此之外就再也木有找到有用的东西了。没有内容就创造内容,填补空白!


先来简单分析下,由于矩阵中对角线上的元素始终为0,因此以k为中间点时,从上一个矩阵到下一个矩阵变化时,矩阵的第k行,第k列和对角线上的元素是不发生改变的(对角线上都是0,因为一个顶点到自己的距离就是0,一直不变;而当k为中间点时,k到其他顶点(第k行)和其他顶点到k(第k列)的距离是不变的

因此每一步中我们只需要判断4*4-3*4+2=6个元素是否发生改变即可,也就是要判断既不在第k行第k列又不在对角线上的元素。具体计算步骤如下:k为中间点1)“三条线”:划去第k行,第k列,对角线2)“十字交叉法”:对于任一个不在三条线上的元素x,均可与另外在k行k列上的3个元素构成一个2阶矩阵x是否发生改变与2阶矩阵中不包含x的那条对角线上2个元素的和有关,若二者之和小于x,则用它们的和替换x,对应的Path矩阵中的与x相对应的位置用k来替代。。。

下面来具体看高分笔记上面的那个题目吧。。。。


详细图解:






经过以上4步就可以得到最终结果了。。。写的比较繁琐,但是看明白了之后,计算将会非常简单啊。。。。。



Floyd-Warshall 算法用于求解所有顶点对之间的最短路径问题。给定一个初始化的距离矩阵 `dist`,可以通过以下步骤使用 Floyd-Warshall 算法更新距离矩阵: 1. **初始化**:设 `dist[i][j]` 表示从顶点 `i` 到顶点 `j` 的初始距离。如果 `i` 和 `j` 之间没有直接边连接,则 `dist[i][j]` 可以设为无穷大(通常用一个很大的数表示,例如 `INF`)。 2. **算法核心**:通过迭代更新距离矩阵 `dist`,考虑每个顶点 `k` 作为中间顶点,检查是否通过 `k` 可以找到更短的路径。 具体步骤如下: - 对于每个顶点 `k`,从 1 到 `n` 进行迭代。 - 对于每一对顶点 `i` 和 `j`,从 1 到 `n` 进行迭代。 - 更新 `dist[i][j]`,如果通过顶点 `k` 从 `i` 到 `j` 的路径比当前路径更短,则更新 `dist[i][j]`。 3. **伪代码**: ```python def floyd_warshall(dist): n = len(dist) for k in range(n): for i in range(n): for j in range(n): if dist[i][k] + dist[k][j] < dist[i][j]: dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j] return dist ``` 4. **示例**: 假设初始距离矩阵 `dist` 如下: ``` INF = float('inf') dist = [ [0, 3, INF, 7], [8, 0, 2, INF], [5, INF, 0, 1], [2, INF, INF, 0] ] ``` 调用 `floyd_warshall(dist)` 后,更新后的距离矩阵 `dist` 将会包含所有顶点对之间的最短路径。 通过上述步骤,可以使用 Floyd-Warshall 算法有效地更新距离矩阵,从而找到所有顶点对之间的最短路径。
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