[spfa负环] aw852. spfa判断负环(负环+模板题)

本文介绍了如何使用SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)算法来判断图中是否存在负环。通过维护额外的边数记录数组cnt,当发现节点的边数达到图的节点数时,可确定存在负环。文章提供了详细的代码实现,并指出初始化dist数组的注意事项,以及在稀疏图和稠密图中的应用。

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1. 题目来源

链接:852. spfa判断负环

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2. 题目解析

要点: 单源最短路、负权边带负环、稀疏图 / 稠密图

思路:

  • 在原有 s p f a spfa spfa 基础上多维护一个数组 c n t cnt cnt其记录当前点的最短路经过的边数。当 d i s t [ x ] = d i s t [ t ] + w [ i ] dist[x] =dist[t]+w[i] dist[x]=dist[t]+w[i] 转移时, c n t [ x ] = c n t [ t ] + 1 cnt[x]=cnt[t]+1 cnt[x]=cnt[t]+1 也跟随转移。
  • 如果某次, c n t [ x ] ⩾ n cnt[x] \geqslant n cnt[x]n 的话,则说明存在负环,不再赘述,抽屉原理
  • 涉及到一些初始化数组的情况,更有利于理解各个算法的核心思想,将边缘操作抛弃。在代码中已经做了注释。

代码:

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

using namespace std;

const int N = 1e5+5;

int n, m;
int e[N], h[N], w[N], ne[N], idx;
int dist[N];
int cnt[N];     // 记录边数
bool st[N];

void add(int a, int b, int c) {
    e[idx] = b, w[idx] = c, ne[idx] = h[a], h[a] = idx ++;
}

// spfa判断负环
bool spfa() {       
    // 在此已经不需要对其进行初始化了,只是判断是否有负环
    // 单源点即便初始化正无穷完毕,也会将dist[1]=0,现在是多源点,也要将dist[i]=0,所以不必要初始化了
    // 也可以这样理解
    // 没有进行dist数组初始化为0x3f3f3f3f,因为当前dist数组并不存储最短路径了,任何值都可,
    // 只要比存在负环造成的负无穷大要大即可,所以0就满足情况,使用默认值即可
    
    
    queue<int> q;
    for (int i = 1; i <= n; ++i) st[i] = true, q.push(i);   // 可能1号点到不了,起始点全部入队
    
    
    
    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];
            // 队列初始时将所有点都加入队列,所以负环一定会发生更新并且一定会发生死循环到达边数为n然后返回true
            if (!st[t]) {
                if (dist[j] > dist[t] + w[i]) {     
                    dist[j] = dist[t] + w[i];
                    cnt[j] = cnt[t] + 1;
                    
                    if (cnt[j] >= n) return true;
                    
                    if (!st[j]) {
                        q.push(j);
                        st[j] = true;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return false;
}

int main() {
    cin >> n >> m;
    memset(h, -1, sizeof h);
    
    while (m --) {
        int a, b, c;
        cin >> a >> b >> c;
        add(a, b, c);
    }
    
    if (spfa()) puts("Yes");
    else puts("No");
    
    return 0;
}
### SPFA算法检测的实现及原理 SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)是一种用于解决单源最短路径问题的有效算法,尤其适用于含有权边但不包含的情况。然而,在实际应用中,如果图中存在SPFA可能陷入无限循,因此需要一种机制来检测这种特殊情况。 #### 的存在条件 指的是在一个图中存在一条回路,该回路上所有边的权重之和为数。由于每次经过这条回路都会使路径长度变得更小,理论上可以不断绕圈从而得到无穷小的距离值[^1]。 #### SPFA算法的工作方式 SPFA的核心思想是利用队列进行广度优先搜索(BFS),并通过松弛操作更新节点到起点之间的距离。具体来说,对于每一个从队列弹出的顶点u,遍历它所有的邻接点v,并尝试用当前已知的最佳路径加上(u,v)这条边的成本去改进到达v点的距离。一旦发现新的更优解,则将v重新放入队列等待进一步探索[^3]。 #### 检测的关键技术 尽管标准版SPFA不具备内置功能自动识别,但可以通过增加额外计数器变量`cnt[]`记录每个结点被访问(即入队)的最大次数来间接完成此任务: - **初始化阶段**: 设置数组 `dis[]` 表示各顶点至源点间的最小估计成本;设初值均为正无穷大(+),除了起始位置设置成零外(`dis[s]=0`)。另外定义辅助数组 `inQueue[]`,用来标记哪些顶点正处于队列之中以防重复插入相同元素浪费时间资源。 - **核心逻辑修改**: - 当某顶点再次进入队列前检查它的累计入队数目是否已经超过整个网络中的总定点数量V; 如果满足上述条件则立即终止运算并报告发现了不可接受状况—存在至少一个权闭合链表结构[^2]. 以下是具体的伪代码描述如何扩展基础版本以支持探测: ```python from collections import deque def spfa_with_negative_cycle_detection(graph, start_node, num_nodes): dis = [float('inf')] * (num_nodes + 1) cnt = [0] * (num_nodes + 1) in_queue = [False] * (num_nodes + 1) queue = deque() dis[start_node] = 0 queue.append(start_node) in_queue[start_node] = True while queue: u = queue.popleft() in_queue[u] = False for v, weight in graph[u]: if dis[v] > dis[u] + weight: dis[v] = dis[u] + weight if not in_queue[v]: cnt[v] += 1 # If a node is relaxed more than the number of nodes times, # then there must be a negative cycle. if cnt[v] >= num_nodes: return "Negative Cycle Detected" queue.append(v) in_queue[v] = True return "No Negative Cycles Found" ``` 在这个增强型函数里,我们引入了一个名为`cnt[]`的新列表跟踪各个节点经历过的放松迭代轮次。每当某个特定节点准备第二次加入工作序列之前都要先核查其对应统计数值是不是已经达到了预设界限——也就是等于总的节点个数N。如果是的话就意味着系统内部必然隐藏着某种形式上的面反馈闭现象发生,此时应该立刻停止后续计算动作并向外界发出警告信号表明遇到了非法情形[^4]。 ### 结论 综上所述,虽然原始形态下的SPFA并不自带针对形拓扑结构的有效甄别手段,不过借助简单的附加措施比如设立专门监控指标就可以轻松弥补这项缺陷进而构建更加健壮可靠的解决方案出来供人们日常开发实践当中选用。
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