Floyd —Warshall(最短路及其他用法详解)

2020-10-28 10:36:27 浏览数 (1)

一、多元最短路求法

多元都求出来了,单源的肯定也能求。 思想是动态规划的思想:从任意节点A到任意节点B的最短路径不外乎2种可能,1是直接从A到B,2是从A经过若干个节点X到B。所以,我们假设Dis(AB)为节点A到节点B的最短路径的距离,对于每一个节点X,我们易写出状态转移方程Dis(AB) =min(Dis(AX) Dis(XB) ,Dis(AB))这样一来,当我们遍历完所有节点X,Dis(AB)中记录的便是A到B的最短路径的距离。

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memset(Dis,0x3f,sizeof(Dis);
//初始化,这里采用0x3f而非0x7f,是当两个0x7f7f7f7f相加符号变号成为一个无穷小量。
void floyd(int N)
{
	int i,j,k;
	for(k=0;k<N;k  )
	{
		for(i=0;i<N;i  )
		{
			for(j=0;j<N;j  )
			{
				if(Dis[i][k] Dis[k][j]<Dis[i][j])
				{
					Dis[i][j]=Dis[i][k] Dis[k][j];
 
				}
			}
		}
	}
}

这里一定要把K写到外边,需要先更新K前面的点在更新K后的点才有意义。

结合代码 并参照上图所示 我们来模拟执行下 这样才能加深理解: 第一关键步骤:当k执行到x,i=v,j=u时,计算出v到u的最短路径要通过x,此时v、u联通了。 第二关键步骤:当k执行到u,i=v,j=y,此时计算出v到y的最短路径的最短路径为v到u,再到y(此时v到u的最短路径上一步我们已经计算过来,直接利用上步结果)。 第三关键步骤:当k执行到y时,i=v,j=w,此时计算出最短路径为v到y(此时v到y的最短路径长在第二步我们已经计算出来了),再从y到w。 依次扫描每一点(k),并以该点作为中介点,计算出通过k点的其他任意两点(i,j)的最短距离,这就是floyd算法的精髓!同时也解释了为什么k点这个中介点要放在最外层循环的原因.

完整代码:

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#include<iostream>
#include<stack>
using namespace std;
#define MAX 1000
int Graph[MAX][MAX];
int Dis[MAX][MAX];
#define infinite 1000
int path[MAX][MAX];
 
void floyd(int N)
{
	int i,j,k;
	for(k=0;k<N;k  )
	{
		for(i=0;i<N;i  )
		{
			for(j=0;j<N;j  )
			{
				if(Dis[i][k] Dis[k][j]<Dis[i][j])
				{
					Dis[i][j]=Dis[i][k] Dis[k][j];
					path[i][j]=k;
 
				}
			}
		}
	}
 
}
 
void print_path(int N)
{
	int i,j;
	for(i=0;i<N;i  )
	{
		for(j=0;j<N;j  )
		{
			if((i!=j) &&Dis[i][j]!=infinite)
			{
				cout<<i 1<<"----"<<j 1<<"   distance:"<<Dis[i][j]<<endl;
				cout<<"path:"<<endl;
				int k=j;
				stack <int> ph;
				do
				{
					k=path[i][k];
					ph.push(k);
				}while(k!=i);
				cout<<ph.top() 1;
				ph.pop();
				while(!ph.empty())
				{
					cout<<"->"<<ph.top() 1;
					ph.pop();
				}
				cout<<"->"<<j 1<<endl;
			}
		}
	}
}
 
void main()
{
	int N,i,j;
	cin>>N;
	for(i=0;i<N;i  )
	{
		for(j=0;j<N;j  )
		{
			int g;
			cin>>g;
			Graph[i][j]=g;
			Dis[i][j]=g;
		}
	}
//初始化路径
		for(i=0;i<N;i  )
		{
			for(j=0;j<N;j  )
			{
				path[i][j]=i;
			}
		}
	floyd(N);
	print_path(N);
    system("pause");
}

二、连通性

讲Dis[i][j]不连联通时设置为0,联通时设置为1. 则可得状态转移方程 dis[i][j]=dp[i][j]||(dp[i][k]&&dp[k][j]); 跟上面代码除了状态转移方程之外还有初始化不同,这个都初始化为0; 其余都一样。要么ij直接连通,要么ij通过K联通。

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void floyd(int N)
{
	int i,j,k;
	for(k=0;k<N;k  )
	{
		for(i=0;i<N;i  )
		{
			for(j=0;j<N;j  )
			{
				if((dp[i][k]&&dp[k][j])&&!Dis[i][j])
				{
					Dis[i][j]=Dis[i][k] Dis[k][j];
					path[i][j]=k;
				}
			}
		}
	} 
}

三、求无向图中可以删除一些边,使得任意两点的最短路不改变,求这些边能删除的最大的条数。(最小生成树问题)

首先先在输入边的时候将重边去掉,保留最小的。 然后进行佛洛依德。 如果原来两点的最短距离大于经过第三个点的最短距离的话,那么我们就将这两点的最短距离 替换成经过第三条边的最短距离,当循环节结束后通过对比两点之间的距离变化,即可知哪些边将被删去。但是~~~当两点之间本来没有边的情况下,我们肯定是经过第三个点所到达的。那么就没有替换原来的边,这种情况的话,就直接continue;

四、无向图最小环

若用dis[i][j]表示ij之间的最小值,则由i j 加线外一点k的环值为dis[i][j] length[i][k] length[k][j]; 枚举中间点k,在用其更新最短路前,先找最小环,令1<=i<j<k,即k点必定不在i,j的最短路上,则这个环中至少有三个点,可得状态转移方程 ans=min(ans,dis[i][j] length[i][k] length[k][j]);

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#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <map>
#include <queue>
#include <algorithm>
 
using namespace std;
 
struct Node {
    int s[9];//s数组表示包括本端所连的fence
 
    Node() {
        memset(s,0,sizeof(s));
    }
 
    bool operator < (const Node& a) const {
    for(int i=0;i<9;  i)
        if(s[i]<a.s[i])
            return true;
        else if(s[i]>a.s[i])
            return false;
    return false;
}

bool operator ==(const Node& a) const {
    for(int i=0;i<9;  i)
        if(s[i]!=a.s[i])
            return false;
    return true;
}

}fence[205]; 
int n,s,ls,ns,n1s,n2s,sta,des,cur;
int g[105][105],cnt=0,dis[105][105];
bool vis[105];
map<Node,int> mp; 
int floyd() {
    int ans=0x1f1f1f1f;
    for(int i=1;i<=n;  i)
        for(int j=i;j<=n;  j)
            dis[i][j]=dis[j][i]=g[i][j];
 
    for(int k=1;k<=cnt;  k) {
        for(int i=1;i<k;  i)//寻找最小环
        for(int j=i 1;j<k;  j)
            if(dis[i][j] g[i][k] g[k][j]<ans)//由于此处会存在三个INF相加,所以INF设为0x1f1f1f1f
                ans=dis[i][j] g[i][k] g[k][j]; 
    for(int i=1;i<=n;  i)//更新最短路
        for(int j=1;j<=n;  j)
            if(dis[i][j]>dis[i][k] dis[k][j])
                dis[i][j]=dis[i][k] dis[k][j];
}
return ans;
} 
int main() {
    //freopen("fence6.in","r",stdin);
   // freopen("fence6.out","w",stdout);
 
    memset(g,0x1f,sizeof(g));
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;  i) {//读入边数据,并给每个点标一个数
        scanf("%d%d%d%d",&s,&ls,&n1s,&n2s);
        fence[i<<1].s[8]=fence[(i<<1)|1].s[8]=s;
 
    while(n1s-->0)
        scanf("%d",&fence[i<<1].s[n1s]);
    sort(fence[i<<1].s,fence[i<<1].s 9);
    if(mp[fence[i<<1]]==0)
        mp[fence[i<<1]]=  cnt;

    while(n2s-->0)
        scanf("%d",&fence[(i<<1)|1].s[n2s]);
    sort(fence[(i<<1)|1].s,fence[(i<<1)|1].s 9);
    if(mp[fence[(i<<1)|1]]==0)
        mp[fence[(i<<1)|1]]=  cnt;

    sta=mp[fence[i<<1]];
    des=mp[fence[(i<<1)|1]];
    g[sta][des]=g[des][sta]=ls;//边信息转成点信息
}
printf("%dn",floyd());
return 0;
}

五、传递闭包问题

邻接矩阵是显示两点的直接关系,如a直接能到b,就为1。而传递闭包显示的是传递关系,如a不能直接到c,却可以通过a到b到d再到c,因此a到c为1。

另外矩阵A进行自乘即A{2}得到的矩阵中,为1的值表示走最多两步可以到达。A{3}矩阵中为1的值表示,最多走三步可以到达。 简单来说,就是有向图确定先后顺序。

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/*
题目:n头牛进行m场比赛,问能确定排名的有多少头牛。
  解答:构造一个n个点的有向图,如果牛a胜b,那么a->b,如果a->b,b->c,则有a->c,这个用floyd。
  最后得到该图的传递闭包link的二维数组。最后统计每一个点入度和出度和为n-1的点的个数即可。
*/
#include<stdio.h>
#include<string.h>
const int MAX=105;
/*
有向图的传递闭包!
注意传递之前一定要初始化!
如果i!=j&&(i,j)不属于E(边的集合) t[i][j]=0;
如果i=j||(i,j)属于E(边的集合)     t[i][j]=1;
*/
 
//传递闭包
void Transitive_Closure(int n,bool t[][MAX])
{
	int i,j,k;
	for(k=1;k<=n;k  )
		for(i=1;i<=n;i  )
			for(j=1;j<=n;j  )
				t[i][j]=t[i][j]|(t[i][k]&t[k][j]);
}
int main()
{
	int n,i,j,m,st,ed,sum,num;
	bool t[MAX][MAX];
	while(scanf("%d%d",&n,&m))
	{
		if(n==0&&m==0)
			return 0;
		memset(t,false,sizeof(t));
		for(i=1;i<=n;i  )
			t[i][i]=true;
		for(i=1;i<=m;i  )
		{
			scanf("%d%d",&st,&ed);
			t[st][ed]=true;
		}//上面的代码都是初始化
		Transitive_Closure(n,t);
		sum=0;
		for(i=1;i<=n;i  )
		{
			num=0;
			for(j=1;j<=n;j  )
				if(i==j)
					continue;
				else
					num =(t[i][j]||t[j][i]);//统计出度和入度的个数!
				sum =(num==n-1);
		}
		printf("%dn",sum);
	}
	return 0;
}
/*
5 5
4 3
4 2
3 2
1 2
2 5
  2
*/

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