图的四种最短路径算法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

本文总结了图的几种最短路径算法的实现：深度或广度优先搜索算法，弗洛伊德算法，迪杰斯特拉算法，Bellman-Ford算法

1），深度或广度优先搜索算法（解决单源最短路径） 从起始结点开始访问所有的深度遍历路径或广度优先路径，则到达终点结点的路径有多条，取其中路径权值最短的一条则为最短路径。

下面是核心代码：

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1. void dfs(int cur, int dst){
2. /***operation***/
4. /***operation***/
5. if(minPath < dst) return;//当前走过路径大于之前最短路径，没必要再走下去
6. if(cur == n){ //临界条件
7. if(minPath > dst) minPath = dst;
8. return;
9. }
10. else{
11. int i;
12. for(i = 1; i <= n; i ){
13. if(edge[cur][i] != inf && edge[cur][i] != 0 && mark[i] == 0){
14. mark[i] = 1;
15. dfs(i, dst edge[cur][i]);
16. mark[i] = 0; //需要在深度遍历返回时将访问标志置0
17. }
18. }
19. return;
20. }
21. }

例1：下面是城市的地图，注意是单向图，求城市1到城市5的最短距离。(引用的是上次总结的图论（一）中1）的例2)

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1. /***先输入n个结点，m条边，之后输入有向图的m条边，边的前两元素表示起始结点，第三个值表权值，输出1号城市到n号城市的最短距离***/
2. /***算法的思路是访问所有的深度遍历路径，需要在深度遍历返回时将访问标志置0***/
3. #include <iostream>
4. #include <iomanip>
5. #define nmax 110
6. #define inf 999999999
7. using namespace std;
8. int n, m, minPath, edge[nmax][nmax], mark[nmax];//结点数，边数，最小路径，邻接矩阵，结点访问标记
9. void dfs(int cur, int dst){
10. /***operation***/
12. /***operation***/
13. if(minPath < dst) return;//当前走过路径大于之前最短路径，没必要再走下去
14. if(cur == n){ //临界条件
15. if(minPath > dst) minPath = dst;
16. return;
17. }
18. else{
19. int i;
20. for(i = 1; i <= n; i ){
21. if(edge[cur][i] != inf && edge[cur][i] != 0 && mark[i] == 0){
22. mark[i] = 1;
23. dfs(i, dst edge[cur][i]);
24. mark[i] = 0;
25. }
26. }
27. return;
28. }
29. }
31. int main(){
32. while(cin >> n >> m && n != 0){
33. //初始化邻接矩阵
34. int i, j;
35. for(i = 1; i <= n; i ){
36. for(j = 1; j <= n; j ){
37. edge[i][j] = inf;
38. }
39. edge[i][i] = 0;
40. }
41. int a, b;
42. while(m–){
43. cin >> a >> b;
44. cin >> edge[a][b];
45. }
46. //以dnf(1)为起点开始递归遍历
47. memset(mark, 0, sizeof(mark));
48. minPath = inf;
49. mark[1] = 1;
50. dfs(1, 0);
51. cout << minPath << endl;
52. }
53. return 0;
54. }

程序运行结果如下：

2），弗洛伊德算法（解决多源最短路径）：时间复杂度O(n^3),空间复杂度O(n^2) 基本思想：最开始只允许经过1号顶点进行中转，接下来只允许经过1号和2号顶点进行中转……允许经过1~n号所有顶点进行中转，来不断动态更新任意两点之间的最短路程。即求从i号顶点到j号顶点只经过前k号点的最短路程。

分析如下：1，首先构建邻接矩阵Floyd[n 1][n 1]，假如现在只允许经过1号结点，求任意两点间的最短路程，很显然Floyd[i][j] = min{Floyd[i][j], Floyd[i][1] Floyd[1][j]}，代码如下：

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1. for(i = 1; i <= n; i ){
2. for(j = 1; j <= n; j ){
3. if(Floyd[i][j] > Floyd[i][1] Floyd[1][j])
4. Floyd[i][j] = Floyd[i][1] Floyd[1][j];
5. }
6. }

2，接下来继续求在只允许经过1和2号两个顶点的情况下任意两点之间的最短距离，在已经实现了从i号顶点到j号顶点只经过前1号点的最短路程的前提下，现在再插入第2号结点，来看看能不能更新更短路径，故只需在步骤1求得的Floyd[n 1][n 1]基础上，进行Floyd[i][j] = min{Floyd[i][j], Floyd[i][2] Floyd[2][j]}；…… 3，很显然，需要n次这样的更新，表示依次插入了1号，2号……n号结点，最后求得的Floyd[n 1][n 1]是从i号顶点到j号顶点只经过前n号点的最短路程。故核心代码如下：

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1. #define inf 99999999
2. for(k = 1; k <= n; k ){
3. for(i = 1; i <= n; i ){
4. for(j = 1; j <= n; j ){
5. if(Floyd[i][k] < inf && Floyd[k][j] < inf && Floyd[i][j] > Floyd[i][k] Floyd[k][j])
6. Floyd[i][j] = Floyd[i][k] Floyd[k][j];
7. }
8. }
9. }

例1：寻找最短的从商店到赛场的路线。其中商店在1号结点处，赛场在n号结点处，1~n结点中有m条线路双向连接。

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1. /***先输入n，m，再输入m个三元组，n为路口数，m表示有几条路其中1为商店，n为赛场，三元组分别表起点，终点，该路径长，输出1到n的最短路径***/
2. #include <iostream>
3. using namespace std;
4. #define inf 99999999
5. #define nmax 110
6. int edge[nmax][nmax], n, m;
7. int main(){
8. while(cin >> n >> m && n!= 0){
9. //构建邻接矩阵
10. int i, j;
11. for(i = 1; i <= n; i ){
12. for(j = 1; j <= n; j ){
13. edge[i][j] = inf;
14. }
15. edge[i][i] = 0;
16. }
17. while(m–){
18. cin >> i >> j;
19. cin >> edge[i][j];
20. edge[j][i] = edge[i][j];
21. }
22. //使用弗洛伊德算法
23. int k;
24. for(k = 1; k <= n; k ){
25. for(i = 1; i <= n; i ){
26. for(j = 1; j <= n; j ){
27. if(edge[i][k] < inf && edge[k][j] < inf && edge[i][j] > edge[i][k] edge[k][j])
28. edge[i][j] = edge[i][k] edge[k][j];
29. }
30. }
31. }
32. cout << edge[1][n] << endl;
33. }
34. return 0;
35. }

程序运行结果如下：

3），迪杰斯特拉算法（解决单源最短路径） 基本思想：每次找到离源点（如1号结点）最近的一个顶点，然后以该顶点为中心进行扩展，最终得到源点到其余所有点的最短路径。 基本步骤：1，设置标记数组book[]：将所有的顶点分为两部分,已知最短路径的顶点集合P和未知最短路径的顶点集合Q，很显然最开始集合P只有源点一个顶点。book[i]为1表示在集合P中； 2，设置最短路径数组dst[]并不断更新：初始状态下，令dst[i] = edge[s][i](s为源点，edge为邻接矩阵)，很显然此时dst[s]=0，book[s]=1。此时，在集合Q中可选择一个离源点s最近的顶点u加入到P中。并依据以u为新的中心点，对每一条边进行松弛操作(松弛是指由结点s–>j的途中可以经过点u，并令dst[j]=min{dst[j], dst[u] edge[u][j]})，并令book[u]=1; 3，在集合Q中再次选择一个离源点s最近的顶点v加入到P中。并依据v为新的中心点，对每一条边进行松弛操作(即dst[j]=min{dst[j], dst[v] edge[v][j]}),并令book[v]=1; 4，重复3，直至集合Q为空。 以下是图示：

核心代码如下所示：

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1. #define inf 99999999
2. /***构建邻接矩阵edge[][],且1为源点***/
3. for(i = 1; i <= n; i ) dst[i] = edge[1][s]；
4. for(i = 1; i <= n; i ) book[i] = 0;
5. book[1] = 1;
6. for(i = 1; i <= n-1; i ){
7. //找到离源点最近的顶点u，称它为新中心点
8. min = inf;
9. for(j = 1; j <= n; j ){
10. if(book[j] == 0 && dst[j] < min){
11. min = dst[j];
12. u = j;
13. }
14. }
15. book[u] = 1;
16. //更新最短路径数组
17. for(k = 1; k <= n; k ){
18. if(edge[u][k] < inf && book[k] == 0){
19. if(dst[k] > dst[u] edge[u][k])
20. dst[k] = dst[u] edge[u][k];
21. }
22. }
23. }

例1：给你n个点，m条无向边，每条边都有长度d和花费p，给你起点s，终点t，要求输出起点到终点的最短距离及其花费，如果最短距离有多条路线，则输出花费最少的。 输入：输入n,m，点的编号是1~n,然后是m行，每行4个数 a,b,d,p，表示a和b之间有一条边，且其长度为d，花费为p。最后一行是两个数s,t;起点s，终点 t。n和m为 0 时输入结束。(1<n<=1000, 0<m<100000, s != t) 输出：输出一行，有两个数， 最短距离及其花费。 分析：由于每条边有长度d和花费p，最好构建边结构体存放，此外可以使用邻接链表，使用邻接链表时需要将上面的核心代码修改几个地方：

1，初始化dst[]时使用结点1的邻接链表； 2，更新最短路径数组时，k的范围由1~n变为1~edge[u].size()。先采用邻接矩阵解决此题，再使用邻接表解决此题，两种方法的思路都一样：初始化邻接矩阵或邻接链表，并 初始化最短路径数组dst —-> n-1轮边的松弛中，先找到离新源点最近的中心点u，之后根据中心点u为转折点来更新路径数组。

使用邻接矩阵求解：

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1. /***对于无向图，输入n,m，点的编号是1~n,然后是m行，每行4个数 a,b,d,p，表示a和b之间有一条边，且其长度为d，花费为p。最后一行是两个数s,t;起点s，终点 t。***/
2. /***n和m为 0 时输入结束。(1<n<=1000, 0<m<100000, s != t) 输出：输出一行，有两个数， 最短距离及其花费。***/
3. #include <iostream>
4. #include <iomanip>
5. using namespace std;
6. #define nmax 1001
7. #define inf 99999999
8. struct Edge{
9. int len;
10. int cost;
11. };
12. Edge edge[nmax][nmax];
13. int dst[nmax], spend[nmax], book[nmax], n, m, stNode, enNode;
14. int main(){
15. while(cin >> n >> m && n != 0 && m != 0){
16. int a, b, i, j;
17. //构建邻接矩阵和最短路径数组
18. for(i = 1; i <= n; i ){
19. for(j = 1; j <= n; j ){
20. edge[i][j].cost = 0;
21. edge[i][j].len = inf;
22. }
23. edge[i][i].len = 0;
24. }
25. while(m–){
26. cin >> a >> b;
27. cin >> edge[a][b].len >> edge[a][b].cost;
28. edge[b][a].len = edge[a][b].len;
29. edge[b][a].cost = edge[a][b].cost;
30. }
31. cin >> stNode >> enNode;
32. for(i = 1; i <= n; i ){
33. dst[i] = edge[stNode][i].len;
34. spend[i] = edge[stNode][i].cost;
35. }
36. memset(book, 0, sizeof(book));
37. book[stNode] = 1;
38. //开始迪杰斯特拉算法，进行剩余n-1次松弛
39. int k;
40. for(k = 1; k <= n-1; k ){
41. //找离源点最近的顶点u
42. int minNode, min = inf;
43. for(i = 1; i <= n; i ){
44. if(book[i] == 0 && min > dst[i] /* || min == dst[i]&& edge[stNode][min].cost > edge[stNode][i].cost*/){
45. min = dst[i];
46. minNode = i;
47. }
48. }
49. //cout << setw(2) << minNode;
50. book[minNode] = 1;//易错点1，错写成book[i]=1
51. //以中心点u为转折点来更新路径数组和花费数组
52. for(i = 1; i <= n; i ){
53. if(book[i] == 0 && dst[i] > dst[minNode] edge[minNode][i].len || dst[i] == dst[minNode] edge[minNode][i].len && spend[i] > spend[minNode] edge[minNode][i].cost){
54. dst[i] = dst[minNode] edge[minNode][i].len;//易错点2，错写成dst[i]
55. spend[i] = spend[minNode] edge[minNode][i].cost;
56. }
57. }
58. }
59. cout << dst[enNode] << setw(3) << spend[enNode] << endl;
60. }
61. return 0;
62. }

程序运行结果如下：

使用邻接链表求解：

[cpp] view plain copy

1. /***对于无向图，输入n,m，点的编号是1~n,然后是m行，每行4个数 a,b,d,p，表示a和b之间有一条边，且其长度为d，花费为p。最后一行是两个数s,t;起点s，终点 t。***/
2. /***n和m为 0 时输入结束。(1<n<=1000, 0<m<100000, s != t) 输出：输出一行，有两个数， 最短距离及其花费。***/
3. #include <iostream>
4. #include <iomanip>
5. #include <vector>
6. using namespace std;
7. #define nmax 1001
8. #define inf 99999999
9. struct Edge{
10. int len;
11. int cost;
12. int next;
13. };
14. vector<Edge> edge[nmax];
15. int dst[nmax], spend[nmax], book[nmax], n, m, stNode, enNode;
16. int main(){
17. while(cin >> n >> m && n != 0 && m != 0){
18. int a, b, i, j;
19. //构建邻接表和最短路径数组
20. for(i = 1; i <= n; i ) edge[i].clear();
21. while(m–){
22. Edge tmp;
23. cin >> a >> b;
24. tmp.next = b;
25. cin >> tmp.len >> tmp.cost;
26. edge[a].push_back(tmp);
27. tmp.next = a;
28. edge[b].push_back(tmp);
29. }
30. cin >> stNode >> enNode;
31. for(i = 1; i <= n; i ) dst[i] = inf; //注意2，别忘记写此句来初始化dst[]
32. for(i = 0; i < edge[stNode].size(); i ){ //注意1，从下标0开始存元素，误写成i <= edge[stNode].size()
33. dst[edge[stNode][i].next] = edge[stNode][i].len;
34. //cout << dst[2] << endl;
35. spend[edge[stNode][i].next] = edge[stNode][i].cost;
36. }
37. memset(book, 0, sizeof(book));
38. book[stNode] = 1;
39. //开始迪杰斯特拉算法，进行剩余n-1次松弛
40. int k;
41. for(k = 1; k <= n-1; k ){
42. //找离源点最近的顶点u
43. int minnode, min = inf;
44. for(i = 1; i <= n; i ){
45. if(book[i] == 0 && min > dst[i] /* || min == dst[i]&& edge[stnode][min].cost > edge[stnode][i].cost*/){
46. min = dst[i];
47. minnode = i;
48. }
49. }
50. //cout << setw(2) << minnode;
51. book[minnode] = 1;//易错点1，错写成book[i]=1
52. //以中心点u为转折点来更新路径数组和花费数组
53. for(i = 0; i < edge[minnode].size(); i ){
54. int t = edge[minnode][i].next;//别忘了加此句，表示与结点minnode相邻的点
55. if(book[t] == 0 && dst[t] > dst[minnode] edge[minnode][i].len || dst[t] == dst[minnode] edge[minnode][i].len && spend[t] > spend[minnode] edge[minnode][i].cost){
56. dst[t] = dst[minnode] edge[minnode][i].len;
57. spend[t] = spend[minnode] edge[minnode][i].cost;
58. }
59. }
60. }
61. cout << dst[enNode] << setw(3) << spend[enNode] << endl;
62. }
63. return 0;
64. }

程序运行结果如下：

使用邻接表时，注意更新dst[]，book[]时要使用邻接表元素对应下标中的next成员，而涉及到权值加减时时需要使用邻接表中的对应下标来取得权值；而使用邻接矩阵就没这么多顾虑了，因为这时候邻接矩阵对应下标和dst[]要更新元素的下标正好一致，都是从1开始编号。

4），Bellman-Ford算法(解决负权边，解决单源最短路径，前几种方法不能求含负权边的图)：：时间复杂度O(nm),空间复杂度O(m) 主要思想：对所有的边进行n-1轮松弛操作，因为在一个含有n个顶点的图中，任意两点之间的最短路径最多包含n-1边。换句话说，第1轮在对所有的边进行松弛后，得到的是从1号顶点只能经过一条边到达其余各定点的最短路径长度。第2轮在对所有的边进行松弛后，得到的是从1号顶点只能经过两条边到达其余各定点的最短路径长度，…… 以下是图示：

此外，Bellman_Ford还可以检测一个图是否含有负权回路：如果在进行n-1轮松弛后仍然存在dst[e[i]] > dst[s[i]] w[i]。算法核心代码如下：

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1. #define inf 999999999
2. for(i = 1; i <= n; i ) dst[i] = inf;
3. dst[1] = 0;
4. for(k = 1; k <= n-1; k ){
5. for(i = 1; i <= m; i ){
6. if(dst[e[i]] > dst[s[i]] w[i])
7. dst[e[i]] = dst[s[i]] w[i];
8. }
9. }
10. //检测负权回路
11. flag = 0;
12. for(i = 1; i <= m; i ){
13. if(dst[e[i]] > dst[s[i]] w[i])
14. flag = 1;
15. }
16. if(flag) cout << “此图含有负权回路”;

例1：对图示中含负权的有向图，输出从结点1到各结点的最短路径，并判断有无负权回路。

[cpp] view plain copy

1. /***先输入n，m，分别表结点数和边数，之后输入m个三元组，各表起点，终点，边权，输出1号结点到各结点的最短路径****/
2. #include <iostream>
3. #include <iomanip>
4. using namespace std;
5. #define nmax 1001
6. #define inf 99999999
7. int n, m, s[nmax], e[nmax], w[nmax], dst[nmax];
8. int main(){
9. while(cin >> n >> m && n != 0 && m != 0){
10. int i, j;
11. //初始化三个数组：起点数组s[],终点数组e[],权值数组w[],最短路径数组dst[]
12. for(i = 1; i <= m; i )
13. cin >> s[i] >> e[i] >> w[i];
14. for(i = 1; i <= n; i )
15. dst[i] = inf;
16. dst[1] = 0;
17. //使用Bellman_Ford算法
18. for(j = 1; j <= n-1; j ){
19. for(i = 1; i <= m; i ){
20. if(dst[e[i]] > dst[s[i]] w[i])
21. dst[e[i]] = dst[s[i]] w[i];
22. }
23. }
24. //测试是否有负权回路并输出
25. int flag = 0;
26. for(i = 1; i <= m; i )
27. if(dst[e[i]] > dst[s[i]] w[i])
28. flag = 1;
29. if(flag) cout << “此图含有负权回路n”;
30. else{
31. for(i = 1; i <= n; i ){
32. if(i == 1)
33. cout << dst[i];
34. else
35. cout << setw(3) << dst[i];
36. }
37. cout << endl;
38. }
39. }
40. return 0;
41. }

程序运行结果如下：

原文：http://blog.csdn.net/qibofang/article/details/51594673#

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/135932.html原文链接：https://javaforall.cn