Floyd算法

1.定义概览

Floyd-Warshall算法(Floyd-Warshall algorithm)是解决任意两点间的最短路径的一种算法,可以正确处理有向图或负权的最短路径问题,同时也被用于计算有向图的传递闭包。Floyd-Warshall算法的时间复杂度为O(N3),空间复杂度为O(N2)。

2.算法描述

1)算法思想原理:

Floyd算法是一个经典的动态规划算法。用通俗的语言来描述的话,首先我们的目标是寻找从点i到点j的最短路径。从动态规划的角度看问题,我们需要为这个目标重新做一个诠释(这个诠释正是动态规划最富创造力的精华所在)

从任意节点i到任意节点j的最短路径不外乎2种可能,1是直接从i到j,2是从i经过若干个节点k到j。所以,我们假设Dis(i,j)为节点u到节点v的最短路径的距离,对于每一个节点k,我们检查Dis(i,k) + Dis(k,j) < Dis(i,j)是否成立,如果成立,证明从i到k再到j的路径比i直接到j的路径短,我们便设置Dis(i,j) = Dis(i,k) + Dis(k,j),这样一来,当我们遍历完所有节点k,Dis(i,j)中记录的便是i到j的最短路径的距离。

2).算法描述:

a.从任意一条单边路径开始。所有两点之间的距离是边的权,如果两点之间没有边相连,则权为无穷大。   

b.对于每一对顶点 u 和 v,看看是否存在一个顶点 w 使得从 u 到 w 再到 v 比己知的路径更短。如果是更新它。

3).Floyd算法过程矩阵的计算----十字交叉法(暂时没看懂,望大神指教)

方法:两条线,从左上角开始计算一直到右下角 如下所示

给出矩阵,其中矩阵A是邻接矩阵,而矩阵Path记录u,v两点之间最短路径所必须经过的点

相应计算方法如下:

最后A3即为所求结果

3.算法代码实现:

 typedef struct
{
char vertex[VertexNum]; //顶点表
int edges[VertexNum][VertexNum]; //邻接矩阵,可看做边表
int n,e; //图中当前的顶点数和边数
}MGraph; void Floyd(MGraph g)
{
  int A[MAXV][MAXV];
  int path[MAXV][MAXV];
  int i,j,k,n=g.n;
  for(i=;i<n;i++)
  for(j=;j<n;j++)
  {   
A[i][j]=g.edges[i][j];
   path[i][j]=-;
  }
  for(k=;k<n;k++)
  {
  for(i=;i<n;i++)
  for(j=;j<n;j++)
  if(A[i][j]>(A[i][k]+A[k][j]))
  {
  A[i][j]=A[i][k]+A[k][j];
  path[i][j]=k;
  }
 }
}

算法时间复杂度:O(n3)

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.

hdu-2544代码:

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#define MAX 1000000
int map[][];
int n;
void flyod()
{
int i,j,k;
for(k=;k<=n;k++)
for(i=;i<=n;i++)
{
for(j=;j<=n;j++)
if(map[i][j]>(map[i][k]+map[k][j]))
map[i][j]=map[i][k]+map[k][j];
}
printf("%d\n",map[][n]);
}
int main()
{
int m;
while(scanf("%d %d",&n,&m),n||m)
{
int i,j,a,b,c;
for(i=;i<=n;i++)
for(j=;j<=n;j++)
map[i][j]=MAX;
for(i=;i<m;i++)
{
scanf("%d %d %d",&a,&b,&c);
if(c<map[a][b])
map[a][b]=map[b][a]=c;
}
flyod();
}
return ;
}
//ac
//flyod算法,31ms

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