1 问题描述

何为Floyd算法?

Floyd算法功能:给定一个加权连通图,求取从每一个顶点到其它所有顶点之间的最短距离。(PS:其实现功能也称完全最短路径问题)

Floyd算法思想:将顶点i到j的直接距离依次与顶点i到顶点j之间加入k个中间节点之后的距离进行比较,从中选出最短的一组距离,即为顶点i到顶点j的最短距离,然后重复上述步骤求取其它顶点之间的最短距离。

2 解决方案

2.1 使用Floyd算法得到最短距离示例


此处借用《算法设计与分析基础》第3版上一个插图:

其中,

D(0)表示不包含中间节点,即给定图的原始权重矩阵;

D(1)表示加入一个中间节点a;

D(2)表示在D(1)的基础上再加入一个中间节点b;

D(3)表示在D(2)的基础上再加入一个中间节点c;

D(4)表示在D(3)的基础上再加入一个中间节点d,这时就可得到最终结果。

每次加入一个中间节点后,都要更新所有顶点之间的最短距离,直到所有顶点均可以作为中间顶点之后,才算更新完毕,即可得到最终结果。

2.2 具体编码

Floyd是计算每对顶点间最短路径的经典算法,其采用的思想是动态规划法。

时间复杂度是雷打不动的O(n^3)。

注意,Floyd算法计算最短距离可以有负权值的边,但不能有权值和为负数的回路。

下面代码中所用图的数据便是2.1中示例图的数据。

package com.liuzhen.chapter9;

public class Floyd {
/*
* 参数adjMatrix:给定连通图的权重矩阵,其中权重为-1表示两个顶点不能直接相连
* 函数功能:返回所有顶点之间的最短距离权重矩阵
*/
public void getShortestPaths(int[][] adjMatrix) {
for(int k = 0;k < adjMatrix.length;k++) {
for(int i = 0;i < adjMatrix.length;i++) {
for(int j = 0;j < adjMatrix.length;j++) {
if(adjMatrix[i][k] != -1 && adjMatrix[k][j] != -1) {
int temp = adjMatrix[i][k] + adjMatrix[k][j]; //含有中间节点k的顶点i到顶点j的距离
if(adjMatrix[i][j] == -1 || adjMatrix[i][j] > temp)
adjMatrix[i][j] = temp;
}
}
}
}
} public static void main(String[] args) {
Floyd test = new Floyd();
int[][] adjMatrix = {{0,-1,3,-1},
{2,0,-1,-1},
{-1,7,0,1},
{6,-1,-1,0}};
test.getShortestPaths(adjMatrix);
System.out.println("使用Floyd算法得到的所有顶点之间的最短距离权重矩阵为:");
for(int i = 0;i < adjMatrix.length;i++) {
for(int j = 0;j < adjMatrix[0].length;j++)
System.out.print(adjMatrix[i][j]+" ");
System.out.println();
}
}
}

运行结果:

使用Floyd算法得到的所有顶点之间的最短距离权重矩阵为:
0 10 3 4
2 0 5 6
7 7 0 1
6 16 9 0

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