2017-07-27  22:18:11

writer:pprp

SPFA算法实质与Bellman-Ford算法的实质一样,每次都要去更新最短路径的估计值。

优化:只有那些在前一遍松弛中改变了距离点的值的点,才可能引起他们邻接点的距离估计值的改变;

做法:使用队列来缩小搜索范围的;

首先要将个点距离估计值设为+无穷,并将起始点加入队列。如果通过队列中的点i到相邻点j的距离小于原来到点j的距离,

即d[j]>d[i]+w[i][j]则d[j] = d[i] + w[i][j];将j点加入队列。当队列为空的时候,才能说明一丘处从起始点到任一点的最短距离。

为了防止同一个点多次出现在队列里,需要对该点做标记以确定带点是够存在于队列中;

注意点:仅当图不存在负权回路,SPFA才能正常工作;

判断负权回路方法有很多:

  1. 记录每个节点的进队次数,超过n说明有负权;
  2. 记录这个节点在路径所处位置ord[i],每次更新的时候ord[i] = dor[x]+1;超过n证明有负权

代码如下:

#include <iostream>
#include <queue> using namespace std; const int INF = ; struct node
{
int n;
int v;
node*next;
node()
{
n = ;
next = NULL;
}
}*e[]; //存放每一个点到别的点的边
int d[]; //估计值
bool c[]; //判断该顶点是否存在与队列中
queue<int> qu; //队列
int n,m; //n是顶点数,m是边的数目 void init()
{
cin >> n >> m;
node*p;
int x,y,v;
for(int i = ; i <= n; i++)
{
cin >> x >> y >> v;
p = new node();
p->n = y;
p->v = v;
if(e[x]==NULL)
e[x] = p;
else
{
p->next = e[x]->next;
e[x]->next = p;
}
}
} void spfa(int x)
{
int i;
node*p;
qu.push(x); // 将起始点加入队列
for(i = ; i <= n; i++)
d[i] = INF;
d[x] = ;
for(i =; i<=(int)qu.size(); i++) //读取队列
{
p = e[qu.front()]; //和qu相连的边
while(p!=NULL)
{
if(d[qu.front()]+p->v < d[p->n])
{
d[p->n] = d[qu.front()]+p->v; //更新距离
if(!c[p->n]) //如果p->n点没有在队列里
{
c[p->n] = ;
qu.push(p->n);
}
}
p = p->next; //下一个点
}
c[qu.front()]=;
     qu.pop(); //该点出队
}
for(i=; i<=n; i++)
cout <<d[i]<<" ";
cout << endl; } int main()
{
init();
spfa();
return ;
}

之后还要再看一下

SPFA算法 - Bellman-ford算法的进一步优化的更多相关文章

  1. Bellman—Ford算法思想

    ---恢复内容开始--- Bellman—Ford算法能在更普遍的情况下(存在负权边)解决单源点最短路径问题.对于给定的带权(有向或无向)图G=(V,E),其源点为s,加权函数w是边集E的映射.对图G ...

  2. Bellman - Ford 算法解决最短路径问题

    Bellman - Ford 算法: 一:基本算法 对于单源最短路径问题,上一篇文章中介绍了 Dijkstra 算法,但是由于 Dijkstra 算法局限于解决非负权的最短路径问题,对于带负权的图就力 ...

  3. Dijkstra算法与Bellman - Ford算法示例(源自网上大牛的博客)【图论】

    题意:题目大意:有N个点,给出从a点到b点的距离,当然a和b是互相可以抵达的,问从1到n的最短距离 poj2387 Description Bessie is out in the field and ...

  4. poj1860 bellman—ford队列优化 Currency Exchange

    Currency Exchange Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 30000K Total Submissions: 22123   Accepted: 799 ...

  5. 图论——最短路径 Dijkstra算法、Floyd算法

    1.弗洛伊德算法(Floyd) 弗洛伊算法核心就是三重循环,M [ j ] [ k ] 表示从 j 到 k 的路径,而 i 表示当前 j 到 k 可以借助的点:红色部分表示,如果 j 到 i ,i 到 ...

  6. uva 558 - Wormholes(Bellman Ford判断负环)

    题目链接:558 - Wormholes 题目大意:给出n和m,表示有n个点,然后给出m条边,然后判断给出的有向图中是否存在负环. 解题思路:利用Bellman Ford算法,若进行第n次松弛时,还能 ...

  7. 图论算法——最短路径Dijkstra,Floyd,Bellman Ford

    算法名称 适用范围 算法过程 Dijkstra 无负权 从s开始,选择尚未完成的点中,distance最小的点,对其所有边进行松弛:直到所有结点都已完成 Bellman-Ford 可用有负权 依次对所 ...

  8. 机器学习优化算法之EM算法

    EM算法简介 EM算法其实是一类算法的总称.EM算法分为E-Step和M-Step两步.EM算法的应用范围很广,基本机器学习需要迭代优化参数的模型在优化时都可以使用EM算法. EM算法的思想和过程 E ...

  9. 算法 | 串匹配算法之KMP算法及其优化

    主串 s:A B D A B C A B C 子串 t:  A B C A B 问题:在主串 s 中是否存在一段 t 的子串呢? 形如上述问题,就是串匹配类问题.[串匹配--百度百科] 串匹配问题是一 ...

  10. 行为识别笔记:improved dense trajectories算法(iDT算法)(转载)

    iDT算法是行为识别领域中非常经典的一种算法,在深度学习应用于该领域前也是效果最好的算法.由INRIA的IEAR实验室于2013年发表于ICCV.目前基于深度学习的行为识别算法效果已经超过了iDT算法 ...

随机推荐

  1. Win10-64位 免安装版Mysql8下载安装运行

    今天忙活了很久去下载安装Mysql,感觉网上的那些教程怎么都对不上呢,很奇怪,不过我乱点一通至少能用了,先凑和着用吧... 记录一下, 要是不对的,以后再修改...windows10系统 2018-5 ...

  2. Java 常用语法和数据结构

    Collection 首先Java中的collection都是支持泛型和类型安全 由于Java单根继承, 所以不指定, 可以在collection里面放任何对象, collection会都当作obje ...

  3. 【pip】【conda】

    1.指定python包安裝版本==  指定python包安裝源-i: pip2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 2.配置文件换源 vi ~/.p ...

  4. CNI flannel插件

    // plugins/meta/flannel/flannel.go func cmdAdd(args *skel.CmdArgs) error 调用n, err := loadFlannelNetC ...

  5. CNI插件实现框架---以loopback为示例

    以最简单的loopback插件作为实例,来分析CNI plugin的执行流程 // cni/plugins/loopback/loopback.go 1.func main() main函数只是简单地 ...

  6. SSDT表概念具体解释

    SSDT 的全称是 System Services Descriptor Table,系统服务描写叙述符表. 这个表就是一个把 Ring3 的 Win32 API 和 Ring0 的内核 API 联系 ...

  7. linux执行run文件显示cannot execute binary file

    感谢朋友支持本博客,欢迎共同探讨交流,因为能力和时间有限.错误之处在所难免,欢迎指正! 假设转载,请保留作者信息. 博客地址:http://blog.csdn.net/qq_21398167 原博文地 ...

  8. CNN结构

    神经网络 卷积神经网络依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化,可以说是传统神经网络的一个改进.多了许多传统神经网络没有的层次. 卷积神经网络的层级结构 数据输入层/Input Layer 卷积计算 ...

  9. R-CNN for Small Object Detection

    R-CNN for Small Object Detection 文章方法概括 这篇文章主要讨论针对小目标的目标检测 文章为了证明:对传统R-CNN style的方法进行改进,可以用于小目标检测,并且 ...

  10. 007-shiro与spring web项目整合【一】基础搭建

    一.需求 将原来基于url的工程改成使用shiro实现 二.代码 https://github.com/bjlhx15/shiro.git 中的permission_shiro 三.去除原项目拦截器 ...