Johnson 最短路算法
Johnson 算法
全源最短路径求解其实是单源最短路径的推广,求解单源最短路径的两种算法时间复杂度分别为:
- Dijkstra 单源最短路径算法:时间复杂度为 \(O(E + VlogV)\),要求权值非负;
- Bellman-Ford 单源最短路径算法:时间复杂度为 \(O(VE)\),适用于带负权值情况;
如果对全图顶点遍历,使用 Dijkstra 算法,时间复杂度将变成 \(O(VE + V2logV)\),看起来优于 Floyd-Warshall 算法的 \(O(V3)\)。不过,Dijkstra 算法要求权值重不能为负。
Johnson 算法能调整权重为负的图,使之能够使用 Dijkstra 算法。
以下图为例,Johnson 算法对下图进行re-weight操作,使权重不为负,并且re-weight后,计算出来的最短路径仍然正确。

首先,新增一个源顶点 ,并使其与所有顶点连通,新边赋权值为 0,如下图所示。

接下来重新计算新增顶点到其它顶点的最短路径,利用单源最短路径算法,图中存在负权重节点,使用bellman ford算法,计算新增节点到其它节点的最短路径 h[],然后使用如下公式对所有边的权值进行 "re-weight":
w(u, v) = w(u, v) + (h[u] - h[v]).
对于此公式的证明请参考算法导论一书。
现在除新增结点外,其它结点的相关边权重值都已经为正数了,可以将新增结点删除,对其它结点使用Dijkstra 算法了。
例题
【模板】Johnson 全源最短路
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define int long long
int read(){
int x=0;bool f=0;char ch=getchar();
while(!isdigit(ch))f|=ch=='-',ch=getchar();
while(isdigit(ch))x=(x<<1)+(x<<3)+(ch^48),ch=getchar();
return f?-x:x;
}
void write(int x){
if(x<0)putchar('-'),x=-x;
if(x>9)write(x/10);
putchar(48+x%10);
}
void writeln(int x){write(x);putchar('\n');}
void writebl(int x){write(x);putchar(' ');}
#define I inline
#define R register
const int maxn = 3e3+5;
const int maxm = maxn*6;
#define inf 1000000000
struct Johnson{
struct edge{int v,w,next;}e[maxm];
int head[maxn],vis[maxn],dis[maxn],tot,h[maxn];
void add(int u,int v,int w){e[++tot]=(edge){v,w,head[u]};head[u]=tot;}
struct node{
int dis;int pos;
bool operator < (const node &x)const{return x.dis<dis;}
};
priority_queue<node> q;
I void dijkstra(int s){
memset(dis,0x3f,sizeof(dis));memset(vis,0,sizeof(vis));
dis[s] = 0;
q.push((node){0,s});
while(!q.empty()){
node tmp = q.top();q.pop();
int x = tmp.pos,d = tmp.dis;
if(vis[x])continue;vis[x] = 1;
for(int i = head[x];i;i = e[i].next){
int v = e[i].v;
if(dis[v] > dis[x] + e[i].w){
dis[v] = dis[x] + e[i].w;
if(!vis[v])q.push((node){dis[v],v});
}
}
}
}
int tim[maxn];
I bool spfa(int s,int n){
queue<int> q;
memset(h,0x3f,sizeof(h));memset(vis,0,sizeof(vis));
h[s]=0;vis[s]=1;q.push(s);
while(!q.empty()){
int u=q.front();q.pop();vis[u]=0;
if(++tim[u]>n-1)return 0;
for(R int i=head[u];i;i=e[i].next){
int v=e[i].v;
if(h[v]>h[u]+e[i].w){
h[v]=h[u]+e[i].w;
if(!vis[v])q.push(v),vis[v]=1;
}
}
}
return 1;
}
}J;
int n,m;
signed main(){
n=read(),m=read();
for(R int i=1,u,v,w;i<=m;++i){
u=read(),v=read(),w=read();
J.add(u,v,w);
}
for(R int i=1;i<=n;++i)J.add(0,i,0);
if(!J.spfa(0,n)){puts("-1");return 0;}
for(R int u=1;u<=n;++u)
for(R int i=J.head[u];i;i=J.e[i].next){
int v=J.e[i].v;
J.e[i].w+=J.h[u]-J.h[v];
}
for(R int i=1;i<=n;++i){
J.dijkstra(i);
long long ans=0;
for(R int j=1;j<=n;++j){
if(J.dis[j]==J.dis[n+1])ans+=j*inf;
else ans+=j*(J.dis[j]+J.h[j]-J.h[i]);
}
writeln(ans);
}
}
Johnson 最短路算法的更多相关文章
- Johnson算法:多源最短路算法
Johnson算法 请不要轻易点击标题 一个可以在有负边的图上使用的多源最短路算法 时间复杂度\(O(n \cdot m \cdot log \ m+n \cdot m)\) 空间复杂度\(O(n+m ...
- Dijkstra 最短路算法(只能计算出一条最短路径,所有路径用dfs)
上周我们介绍了神奇的只有五行的 Floyd 最短路算法,它可以方便的求得任意两点的最短路径,这称为"多源最短路".本周来来介绍指定一个点(源点)到其余各个顶点的最短路径,也叫做&q ...
- Dijkstra最短路算法
Dijkstra最短路算法 --转自啊哈磊[坐在马桶上看算法]算法7:Dijkstra最短路算法 上节我们介绍了神奇的只有五行的Floyd最短路算法,它可以方便的求得任意两点的最短路径,这称为“多源最 ...
- Floyd最短路算法
Floyd最短路算法 ----转自啊哈磊[坐在马桶上看算法]算法6:只有五行的Floyd最短路算法 暑假,小哼准备去一些城市旅游.有些城市之间有公路,有些城市之间则没有,如下图.为了节省经费以及方便计 ...
- Book 最短路算法
用HDU2544整理一下最近学的最短路算法 1.Dijkstra算法 原理:集合S表示已经找到最短路径的点,d[]表示当前各点到源点的距离 初始时,集合里面只有源点,当每个点u进入集合S时,用d[u] ...
- 近十年one-to-one最短路算法研究整理【转】
前言:针对单源最短路算法,目前最经典的思路即标号算法,以Dijkstra算法和Bellman-Ford算法为根本演进了各种优化技术和算法.针对复杂网络,传统的优化思路是在数据结构和双向搜索上做文章,或 ...
- 【啊哈!算法】算法7:Dijkstra最短路算法
上周我们介绍了神奇的只有五行的Floyd最短路算法,它可以方便的求得任意两点的最短路径,这称为“多源最短路”.本周来来介绍指定一个点(源点)到其余各个顶点的最短路径,也叫做“单源最短路径”.例如求下图 ...
- 【啊哈!算法】算法6:只有五行的Floyd最短路算法
暑假,小哼准备去一些城市旅游.有些城市之间有公路,有些城市之间则没有,如下图.为了节省经费以及方便计划旅程,小哼希望在出发之前知道任意两个城市之前的最短路程. 上图中有 ...
- Comet OJ 热身赛(E题)(处理+最短路算法)
dijkstra 已经提交 已经通过 42.86% Total Submission:189 Total Accepted:81 题目描述 Eagle Jump公司正在开发一款新的游戏.泷本一二三作为 ...
- 【最短路算法】Dijkstra+heap和SPFA的区别
单源最短路问题(SSSP)常用的算法有Dijkstra,Bellman-Ford,这两个算法进行优化,就有了Dijkstra+heap.SPFA(Shortest Path Faster Algori ...
随机推荐
- Print, printf, println的区别
print 非格式,打印变量的值,不换行 printf 支持格式化输出,不换行 println 非格式,打印变量的值 ,换行
- PHPstudy+Xdebug动态调试代码过程中遇到一分钟就超时问题的解决办法
环境是PhpStorm+Xdebug+WAMP 在实际调试的过程中 碰到了调试还没走完就自动结束的情况 很尴尬 查阅了相关文档资料 找到了解决方法 首先在php.ini中进行修改 我的配置文件地址在 ...
- cs50ai1
cs50ai1-------Knowledge cs50ai1-------Knowledge 基础知识 课后题目 代码实践 学习链接 总结 基础知识 对我们来说,一些基本的logic是自然而然的,我 ...
- 错过这5大AI绘画提示词平台,你会拍大腿!别问,直接收藏!
如今,AI绘画已经不再是简单的技术展示,而是逐渐转向了商业化的运营. 有的人利用AI生成的图片,再结合ChatGPT产生的文字,然后在平台上发布,这样就可以赚取平台的广告费. 其他一些变现操作参考之前 ...
- Anaconda平台下从0到1安装TensorFlow环境详细教程(Windows10+Python)
1.安装Anaconda Anaconda下载链接:Free Download | Anaconda 下载完成之后,开始安装,修改安装路径至指定文件夹下,由于安装过程比较简单,此处略过: 2.Tens ...
- (洛谷P4213)杜教筛
https://www.cnblogs.com/Mychael/p/8744633.html #pragma GCC optimize(3, "Ofast", "inli ...
- Sermant类隔离架构:解决JavaAgent场景类冲突的实践
本文分享自华为云社区<Sermant类隔离架构解析--解决JavaAgent场景类冲突的实践>,作者:华为云开源. Sermant是基于Java字节码增强技术的无代理服务网格,其利用Jav ...
- 使用GPU搭建支持玛雅(Maya)和Adobe AI,DW,PS的职校云计算机房
背景 学校为职业学校,计算机教室需要进行Maya.Adobe Illustrator.Adobe Dreamweaver.Adobe PhotoShop等软件的教学.每个教室为35用户.资源需求为4核 ...
- iperf 工具使用总结
转载请注明出处: iperf是一个用于测量网络带宽的工具,可以通过客户端和服务器之间的数据传输来评估网络性能.下面详细介绍iperf的使用方法.常用命令和参数以及注意事项,并提供一些示例说明.在ipe ...
- 01.前后端分离中台框架后端 Admin.Core 学习-介绍与配置说明
中台框架后端项目 Admin.Core 的介绍与配置说明 中台admin是前后端分离权限管理系统,Admin.Core为后端项目,基于.NET 7.0开发. 支持多租户.数据权限.动态 Api.任务调 ...