[转]关于一些SPFA的标程

SPFA算法
  求单源最短路的SPFA算法的全称是:Shortest Path Faster Algorithm 最短路径快速算法-SPFA算法是西南交通大学段凡丁于1994年发表的。
  适用范围:给定的图存在负权边,这时类似Dijkstra等算法便没有了用武之地,而Bellman-Ford算法的复杂度又过高,SPFA算法便派上用场了。 我们约定有向加权图G不存在负权回路,即最短路径一定存在。当然,我们可以在执行该算法前做一次拓扑排序,以判断是否存在负权回路,但这不是我们讨论的重点。
  算法思想:我们用数组d记录每个结点的最短路径估计值,用邻接表来存储图G。我们采取的方法是动态逼近法:设立一个先进先出的队列用来保存待优化的结点,优化时每次取出队首结点u,并且用u点当前的最短路径估计值对离开u点所指向的结点v进行松弛操作,如果v点的最短路径估计值有所调整,v点不在当前的队列中,就将v点放入队尾。这样不断从队列中取出结点来进行松弛操作,直至队列空为止。
最短路径:我的理解--SPFA算法
因为SPFA没有向迪杰斯塔拉算法那样,寻找dist[]的最小值,所以重复入队,更新dis[]的最小值,因为这个点本身dis[]的变化,会影响到与之邻接的点,所以要重复入队。
标程一:
const int INF = 999999;
int   map [ MAXN ][ MAXN ] ;  //map[i,j] 为初始输入的 i j 的距离,未知的 map[i,j]=INF;
int   dis [ MAXN ] ; //源点 S i 的最短路
char  vst [ MAXN ] ; //是否在队列中的标记
int      Q[MAXN]; // 队列
//  参数 n 表示结点数, s 表示源点
int  SPFA ( int  n,  int  s )
{    int  i, pri, end, p, t ;  // pri 是队列头结点, end 是队列尾结点
     memset ( vst,  0 ,  sizeof ( vst )) ; //初始化
     for ( int  i = 0 ;  i <</b> MAXN ;  ++ i )
        Q [ i ]  =  0 ; //初始化队列为空
     for  ( i = 0 ;  i <</b> n ;  i ++ )
        dis [ i ]  =  INF ; //初始化源点到 I 的值为最大值
    dis [ s ]  =  0 ; //源点为 0
    vst [ s ]  =  1 ; //标记为已入队
Q [ 0 ]  =  s ;//源点入队
pri  =  0 ;  end  =  1 ; //队首队尾赋值
     while  ( pri  <</b>  end )
     {
        p  =  Q [ pri ] ; //取队首元素
         for  ( i = 0 ;  i <</b> n ;  ++ i )  // 更新 dis
         {  if  ( dis [ p ] + map [ p ][ i ]  <</b>  dis [ i ])
             {   dis [ i ]  =  dis [ p ] + map [ p ][ i ] ;
                 if  ( ! vst [ i ])      // 未在队列中
                 {   Q [ end ++ ]  =  i ;
                   vst [ i ]  =  1 ;
                 }
             }
         }
        vst [ p ]  =  0 ;    //  置出队的点为未标记
        pri ++ ;
     }
     return  1 ;
}
标程二:
int  num[999999]; //记录入队次数   
void  spfa(int  s)  //  初始结点s,即为起点,若目标结点t,则输出dict[t]。
{   init_data(s);
    int  head = 0, tail = 1;   
    int path[Max];  //  可增加一个path[]数组来记录最后s到t的路径。
    queue[0] = s; //que.push(s);   
    dict[s] = 0;
    while  (tail > head)//(!que.empty())
 
    { int  u = queue[head];//int u=que.front();   //que.pop();
        vis[u] = true;   
        for  (i = 1; i <= n; i ++)
        { if  (dict[i] > dict[u] + edge[u][i])
            {  dict[i] = dict[u] + edge[u][i];
               path[i] = u;   
               num[i]++
               if(num[i]>=n) return  1;//判断是否有负权值……
                if  (!vis[i])  //  对以前没有访问过的顶点,加入队列中。
                {  vis[i] = true;
                   queue[tail] = i;// que.push(i);
                    tail ++;                         
                }
              }
         }
          vis[u] = false;  //  记得把出队列的顶点的vis[]置为false。
        head ++;   
    }
}
判断负权回路 num[i]>=n的原因,即使所有的点更新都会让i入队的话,才只有n-1次,这时一定是最小值了,入队n次,一定有负权回路

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