Ⅰ 最短路径算法
最短路径的算法主要有三种:floyd算法、Dijkstra算法、Bellman-Ford(贝尔曼-福特)
一、floyd算法
基本思想如下:从任意节点A到任意节点B的最短路径不外乎2种可能,1是直接从A到B,2是从A经过若干个节点X到B。所以,我们假设Dis(AB)为节点A到节点B的最短路径的距离,对于每一个节点X,我们检查Dis(AX) + Dis(XB) < Dis(AB)是否成立,如果成立,证明从A到X再到B的路径比A直接到B的路径短,我们便设置Dis(AB) = Dis(AX) + Dis(XB),这样一来,当我们遍历完所有节点X,Dis(AB)中记录的便是A到B的最短路径的距离。
三、Bellman-Ford(贝尔曼-福特)
算法的流程如下:
给定图G(V, E)(其中V、E分别为图G的顶点集与边集),源点s,
1.数组Distant[i]记录从源点s到顶点i的路径长度,初始化数组Distant[n]为, Distant[s]为0;
2.以下操作循环执行至多n-1次,n为顶点数:
对于每一条边e(u, v),如果Distant[u] + w(u, v) < Distant[v],则另Distant[v] = Distant[u]+w(u, v)。w(u, v)为边e(u,v)的权值;
若上述操作没有对Distant进行更新,说明最短路径已经查找完毕,或者部分点不可达,跳出循环。否则执行下次循环;
3.为了检测图中是否存在负环路,即权值之和小于0的环路。对于每一条边e(u, v),如果存在Distant[u] + w(u, v) < Distant[v]的边,则图中存在负环路,即是说该图无法求出单源最短路径。否则数组Distant[n]中记录的就是源点s到各顶点的最短路径长度。
可知,Bellman-Ford算法寻找单源最短路径的时间复杂度为O(V*E).
Ⅱ 找最短路径的方法
1),深度或广度优先搜索算法(解决单源最短路径)
从起始结点开始访问所有的深度遍历路径或广度优先路径,则到达终点结点的路径有多条,取其中路径权值最短的一条则为最短路径。
给定一个带权有向图G=(V,E),其中每条边的权是一个实数。另外,还给定V中的一个顶点,称为
源。
现在要计算从源到其他所有各顶点的最短路径长度。这里的长度就是指路上各边权之和。这个问题通
常称为单源最短路径 问题。
从起始结点开始访问所有的深度遍历路径或广度优先路径,则到达终点结点的路径有多条,取其中路
径权值最短的一条则为最短路径