热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > IOS > 正文

C++计算任意权值的单源最短路径(Bellman-Ford)

这篇文章主要为大家详细介绍了C++计算任意权值的单源最短路径,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本文实例为大家分享了C++计算任意权值单源最短路径的具体代码,供大家参考,具体内容如下

一、有Dijkstra算法求最短路径了,为什么还要用Bellman-Ford算法

Dijkstra算法不适合用于带有负权值的有向图。

如下图:

用Dijkstra算法求顶点0到各个顶点的最短路径:

(1)首先,把顶点0添加到已访问顶点集合S中,选取权值最小的邻边<0, 2>,权值为5

记录顶点2的最短路径为:dist[2]=5, path[2]=0,把顶点2添加到集合S中。

顶点2,没有邻边(从顶点2出发,其他顶点为终点的边),结束;

(2)访问<0, 1>边,权值为7,把顶点7添加到顶点集合S中,dist[1]=7, path[1]=0。

虽然,顶点1有邻边<1,2>,但是因为顶点2已在集合S中,所以,不继续修改,结束程序。

所以,最终dist[1]=7,dist[2]=5。显然结果不对,顶点2的最短路径应为:0->1->2,权值为7+(-5)=2 

二、Bellman-Ford算法思路:

Bellman-Ford算法,效率低,但是适合用于求带有负权值的单源最短路径。

不考虑有回路的,如下图,顶点0到顶点1的最短路径可以无穷小

下面开始简单描述Bellman-Ford的思路:

 

可以,看到:通过绕过一些顶点,可以取得更短的路径长度

当k=1时,即从源点(顶点0)到其他顶点,只需要一条边。有<0,1>、<0,2>、<0,3>,所以有:dist[1]=6,dist[2]=5,dist[3]=5;

当k=2时,需要2条边的,u=1,有0->2->3,长度为:5+(-2)=3, 更短,所以要修改dist[1]=3;

u=2,有:0->3->2,长度为:5+(-2)=3,更短,所以要修改dist[2]=3;

u=3,没有两条边从顶点0到达顶点3的路径;

u=4,有0->1->4,长度为:6+(-1)=5, 更短,所以要修改dist[4]=5;

u=5,有0->3->5,长度为:5+(-1)=4,更短,所以要修改dist[5]=4;

u=6,没有2条边就可以从顶点0到顶点6的路径。

重复上面步骤,直到k=n-1结束程序。

三、实现程序:

1.Graph.h:有向图

#ifndef Graph_h
#define Graph_h
 
#include 
using namespace std;
 
const int DefaultVertices = 30;
 
template 
struct Edge { // 边结点的定义
 int dest; // 边的另一顶点位置
 E cost; // 表上的权值
 Edge *link; // 下一条边链指针
};
 
template 
struct Vertex { // 顶点的定义
 T data; // 顶点的名字
 Edge *adj; // 边链表的头指针
};
 
template 
class Graphlnk {
public:
 const E maxValue = 100000; // 代表无穷大的值(=∞)
 Graphlnk(int sz=DefaultVertices); // 构造函数
 ~Graphlnk(); // 析构函数
 void inputGraph(); // 建立邻接表表示的图
 void outputGraph(); // 输出图中的所有顶点和边信息
 T getValue(int i); // 取位置为i的顶点中的值
 E getWeight(int v1, int v2); // 返回边(v1, v2)上的权值
 bool insertVertex(const T& vertex); // 插入顶点
 bool insertEdge(int v1, int v2, E weight); // 插入边
 bool removeVertex(int v); // 删除顶点
 bool removeEdge(int v1, int v2); // 删除边
 int getFirstNeighbor(int v); // 取顶点v的第一个邻接顶点
 int getNextNeighbor(int v,int w); // 取顶点v的邻接顶点w的下一邻接顶点
 int getVertexPos(const T vertex); // 给出顶点vertex在图中的位置
 int numberOfVertices(); // 当前顶点数
private:
 int maxVertices; // 图中最大的顶点数
 int numEdges; // 当前边数
 int numVertices; // 当前顶点数
 Vertex * nodeTable; // 顶点表(各边链表的头结点)
};
 
// 构造函数:建立一个空的邻接表
template 
Graphlnk::Graphlnk(int sz) {
 maxVertices = sz;
 numVertices = 0;
 numEdges = 0;
 nodeTable = new Vertex[maxVertices]; // 创建顶点表数组
 if(nodeTable == NULL) {
  cerr <<"存储空间分配错误!" <
Graphlnk::~Graphlnk() {
 // 删除各边链表中的结点
 for(int i = 0; i  *p = nodeTable[i].adj; // 找到其对应链表的首结点
  while(p != NULL) { // 不断地删除第一个结点
   nodeTable[i].adj = p->link;
   delete p;
   p = nodeTable[i].adj;
  }
 }
 delete []nodeTable; // 删除顶点表数组
}
 
// 建立邻接表表示的图
template 
void Graphlnk::inputGraph() {
 int n, m; // 存储顶点树和边数
 int i, j, k;
 T e1, e2; // 顶点
 E weight; // 边的权值
 
 cout <<"请输入顶点数和边数:" <> n >> m;
 cout <<"请输入各顶点:" <> e1;
  insertVertex(e1); // 插入顶点
 }
 
 cout <<"请输入图的各边的信息:" <> e1 >> e2 >> weight;
  j = getVertexPos(e1);
  k = getVertexPos(e2);
  if(j == -1 || k == -1)
   cout <<"边两端点信息有误,请重新输入!" <
void Graphlnk::outputGraph() {
 int n, m, i;
 T e1, e2; // 顶点
 E weight; // 权值
 Edge *p;
 
 n = numVertices;
 m = numEdges;
 cout <<"图中的顶点数为" <dest>
   e2 = getValue(p->dest);
   weight = p->cost;
   cout <<"<" <" <link; // 指向下一个邻接顶点
  }
 }
}
 
// 取位置为i的顶点中的值
template 
T Graphlnk::getValue(int i) {
 if(i >= 0 && i 
E Graphlnk::getWeight(int v1, int v2) {
 if(v1 != -1 && v2 != -1) {
  if(v1 == v2) // 说明是同一顶点
   return 0;
  Edge *p = nodeTable[v1].adj; // v1的第一条关联的边
  while(p != NULL && p->dest != v2) { // 寻找邻接顶点v2
   p = p->link;
  }
  if(p != NULL)
   return p->cost;
 }
 return maxValue; // 边(v1, v2)不存在,就存放无穷大的值
}
 
// 插入顶点
template 
bool Graphlnk::insertVertex(const T& vertex) {
 if(numVertices == maxVertices) // 顶点表满,不能插入
  return false;
 nodeTable[numVertices].data = vertex; // 插入在表的最后
 numVertices++;
 return true;
}
 
// 插入边
template 
bool Graphlnk::insertEdge(int v1, int v2, E weight) {
 if(v1 == v2) // 同一顶点不插入
  return false;
 if(v1 >= 0 && v1 = 0 && v2  *p = nodeTable[v1].adj; // v1对应的边链表头指针
  while(p != NULL && p->dest != v2) // 寻找邻接顶点v2
   p = p->link;
  if(p != NULL) // 已存在该边,不插入
   return false;
  p = new Edge; // 创建新结点
  p->dest = v2;
  p->cost = weight;
  p->link = nodeTable[v1].adj; // 链入v1边链表
  nodeTable[v1].adj = p;
  numEdges++;
  return true;
 }
 return false;
}
 
// 有向图删除顶点较麻烦
template 
bool Graphlnk::removeVertex(int v) {
 if(numVertices == 1 || v <0 || v > numVertices)
  return false; // 表空或顶点号超出范围
 
 Edge *p, *s;
 // 1.清除顶点v的边链表结点w 边
 while(nodeTable[v].adj != NULL) {
  p = nodeTable[v].adj;
  nodeTable[v].adj = p->link;
  delete p;
  numEdges--; // 与顶点v相关联的边数减1
 } // while结束
 // 2.清除,与v有关的边
 for(int i = 0; i dest != v) {// 在顶点i的链表中找v的顶点
    s = p;
    p = p->link; // 往后找
   }
   if(p != NULL) { // 找到了v的结点
    if(s == NULL) { // 说明p是nodeTable[i].adj
     nodeTable[i].adj = p->link;
    } else {
     s->link = p->link; // 保存p的下一个顶点信息
    }
    delete p; // 删除结点p
    numEdges--; // 与顶点v相关联的边数减1
   }
  }
 }
 numVertices--; // 图的顶点个数减1
 nodeTable[v].data = nodeTable[numVertices].data; // 填补,此时numVertices,比原来numVertices小1,所以,这里不需要numVertices-1
 nodeTable[v].adj = nodeTable[numVertices].adj;
 // 3.要将填补的顶点对应的位置改写
 for(int i = 0; i dest != numVertices) // 在顶点i的链表中找numVertices的顶点
   p = p->link; // 往后找
  if(p != NULL) // 找到了numVertices的结点
   p->dest = v; // 将邻接顶点numVertices改成v
 }
 return true;
}
 
// 删除边
template 
bool Graphlnk::removeEdge(int v1, int v2) {
 if(v1 != -1 && v2 != -1) {
  Edge * p = nodeTable[v1].adj, *q = NULL;
  while(p != NULL && p->dest != v2) { // v1对应边链表中找被删除边
   q = p;
   p = p->link;
  }
  if(p != NULL) { // 找到被删除边结点
   if(q == NULL) // 删除的结点是边链表的首结点
    nodeTable[v1].adj = p->link;
   else
    q->link = p->link; // 不是,重新链接
   delete p;
   return true;
  }
 }
 return false; // 没有找到结点
}
 
// 取顶点v的第一个邻接顶点
template 
int Graphlnk::getFirstNeighbor(int v) {
 if(v != -1) {
  Edge *p = nodeTable[v].adj; // 对应链表第一个边结点
  if(p != NULL) // 存在,返回第一个邻接顶点
   return p->dest;
 }
 return -1; // 第一个邻接顶点不存在
}
 
// 取顶点v的邻接顶点w的下一邻接顶点
template 
int Graphlnk::getNextNeighbor(int v,int w) {
 if(v != -1) {
  Edge *p = nodeTable[v].adj; // 对应链表第一个边结点
  while(p != NULL && p->dest != w) // 寻找邻接顶点w
   p = p->link;
  if(p != NULL && p->link != NULL)
   return p->link->dest; // 返回下一个邻接顶点
 }
 return -1; // 下一个邻接顶点不存在
}
 
// 给出顶点vertex在图中的位置
template 
int Graphlnk::getVertexPos(const T vertex) {
 for(int i = 0; i 
int Graphlnk::numberOfVertices() {
 return numVertices;
}
 
#endif /* Graph_h */

2.Bellman-Ford.h

#ifndef Bellman_Ford_h
#define Bellman_Ford_h
#include "Graph.h"
 
// Bellman-Ford算法
template
void BellmanFord(Graphlnk &G, int v, E dist[], int path[]) {
 int i, k, u, n = G.numberOfVertices();
 E w;
 
 // 1.初始化,将顶点v作为u顶点(存在有向边)的上一个顶点,记录路径
 for(i = 0; i  dist[i] + w) {
      // 存在边,并且绕过i,使得路径更短,就修改u顶点的最短路径
      // w可能是负权值,如果i和u是同一顶点,则w是0,排除同一顶点的情况
      // 也可以不写w!=0,因为同一顶点,w=0,dist[u]==dist[i]+w会不满足
      // dist[u] > dist[i] + w这个条件
      dist[u] = dist[i] + w;
      path[u] = i; // 记忆路径
      isFlag = true;
     }
    } // 第3重循环
   }
  } // 第2重循环
  if(isFlag == false) // 如果dist数组没有变化,说明各个顶点已求得最短路径
   break;
 } // 第1重for循环
}
 
// 从path数组读取最短路径的算法
template 
void printShortestPath(Graphlnk &G, int v, E dist[], int path[]) {
 int i, j, k, n = G.numberOfVertices();
 int *d = new int[n];
 
 cout <<"从顶点" < 0)
    cout <<"->" <

3.main.cpp

/*
 测试数据:
 7 10
 0 1 2 3 4 5 6
 0 1 6
 0 2 5
 0 3 5
 1 4 -1
 2 1 -2
 2 4 1
 3 2 -2
 3 5 -1
 4 6 3
 5 6 3
 */
 
#include "Bellman-Ford.h"
 
const int maxSize = 40;
 
int main(int argc, const char * argv[]) {
 Graphlnk G; // 声明图对象
 int dist[maxSize], path[maxSize], v;
 char u0;
 
 // 创建图
 G.inputGraph();
 cout <<"图的信息如下:" <> u0;
 v = G.getVertexPos(u0); // 取得起始顶点的位置
 // 我把dist数组放到有向图头文件中,方便建立有向图时,同时初始化dist数组
 BellmanFord(G, v, dist, path); // 调用BellmanFord函数
 printShortestPath(G, v, dist, path); // 输出到各个顶点的最短路径
 return 0;
}

测试结果:

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。


推荐阅读
  • 本文介绍了闭包的定义和运转机制,重点解释了闭包如何能够接触外部函数的作用域中的变量。通过词法作用域的查找规则,闭包可以访问外部函数的作用域。同时还提到了闭包的作用和影响。 ... [详细]
  • 基于layUI的图片上传前预览功能的2种实现方式
    本文介绍了基于layUI的图片上传前预览功能的两种实现方式:一种是使用blob+FileReader,另一种是使用layUI自带的参数。通过选择文件后点击文件名,在页面中间弹窗内预览图片。其中,layUI自带的参数实现了图片预览功能。该功能依赖于layUI的上传模块,并使用了blob和FileReader来读取本地文件并获取图像的base64编码。点击文件名时会执行See()函数。摘要长度为169字。 ... [详细]
  • IhaveconfiguredanactionforaremotenotificationwhenitarrivestomyiOsapp.Iwanttwodiff ... [详细]
  • 开发笔记:加密&json&StringIO模块&BytesIO模块
    篇首语:本文由编程笔记#小编为大家整理,主要介绍了加密&json&StringIO模块&BytesIO模块相关的知识,希望对你有一定的参考价值。一、加密加密 ... [详细]
  • HDU 2372 El Dorado(DP)的最长上升子序列长度求解方法
    本文介绍了解决HDU 2372 El Dorado问题的一种动态规划方法,通过循环k的方式求解最长上升子序列的长度。具体实现过程包括初始化dp数组、读取数列、计算最长上升子序列长度等步骤。 ... [详细]
  • 本文讨论了Alink回归预测的不完善问题,指出目前主要针对Python做案例,对其他语言支持不足。同时介绍了pom.xml文件的基本结构和使用方法,以及Maven的相关知识。最后,对Alink回归预测的未来发展提出了期待。 ... [详细]
  • 本文介绍了如何找到并终止在8080端口上运行的进程的方法,通过使用终端命令lsof -i :8080可以获取在该端口上运行的所有进程的输出,并使用kill命令终止指定进程的运行。 ... [详细]
  • 本文讨论了如何优化解决hdu 1003 java题目的动态规划方法,通过分析加法规则和最大和的性质,提出了一种优化的思路。具体方法是,当从1加到n为负时,即sum(1,n)sum(n,s),可以继续加法计算。同时,还考虑了两种特殊情况:都是负数的情况和有0的情况。最后,通过使用Scanner类来获取输入数据。 ... [详细]
  • 本文介绍了九度OnlineJudge中的1002题目“Grading”的解决方法。该题目要求设计一个公平的评分过程,将每个考题分配给3个独立的专家,如果他们的评分不一致,则需要请一位裁判做出最终决定。文章详细描述了评分规则,并给出了解决该问题的程序。 ... [详细]
  • 本文介绍了C++中省略号类型和参数个数不确定函数参数的使用方法,并提供了一个范例。通过宏定义的方式,可以方便地处理不定参数的情况。文章中给出了具体的代码实现,并对代码进行了解释和说明。这对于需要处理不定参数的情况的程序员来说,是一个很有用的参考资料。 ... [详细]
  • 本文介绍了OC学习笔记中的@property和@synthesize,包括属性的定义和合成的使用方法。通过示例代码详细讲解了@property和@synthesize的作用和用法。 ... [详细]
  • 本文主要解析了Open judge C16H问题中涉及到的Magical Balls的快速幂和逆元算法,并给出了问题的解析和解决方法。详细介绍了问题的背景和规则,并给出了相应的算法解析和实现步骤。通过本文的解析,读者可以更好地理解和解决Open judge C16H问题中的Magical Balls部分。 ... [详细]
  • Mac OS 升级到11.2.2 Eclipse打不开了,报错Failed to create the Java Virtual Machine
    本文介绍了在Mac OS升级到11.2.2版本后,使用Eclipse打开时出现报错Failed to create the Java Virtual Machine的问题,并提供了解决方法。 ... [详细]
  • 本文讨论了使用差分约束系统求解House Man跳跃问题的思路与方法。给定一组不同高度,要求从最低点跳跃到最高点,每次跳跃的距离不超过D,并且不能改变给定的顺序。通过建立差分约束系统,将问题转化为图的建立和查询距离的问题。文章详细介绍了建立约束条件的方法,并使用SPFA算法判环并输出结果。同时还讨论了建边方向和跳跃顺序的关系。 ... [详细]
  • Android Studio Bumblebee | 2021.1.1(大黄蜂版本使用介绍)
    本文介绍了Android Studio Bumblebee | 2021.1.1(大黄蜂版本)的使用方法和相关知识,包括Gradle的介绍、设备管理器的配置、无线调试、新版本问题等内容。同时还提供了更新版本的下载地址和启动页面截图。 ... [详细]
author-avatar
静静敲代码
很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有