最短路径算法——弗洛伊德算法(Floyd)
算法的本质
- 用三重循环来清算每个点 对 缩小相邻任意“点对儿”距离的贡献
- 即每个顶点都有可能使得另外两个顶点之间的距离变短
- 贡献核心在于两边之和大于第三边
- 清算完成后即得任意两点的最短路径
算法的基本思想
- 最开始只允许经过1号顶点进行中转
- 接下来只允许经过1和2号顶点进行中转
- ……
- 允许经过1~n号所有顶点进行中转
- 求任意两点之间的最短路程
- 用一句话概括就是:从i号顶点到j号顶点只经过前k号点的最短路程
- 其实这是一种“动态规划”的思想
C语言伪代码表示的算法
void ShortestPath_FLOYD(MGraph G, PathMatrix &P[], DistancMatrix &D){ // 用Floyd算法求有向网G中各对顶点v和w之间的最短路径P[v][w]及其 // 带权长度D[v][w]。若P[v][w][u]为TRUE,则u是从v到w当前求得最短路径上的顶点 for(v = 0; v < G.vexnum; ++ v)// 各对结点之间初始已知路径及距离 for(w = 0; w < G.vexnum; ++ w){ D[v][w] = G.arcs[v][w]; for(u = 0; u < G.vexnum; ++ u) P[v][w][u] = FALSE; if(D[v][w] < INFINITY){// 从v到w有直接路径 P[v][w][v] = TRUE; P[v][w][w] = TRUE; }// if }// for for(u = 0; u < G.vexnum; ++ u) for(v = 0; v < G.vexnum; ++ v) for(w = 0; w < G.vexnum; ++ w) if(D[v][u] + D[u][w] < D[v][w]){// 从v经u到w的一条路径更短 D[v][w] = D[v][u] + D[u][w]; for(i = 0; i < G.vexnum; ++ i) P[v][w][i] = P[v][u][i] || P[u][w][i]; }// if }// ShortestPath_FLOYD
核心代码就五行
// 核心代码 for(u = 0; u < G.vexnum; ++ u) for(v = 0; v < G.vexnum; ++ v) for(w = 0; w < G.vexnum; ++ w) if(D[v][u] + D[u][w] < D[v][w])// 从v经u到w的一条路径更短 D[v][w] = D[v][u] + D[u][w];
C语言程序
#include <stdio.h> int main() { int e[10][10],k,i,j,n,m,t1,t2,t3; int inf=99999999; //用inf(infinity的缩写)存储一个我们认为的正无穷值 //读入n和m,n表示顶点个数,m表示边的条数 scanf("%d %d",&n,&m); //初始化 for(i=1;i<=n;i++) for(j=1;j<=n;j++) if(i==j) e[i][j]=0; else e[i][j]=inf; //读入边 for(i=1;i<=m;i++) { scanf("%d %d %d",&t1,&t2,&t3); e[t1][t2]=t3; } //Floyd-Warshall算法核心语句 for(k=1;k<=n;k++) for(i=1;i<=n;i++) for(j=1;j<=n;j++) if(e[i][j]>e[i][k]+e[k][j] ) e[i][j]=e[i][k]+e[k][j]; //输出最终的结果 for(i=1;i<=n;i++) { for(j=1;j<=n;j++) { printf("%10d",e[i][j]); } printf("\n"); } return 0; }
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