算法随笔:各种经典最短路算法的简要比较总结
有多种最短路径的应用场景,它们需要用到不同的算法来解决。除了贪心最优搜索之外,其他都是最优性算法,即得到的解都是最短路径。其中m是边的数量,n是点的数量。
| 问题 | 边权 | 算法 | 时间复杂度 |
|---|---|---|---|
| 一个起点,一个终点 | 非负数;无边权(或边权为1) | A*算法 | <O((m+n)logn) |
| 双向搜索 | <O((m+n)logn) | ||
| 贪心最优搜索 | <O(m+n) | ||
| 一个起点到其他所有点 | 无边权(或边权为1) | BFS | O(m+n) |
| 非负数 | Dijkstra(堆优化) | O((m+n)logn) | |
| 允许有负数 | SPFA | <O(mn) | |
| 所有点对之间 | 允许有负数 | Floyd | O(n^3) |
应该在不同的场景下有选择地使用。
(1)图的规模小,并且要求多源最短路,那么使用Floyd,如果边权有负数,则需要判断负环。
(2)图的规模大,且边的权值非负,用Dijkstra,SPFA虽然在Bellman-Ford算法上进行了很大的优化,但是最坏情况下依然是O(mn),不稳定(比赛时,有的题目可能故意利用SPFA的不稳定性,如果一道题目的图规模很大,并且边的权值为非负数,它可能会故意设置不利于SPFA的测试数据,此时使用SPFA将会超时,要使用更稳定的Dijkstra)。
(3)图的规模很大,且边的权值有负数,用SPFA,并且需要判断负环。
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