Acwing Bellman-Ford SPFA
1. Bellman-Ford
该算法适用于有负权边的情况,注意:如果有负权环的话,最短路就不一定存在了。时间复杂度 O ( m n ) . O(mn). O(mn).该算法可以求出来图中是否存在负权回路,但求解负权回路,通常用SPFA算法,而不用Bell-Ford算法,因为前者的时间复杂度更低。
Bellman-ford不要求用邻接表或者邻接矩阵存储边,为简化操作,可以定义一个结构体,存储a,b,w。表示存在一条边a点指向b点,权重为w。则遍历所有边时,只要遍历全部的结构体数组即可
主要步骤:
- 循环n次:循环的次数的含义:假设循环了k次则表示:从起点经过不超过k条边,走到某个点的最短距离
- 每次循环,遍历图中的所有的边。对每条边(a,b,w),(指的是从a点到b点,权值是w的一条边)更新d[b] = min(d[b],d[a]+w)。该操作称为松弛操作。
- 该算法能够保证,在循环n次后,对所有的边(a,b,w),都满足d[b] <= d[a] + w。这个不等式被称为三角不等式。
ACwing 853. 有边数限制的最短路
实现思路:
- 利用上述的Bellman-ford算法
- 依旧定义一个距离数组dist,初始化未正无穷(0x3f3f3f3f)。注意最后判断到n号节点是否有路径不是直接判断dist[n] == 0x3f3f3f3f,因为存在负权边,可能更新的时候会存在dist[n] = 0x3f3f3f3f - c,即无穷大加上一个负数,仍为无穷大但数值还是改变了,所以最后有路径的判断改为dist[n] > 0x3f3f3f3f / 2.
- 本题要求1号到n号点不超过k条边的最短距离,则循环k次来寻找最短路;
- 每次再遍历m条边,判断加入当前点后,各店点到起点的距离是否变小,若变小则更新距离;
- 注意:该距离更新时可能会导致参与的边的数量大于k,因此应在每次遍历前设置一个备份数组backup,记录在k次遍历中,本次遍历的上一次的距离数组状态,在该次遍历中对每条边的距离数组更新时采用备份数组,确保本次更新范围在当前的边数限制内。
具体实现代码:`
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>using namespace std;const int N = 510, M = 10010;int n, m, k; // n: 顶点数, m: 边数, k: 最多使用的边数
int dist[N], backup[N]; // dist: 存储当前节点的最短距离,backup: 每轮备份上一轮的最短距离// 定义一个结构体存储边的信息
struct Edge {int a, b, w; // a: 起点, b: 终点, w: 边的权重
} edges[M]; // 存储所有的边,最多 M 条// Bellman-Ford 算法的核心函数,返回 1 到 n 的最短距离
int bellman_ford() {// 初始化距离数组,将所有点的距离设置为一个非常大的值(无穷大)memset(dist, 0x3f, sizeof dist);dist[1] = 0; // 源点(起点)1到自己的距离为 0// Bellman-Ford 算法允许最多使用 k 条边来放松所有边for (int i = 0; i < k; i++) { // 执行 k 轮松弛操作memcpy(backup, dist, sizeof dist); // 将当前距离备份// 遍历每条边,尝试更新目标顶点的最短距离for (int j = 0; j < m; j++) {int a = edges[j].a, b = edges[j].b, w = edges[j].w; // 获取边的起点,终点和权重dist[b] = min(dist[b], backup[a] + w); // 更新顶点 b 的距离}}// 如果最终 dist[n] 的值仍然非常大,说明无法在 k 条边以内到达顶点 nif (dist[n] > 0x3f3f3f3f / 2) return -1; // 0x3f3f3f3f 是表示无穷大的近似值return dist[n]; // 返回最短路径距离
}int main() {cin >> n >> m >> k; // 读取顶点数 n, 边数 m 和最多可用边数 k// 读取每条边的起点、终点和权重,并存入 edges 数组for (int i = 0; i < m; i++) {int a, b, w;cin >> a >> b >> w;edges[i] = {a, b, w};}// 调用 bellman_ford 函数计算最短路径int t = bellman_ford();// 如果 t 返回 -1 且 dist[n] 不是 -1(没有负权环),输出 "impossible"if (t == -1 && dist[n] != -1) puts("impossible"); else cout << t << endl; // 否则输出最短路径的距离return 0;
}
2.SPFA
-
若要使用SPFA算法,一定要求图中不能有负权回路。只要图中没有负权回路,都可以用SPFA,即也可以求解正权边的题,这个算法的限制是比较小的。时间复杂度一般为 O ( m ) , O(m), O(m),最差为 O ( m n ) . O(mn). O(mn).在一些情况下可以代替Dijkstra算法
-
SPFA其实是对Bellman-Ford的一种优化,相比Bellman-Ford判环的时间复杂度也更低。 它优化的是这一步:d[b] =
min (d[b],d[a] + w) -
我们观察可以发现,只有当d[a]变小了,在下一轮循环中以a为起点的点(或者说a的出边)就会更新,即下一轮循环必定更新d[b]。
-
考虑用一个队列queue,来存放距离变小的节点(当图中存在负权回路时,队列永远都不会为空,因为总是存在某个点,在一次松弛操作后,距离变小)。
具体实现代码(详解版):
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <queue>using namespace std;const int N = 100010;int e[N], ne[N], idx, w[N], h[N]; // e: 邻接点, ne: 下一条边的索引,
//idx: 当前边的索引, w: 边的权重, h: 头节点int dist[N]; // 存储从起点 1 到每个节点的最短距离
int n, m;
bool s[N]; // 记录节点是否在队列中,避免重复入队// 添加一条从 a 到 b 的边,权重为 c 的边
void add(int a, int b, int c) {e[idx] = b; // 终点 bne[idx] = h[a]; // 将边 idx 加到节点 a 的邻接表中w[idx] = c; // 边的权重h[a] = idx++; // 更新节点 a 的头指针,指向新加的边
}// SPFA 算法求解最短路径
int spfa() {memset(dist, 0x3f, sizeof dist); // 初始化距离为无穷大dist[1] = 0; // 起点 1 到自己的距离为 0queue<int> q; // 定义队列用于处理节点q.push(1); // 将起点 1 入队s[1] = true; // 标记起点 1 已入队// 队列不为空时进行循环while (q.size()) {auto t = q.front(); // 取出队首节点q.pop(); // 弹出队首节点s[t] = false; // 标记节点 t 不在队列中// 遍历节点 t 的所有邻接边for (int i = h[t]; i != -1; i = ne[i]) {int j = e[i]; // 获取节点 t 的邻接点 j// 如果从节点 t 到 j 的路径更短,则更新 j 的距离if (dist[j] > dist[t] + w[i]) {dist[j] = dist[t] + w[i];// 如果节点 j 不在队列中,则将其加入队列if (!s[j]) {s[j] = true; // 标记节点 j 已入队q.push(j); // 节点 j 入队}}}}// 如果终点 n 的距离仍然为无穷大,表示无法到达,返回 -1if (dist[n] > 0x3f3f3f3f / 2) return -1;else return dist[n]; // 否则返回最短距离
}int main() {cin >> n >> m; // 输入节点数 n 和边数 mmemset(h, -1, sizeof h); // 初始化头节点数组为 -1,表示没有边// 读取每条边的信息,并调用 add 函数将其加入邻接表while (m--) {int a, b, w;cin >> a >> b >> w;add(a, b, w);}// 调用 spfa 函数计算最短路径int t = spfa();// 如果最短距离为 -1,且终点距离不为 -1,则输出 "impossible"if (t == -1 && dist[n] != -1) puts("impossible");else cout << t << endl; // 否则输出最短路径的距离return 0;
}
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