Floyd求最短路

概念

Floyd算法是一种解决图中所有点对之间最短路径的经典算法。使用动态规划的思想,通过中间节点逐步优化已知的最短路径。Floyd算法的核心思想是三层循环,对每一对节点(i, j)检查是否存在中间节点k,使得经过k节点的路径更短。如果存在这样的k,就更新(i, j)之间的最短路径

步骤

  1. 初始化: 构建一个二维数组dist,表示每一对节点之间的最短路径长度。若两节点之间存在直接连接,则dist[i][j]为直接路径长度,否则为无穷大。
  2. 动态规划更新: 使用三层循环遍历所有节点对(i, j),检查是否存在中间节点k,使得路径(i, k, j)比当前已知路径更短。如果是,则更新dist[i][j]
  3. 输出结果: 经过三层循环的迭代后,dist数组记录了所有节点对之间的最短路径长度。

模板

java 复制代码
// Assuming n is the number of nodes
// g[i][j] represents the weight of the edge between node i and node j
// Initialize g[i][j] as positive infinity for non-connected nodes

void floyd() {
    for (int k = 0; k < n; k++) {
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                g[i][j] = Math.min(g[i][j], g[i][k] + g[k][j]);
            }
        }
    }
}
  • 如果节点的编号是从0开始,那么所有循环的范围应为for (int k = 0; k < n; k++)for (int i = 0; i < n; i++)for (int j = 0; j < n; j++)
  • g[i][j]应该初始化为正无穷大,表示节点i和节点j之间没有直接的连接。
  • g[i][i](对角线上的元素)应该初始化为0,表示节点到自身的距离为0。

题目应用

给定一个 n 个点 m 条边的有向图,图中可能存在重边和自环,边权可能为负数。

再给定 k 个询问,每个询问包含两个整数 x 和 y,表示查询从点 x 到点 y 的最短距离,如果路径不存在,则输出 impossible

数据保证图中不存在负权回路。

输入格式

第一行包含三个整数 n,m,k

接下来 m 行,每行包含三个整数 x,y,z表示存在一条从点 x 到点 y 的有向边,边长为 z

接下来 k 行,每行包含两个整数 x,y表示询问点 x 到点 y 的最短距离。

输出格式

共 k 行,每行输出一个整数,表示询问的结果,若询问两点间不存在路径,则输出 impossible

数据范围

  • 1≤n≤200
  • 1≤k≤n^2
  • 1≤m≤20000
  • 图中涉及边长绝对值均不超过 10000。

输入样例:

复制代码
3 3 2
1 2 1
2 3 2
1 3 1
2 1
1 3

输出样例:

复制代码
impossible
1

代码

java 复制代码
import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;

/**
 * 这道题的坑对我而言是顶点没从1开始,而是从0开始!
 */
public class Main {
    static int n, m , k, N = 210, max = (int)1e8;
    static int[][] g = new int[N][N];
    public static void main(String[] args) {
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        n = in.nextInt();
        m = in.nextInt();
        k = in.nextInt();
        for (int i = 1;i <= n;i ++) {
            Arrays.fill(g[i], max);
        }
        for (int i = 1;i <= n;i ++) {
            g[i][i] = 0;
        }
        for (int i = 0;i < m;i ++) {
            int x = in.nextInt();
            int y = in.nextInt();
            int z = in.nextInt();
            g[x][y] = Math.min(g[x][y], z);
        }
        floyd();
        while (k > 0) {
            k--;
            int x = in.nextInt();
            int y = in.nextInt();
            if (g[x][y] > max / 2) {
                System.out.println("impossible");
            } else {
                System.out.println(g[x][y]);
            }
        }
    }
    public static void floyd() {
        for (int k = 1;k <= n;k ++) {
            for (int i = 1;i <= n;i ++) {
                for (int j = 1;j <= n;j ++) {
                    g[i][j] = Math.min(g[i][j], g[i][k] + g[k][j]);
                }
            }
        }
    }
}
相关推荐
程序员爱钓鱼6 小时前
Go语言实战案例 — 工具开发篇:实现一个图片批量压缩工具
后端·google·go
ChinaRainbowSea8 小时前
7. LangChain4j + 记忆缓存详细说明
java·数据库·redis·后端·缓存·langchain·ai编程
舒一笑8 小时前
同步框架与底层消费机制解决方案梳理
后端·程序员
minh_coo8 小时前
Spring框架事件驱动架构核心注解之@EventListener
java·后端·spring·架构·intellij-idea
白初&9 小时前
SpringBoot后端基础案例
java·spring boot·后端
计算机学姐11 小时前
基于Python的旅游数据分析可视化系统【2026最新】
vue.js·后端·python·数据分析·django·flask·旅游
该用户已不存在12 小时前
你没有听说过的7个Windows开发必备工具
前端·windows·后端
David爱编程12 小时前
深入 Java synchronized 底层:字节码解析与 MonitorEnter 原理全揭秘
java·后端
KimLiu13 小时前
LCODER之Python:使用Django搭建服务端
后端·python·django
再学一点就睡13 小时前
双 Token 认证机制:从原理到实践的完整实现
前端·javascript·后端