代码随想录训练营 Day62打卡 图论part11 Floyd 算法 A * 算法

代码随想录训练营 Day62打卡 图论part11

Floyd 算法

例题：卡码97. 小明逛公园

题目描述

小明喜欢去公园散步，公园内布置了许多的景点，相互之间通过小路连接，小明希望在观看景点的同时，能够节省体力，走最短的路径。

给定一个公园景点图，图中有 N 个景点（编号为 1 到 N），以及 M 条双向道路连接着这些景点。每条道路上行走的距离都是已知的。

小明有 Q 个观景计划，每个计划都有一个起点 start 和一个终点 end，表示他想从景点 start 前往景点 end。由于小明希望节省体力，他想知道每个观景计划中从起点到终点的最短路径长度。 请你帮助小明计算出每个观景计划的最短路径长度。
输入描述

第一行包含两个整数 N, M, 分别表示景点的数量和道路的数量。

接下来的 M 行，每行包含三个整数 u, v, w，表示景点 u 和景点 v 之间有一条长度为 w 的双向道路。

接下里的一行包含一个整数 Q，表示观景计划的数量。

接下来的 Q 行，每行包含两个整数 start, end，表示一个观景计划的起点和终点。
输出描述

对于每个观景计划，输出一行表示从起点到终点的最短路径长度。如果两个景点之间不存在路径，则输出 -1。
输入示例

7 3

2 3 4

3 6 6

4 7 8

2

2 3

3 4
输出示例

4

-1
提示信息

从 2 到 3 的路径长度为 4，3 到 4 之间并没有道路。

本题要求使用 Floyd-Warshall 算法 解决 多源最短路径 问题，具体来说，要计算每两个景点之间的最短路径。与之前学过的 Dijkstra 或 Bellman-Ford 算法不同，Floyd-Warshall 可以处理多个起点和多个终点之间的最短路径，且适用于权值为正或负的边，但不允许存在负权回路。

核心思想

Floyd-Warshall 算法的核心思想

Floyd-Warshall 算法的核心思想是通过动态规划，逐步引入中间节点来优化路径。对于每个可能的中间节点 k，检查通过该中间节点的路径是否比原有的直接路径更短。如果更短，则更新路径长度。

具体地，假设我们有 N 个节点，Floyd-Warshall 算法可以通过三重循环来计算所有节点对之间的最短路径：

• 外层循环枚举所有可能的中间节点 k。
• 中间两层循环枚举起点 i 和终点 j，并检查是否通过中间节点 k 能找到更短的路径。

递推公式为：

grid[i][j] = min(grid[i][j], grid[i][k] + grid[k][j])

其中：

grid[i][j] 表示节点 i 到节点 j 的最短路径。

grid[i][k] + grid[k][j] 表示通过中间节点 k 走到 j 的路径长度。

我们取两者的最小值，来不断更新最短路径。

遍历顺序

外层 k 遍历中间节点。内层 i, j 遍历所有起点和终点。

代码实现

if __name__ == '__main__':
    max_int = 10005  # 设置一个非常大的数表示节点之间不可达
    
    # 读取节点数 n 和边数 m
    n, m = map(int, input().split())

    # 初始化二维数组 grid，存储最短路径，初始值为无穷大
    grid = [[max_int] * (n + 1) for _ in range(n + 1)]
    
    # 自己到自己的最短路径为 0
    for i in range(1, n + 1):
        grid[i][i] = 0
    
    # 读取边的信息，双向边，初始化各边的距离
    for _ in range(m):
        p1, p2, w = map(int, input().split())
        grid[p1][p2] = min(grid[p1][p2], w)  # 避免多条边，取最短边
        grid[p2][p1] = min(grid[p2][p1], w)
    
    # 使用 Floyd-Warshall 算法更新所有节点对之间的最短路径
    for k in range(1, n + 1):
        for i in range(1, n + 1):
            for j in range(1, n + 1):
                grid[i][j] = min(grid[i][j], grid[i][k] + grid[k][j])

    # 读取 Q 个查询，输出最短路径
    q = int(input())  # 观景计划数量
    for _ in range(q):
        start, end = map(int, input().split())
        if grid[start][end] == max_int:
            print(-1)  # 不可达
        else:
            print(grid[start][end])  # 输出最短路径

卡码题目链接
题目文章讲解

A * 算法

例题：97. 小明逛公园

题目描述

在象棋中，马和象的移动规则分别是"马走日"和"象走田"。现给定骑士的起始坐标和目标坐标，要求根据骑士的移动规则，计算从起点到达目标点所需的最短步数。

棋盘大小 1000 x 1000（棋盘的 x 和 y 坐标均在 [1, 1000] 区间内，包含边界）
输入描述

第一行包含一个整数 n，表示测试用例的数量，1 <= n <= 100。

接下来的 n 行，每行包含四个整数 a1, a2, b1, b2，分别表示骑士的起始位置 (a1, a2) 和目标位置 (b1, b2)。
输出描述

输出共 n 行，每行输出一个整数，表示骑士从起点到目标点的最短路径长度。
输入示例

6

5 2 5 4

1 1 2 2

1 1 8 8

1 1 8 7

2 1 3 3

4 6 4 6
输出示例

2

4

6

5

1

0
提示信息

骑士移动规则如图，红色是起始位置，黄色是骑士可以走的地方。

实现思路

本题是典型的求最短路径问题。棋盘为1000x1000，我们需要计算骑士（象棋中的"马"）从起始位置移动到目标位置所需的最短步数。

骑士的移动规则 ：骑士每次可以向8个不同方向移动，具体为"日"字形移动方式：即每次水平或垂直移动两格，同时在垂直或水平方向再移动一格。
A*算法：A算法是一种启发式搜索算法，使用估计代价函数来加速路径搜索。在A中，优先队列会根据状态的代价（F = G + H）来排序。

• G是从起点到当前节点的实际代价（即步数）。
• H是当前节点到目标节点的估计代价（启发式函数），可以使用欧几里得距离的平方来估算，避免开根号的浮点运算。

具体步骤：

1. 定义骑士的8个可能移动方向。
2. 使用优先队列（最小堆）存储每个状态，根据F值（G+H）进行排序，F值越小优先级越高。
3. 初始化状态：将起点加入优先队列，开始A*搜索。
4. 扩展节点：从优先队列中取出F值最小的节点，检查是否到达目标点。如果没有到达，则继续将其8个可能的移动加入优先队列。
5. 剪枝：对于越界的点或已经访问过的点，跳过处理。
6. 最终输出结果：当找到目标点时，输出最短步数。

代码实现

import heapq

# 定义骑士的8个移动方向
dir = [(-2, -1), (-2, 1), (-1, 2), (1, 2), (2, 1), (2, -1), (1, -2), (-1, -2)]

# 启发式函数，计算当前节点到目标节点的估计代价（使用欧几里得距离的平方）
def heuristic(x1, y1, x2, y2):
    return (x1 - x2) ** 2 + (y1 - y2) ** 2

# A*算法函数，返回从起点到终点的最短路径
def astar(a1, a2, b1, b2):
    # 初始化棋盘，用于记录每个点的最短路径步数
    moves = [[0] * 1001 for _ in range(1001)]
    
    # 定义优先队列，初始加入起点
    pq = []
    heapq.heappush(pq, (0, a1, a2))  # (F值, x, y)

    # 处理队列，开始A*搜索
    while pq:
        f, x, y = heapq.heappop(pq)
        
        # 如果当前点已经到达目标点，返回步数
        if x == b1 and y == b2:
            return moves[x][y]
        
        # 扩展当前点的8个移动方向
        for dx, dy in dir:
            nx, ny = x + dx, y + dy
            
            # 判断是否越界
            if 1 <= nx <= 1000 and 1 <= ny <= 1000:
                if moves[nx][ny] == 0:  # 如果该点还没有访问过
                    moves[nx][ny] = moves[x][y] + 1  # 更新步数
                    g = moves[nx][ny] * 5  # G值，每次移动的代价是5
                    h = heuristic(nx, ny, b1, b2)  # 计算启发式估计值H
                    f = g + h  # 计算F值
                    heapq.heappush(pq, (f, nx, ny))  # 将新状态加入优先队列
    
    return -1  # 如果无法到达目标点

# 处理输入输出
if __name__ == "__main__":
    n = int(input())  # 读取测试用例数量
    for _ in range(n):
        a1, a2, b1, b2 = map(int, input().split())  # 读取起点和终点坐标
        if a1 == b1 and a2 == b2:
            print(0)  # 如果起点和终点相同，步数为0
        else:
            print(astar(a1, a2, b1, b2))  # 输出从起点到终点的最短步数

代码详解：

1. dir：定义骑士的8个移动方向。

2. heuristic：启发式函数，计算当前节点到目标节点的欧几里得距离的平方，作为H值。

3. astar：A*搜索算法的核心函数：

   使用heapq实现优先队列，按F值排序。

   对于每个扩展节点，检查是否越界或已经访问过。

   使用G值（步数*5）和H值计算F值，并加入优先队列。

4. 输入输出处理：循环处理多个测试用例，每个测试用例根据起点和终点坐标，调用A*算法求解。

时间复杂度：

最坏情况下，骑士可能需要遍历整个1000x1000的棋盘，时间复杂度约为O(NlogN)，其中N是棋盘的大小，logN来自优先队列操作。
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