一、图论问题
1、Floyd算法
之前提到的dijkstra算法和Bellman算法都是只能有一个起点,而这题是求多个起点到多个终点的多条最短路径。Floyd算法的思想是动态规划。
dp数组,grid[i][j][k] = m,表示 节点i 到 节点j 以[1...k] 集合中的一个节点为中间节点的最短距离为m。
dp方程,节点i 到 节点j 的最短路径是否经过节点k。若经过,grid[i][j][k] = grid[i][k][k - 1] + grid[k][j][k - 1];若不经过,grid[i][j][k] = grid[i][j][k - 1]。所以,递推方程为grid[i][j][k] = min(grid[i][k][k - 1] + grid[k][j][k - 1], grid[i][j][k - 1])
CPP
#include <iostream>
#include <vector>
#include <list>
using namespace std;
int main() {
int n, m, p1, p2, val;
cin >> n >> m;
vector<vector<vector<int>>> grid(n + 1, vector<vector<int>>(n + 1, vector<int>(n + 1, 10005))); // 因为边的最大距离是10^4
for(int i = 0; i < m; i++){
cin >> p1 >> p2 >> val;
grid[p1][p2][0] = val;
grid[p2][p1][0] = val;
}
// 开始 floyd
for (int k = 1; k <= n; k++) {
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= n; j++) {
grid[i][j][k] = min(grid[i][j][k-1], grid[i][k][k-1] + grid[k][j][k-1]);
}
}
}
// 输出结果
int z, start, end;
cin >> z;
while (z--) {
cin >> start >> end;
if (grid[start][end][n] == 10005)
cout << -1 << endl;
else
cout << grid[start][end][n] << endl;
}
}
空间优化,减少dp数组的一个维度,代码如下:
CPP
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
int main() {
int n, m, p1, p2, val;
cin >> n >> m;
vector<vector<int>> grid(n + 1, vector<int>(n + 1, 10005)); // 因为边的最大距离是10^4
for(int i = 0; i < m; i++){
cin >> p1 >> p2 >> val;
grid[p1][p2] = val;
grid[p2][p1] = val;
}
// 开始 floyd
for (int k = 1; k <= n; k++) {
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= n; j++) {
grid[i][j] = min(grid[i][j], grid[i][k] + grid[k][j]);
}
}
}
// 输出结果
int z, start, end;
cin >> z;
while (z--) {
cin >> start >> end;
if (grid[start][end] == 10005)
cout << -1 << endl;
else
cout << grid[start][end] << endl;
}
}
2、A star算法
BFS 是没有目的性的 一圈一圈去搜索, 而 A * 是有方向性的去搜索,这个是A算法和BFS最本质的区别。A的方向由启发性函数决定,这部分代码之后补上。