用floyd演算法求解下圖各個頂點的最短距離。寫出floyd演算法的偽**和給出距離矩陣(頂點之間的最短距離矩陣)。
floyd演算法可以方便的求得任意兩點的最短路徑,這稱為多源最短路,演算法的核心思想是動態規劃。
它將多階段過程轉化為一系列單階段問題,利用各階段之間的關係,逐個求解。
根據以往的經驗,如果要找到兩個頂點直接的最短路程,一般要引入第三個點(如k),即以k為中轉點,路線為i->k->j,這樣就可以縮短i到j的距離。但是k是1到n的哪乙個呢,甚至可能不止有乙個中轉點,而是經過兩個點或者更多點中轉會更短,即路線為i->k1->k2->j或者i->k1->k2…->ki>j。
各點初始距離圖
假設現在只允許通過1號頂點,即判斷以1號為中轉點,判斷是否產生更短的路徑,即判斷distmap[i][0]+ distmap[0][j]是否比distmap[i][j]要小
**實現為
更新後各點的距離
可以看出,只通過1號頂點的情況下,distmap[3][2]、distmap[4][2]和distmap[4][3] 都得到了更新。
接下來我們引入2號頂點,求只允許經過1號和2號兩個頂點的情況下的最短路程。
這時候我們在保留只經過1號頂點的最短距離的情況下,再判斷經過2號頂點是否可以產生更短路徑。即判斷distmap[i][1]+ distmap[1][j]是否比distmap[i][j]要小
**實現為:
for
(int i=
0;i)for
(int j=
0;j) distmap[i]
[j]=
min(distmap[i]
[j],distmap[i][0
]+distmap[0]
[j])
;for
(int i=
0;i)for
(int j=
0;j) distmap[i]
[j]=
min(distmap[i]
[j],distmap[i][1
]+distmap[1]
[j])
;
相比於只允許通過1號頂點進行中轉的情況下,這裡允許通過1和2號頂點進行中轉,再次更新了最短距離。同理,以此類推,再允許1,2,3頂點作為中轉可再次更新,但我們知道僅僅幾次是不能確定最短的,所有總共要通過n次即通過1~n頂點作為中轉後,才可以得到最短距離,所以我們可以發現他其實是由前n-1個中轉後的狀態來推出第n個狀態,這也是使得floyd演算法雖然容易理解和編寫,但複雜度較大。
void
floyd()
prim演算法的核心就是三重巢狀for迴圈,所以時間複雜度為o(n³)。 Floyd演算法求解最短距離
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Floyd求最短距離
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最短距離及最短路(Floyd 演算法)
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