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Coursera algorithm II PA4

2024-07-06 08:55:17   224人阅读

题意:

所给数据中是否有负环? 没有负环的图中所有路径中最短的值

思路:

1. bellmanford 判断负环

2. flodyWarshall 求所有定点的最短路径

细节:

1. bellmanford 算法时间复杂度为 o(n^3), 因为图的使用邻接矩阵存储的,  使用邻接表代码会容易理解些, 引用 wiki　的伪代码

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// 步骤2：重复对每一条边进行松弛操作
   for i from 1 to size(vertices)-1:
       for each edge (u, v) with weight w in edges:
           if distance[u] + w < lt; distance[v]:
               distance[v] := distance[u] + w
               predecessor[v] := u

每次收缩至少能够使一个点达到其最小距离, 最差的情况就是 1 -> 2 ->…n, 需要 n-1 次才能收缩完毕
2. 负环判断. bellmanford 算法运行完毕后, 所得的结果应当是最终解, 除非有负环. 因此, 运行完 bellmanford 算法后, 再进行一次对所有收缩,若 dist 的值发生了变化(变小), 则说明出现了负环.
3. flodyWarshall算法:

设D_{i,j,k}为从i到j的只以(1..k)集合中的节点为中间节点的最短路径的长度。
若最短路径经过点k，则D_{i,j,k}=D_{i,k,k-1}+D_{k,j,k-1}；
若最短路径不经过点k，则D_{i,j,k}=D_{i,j,k-1}。
因此，D_{i,j,k}=\mbox{min}(D_{i,k,k-1}+D_{k,j,k-1},D_{i,j,k-1})。
在实际算法中，为了节约空间，可以直接在原来空间上进行迭代，这样空间可降至二维

 
4. 动态规划算法第一件事就是要把最外层的循环变量确定, 确定的方式就是看状态转移方程的变化变量
5. 空间降维的方法. 先不考虑降维不降维的问题, 用笔画图模拟出矩阵或数组中的某一个值是由哪些导出的(在我后来做题中, 发现有新值是由通过request旧值更新, 如floydwarshell, 而也有一些dp的题目, 新值是通过旧值push更新的, 比如 poj 棋盘问题). 根据值的导出顺序来判断如何设置循环变量的遍历顺序(从大到小或从小到大)以使用滚动数组或滚动矩阵
6. 数学之美有一个小节讲到 google map 寻找城市之间的最短路径, 使用的就是 floydwarshell 算法

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int bellmanford(int path[], int dist[], int verNum, int edge[][maxVertex], int src) {
	// init array path and dist
	for(int i = 0; i < lt; verNum; i ++) {
		path[i] = src;
		dist[i] = edge[src][i];
	}
 
	for(int i = 1; i &lt; verNum; i ++) {
                // 收缩
		for(int j = 0; j &lt; verNum; j++) {
			if(j == src) continue;
			for(int k = 0; k &lt; verNum; k ++) {
				if(edge[k][j] &lt; inf &amp;&amp; dist[k] &lt; inf &amp;&amp; dist[k] + edge[k][j] &lt; dist[j]) {
					path[j] = k;
					dist[j] = edge[k][j] + dist[k];
				}
			}
		}
	}
	for(int i = 0; i &lt; verNum ; i++) {
		cout &lt;&lt; dist[i] &lt;&lt; " ";
	}
	cout &lt;&lt; endl;
	dist[src] = 0;
	// check if exists a negative cycle
	for(int i = 0; i &lt; verNum; i++) {
		for(int j = 0; j &lt; verNum; j ++) {
			if(edge[j][i] &lt; inf &amp;&amp; dist[j] &lt; inf &amp;&amp; dist[j] + edge[j][i] &lt; dist[i])
				return 0;
		}
	}
	return 1;
}
int flodyWarshall(int dist[][maxSize], int path[][maxSize], int edge[][maxSize], int verNum) {
	for(int i = 0; i &lt; verNum; i++) {
		for(int j = 0; j &lt; verNum; j ++) {
			if(i == j) {
				dist[i][j] = 0;
			}else {
				dist[i][j] = edge[i][j];
			}
		}
	}
	for(int k = 0; k &lt; verNum; k ++) {
		for(int i = 0; i &lt; verNum; i ++) {
			for(int j = 0; j &lt; verNum; j++) { 				if(dist[i][j] &gt; dist[i][k]+dist[k][j]) {
					dist[i][j] =dist[i][k]+dist[k][j];
					path[i][j] = k;
				}
			}
		} 
	}
	int minDist = 9999999;
	for(int i = 0; i &lt; verNum; i ++) {
		for(int j = 0; j &lt; verNum; j ++) {
			if(dist[i][j] &lt; minDist)
				minDist = dist[i][j];
		}
	}
	return minDist;
}


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