全源最短路问题:Floyd算法详解【经典算法,限时免费】

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ithorizon 8个月前 (09-03) 阅读数 96 #Python

Floyd算法详解

全源最短路问题:Floyd算法详解【经典算法,限时免费】

Floyd算法是解决全源最短路问题的一种经典算法,它的时间纷乱度为O(n^3),适用于大规模的稀疏图。下面我们就来详细了解一下Floyd算法的原理和实现。

一、算法原理

Floyd算法的核心思想是动态规划。它通过逐步迭代,逐步找到图中所有顶点对之间的最短路径。算法的基本步骤如下:

  • 初始时,假设图中只存在相邻顶点之间的边,其他顶点之间的距离为无穷大;
  • 逐步考虑图中所有的顶点,更新任意两个顶点之间的最短距离;
  • 在考虑顶点k的情况下,如果顶点i到顶点j的最短路径长度大于顶点i到顶点k再到顶点j的路径长度,那么就更新顶点i到顶点j的最短路径长度;
  • 重复上述步骤,直到所有顶点都被考虑过,此时得到的就是图中所有顶点对之间的最短路径长度。

二、算法实现

Floyd算法的实现相对易懂,下面给出一个C语言的示例代码:

#include <stdio.h>

#include <limits.h>

#define MAXV 100 // 最大顶点数

// 初始化距离矩阵

void init(int dist[][MAXV], int n) {

for (int i = 0; i < n; i++) {

for (int j = 0; j < n; j++) {

if (i == j) {

dist[i][j] = 0;

} else {

dist[i][j] = INT_MAX;

}

}

}

}

// Floyd算法

void floyd(int dist[][MAXV], int n) {

for (int k = 0; k < n; k++) {

for (int i = 0; i < n; i++) {

for (int j = 0; j < n; j++) {

if (dist[i][k] != INT_MAX && dist[k][j] != INT_MAX

&& dist[i][k] + dist[k][j] < dist[i][j]) {

dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j];

}

}

}

}

}

int main() {

int n = 4; // 顶点数

int dist[MAXV][MAXV];

// 初始化距离矩阵

init(dist, n);

// 示例:添加边和权重

// 边 (0,1) 的权重为 5

// 边 (0,2) 的权重为 10

// 边 (1,2) 的权重为 3

// 边 (1,3) 的权重为 1

// 边 (2,3) 的权重为 7

dist[0][1] = 5;

dist[0][2] = 10;

dist[1][2] = 3;

dist[1][3] = 1;

dist[2][3] = 7;

// 执行Floyd算法

floyd(dist, n);

// 打印导致

for (int i = 0; i < n; i++) {

for (int j = 0; j < n; j++) {

if (dist[i][j] == INT_MAX) {

printf("INF ");

} else {

printf("%d ", dist[i][j]);

}

}

printf("");

}

return 0;

}

三、总结

Floyd算法是一种基于动态规划的全源最短路算法,适用于求解大规模稀疏图中的最短路径问题。虽然其时间纷乱度较高,但在实际应用中仍然具有广泛的应用价值。


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