好基友YanBaoC大神五天的呕心沥血，在此膜拜一下。出处：http://www.cnblogs.com/Yan-C/p/3916281.html 。
在本文中因为邻接表在比赛中不如前向星好写，而且前向星效率并不低所以，本文的代码 存图只有两种：前向星 or邻接矩阵
本文包含如下内容：
1、Bellman-Ford算法
2、Dijkstra算法(代码 以邻接矩阵为例) && Dijkstra + 优先队列的优化(也就是堆优化)
3、floyd-Warshall算法(代码 以邻接矩阵为例)
4、SPFA(代码 以前向星为例)
5、BFS 求解最短路
6、路径还原
序章 ：
在开始最短路的算法之前，需要先说明一下 松弛 （relax）
松弛是什么？ 这个问题在我刚刚开始接触最短路的时候也是一脸茫然啊。但是在读了《算法导论》后我知道了。有资源的同学可以看一下。
不想看厚厚的书的同学看这儿 ： 松弛其实很简单，就是 用现在的最小路径去更新其他的路径。用C/C++写其实就是这个样子。
if(dis[i]>dis[k]+G[k][i]){
2 dis[i] = dis[k]+G[k][i];
3 }
4 //其中dis[i] 是其他的路径
5 //dis[k] 是现在的最小路径
6 //G[k][i] 是现在的最小路径的点到其他路径点的权值。在《算法导论》中松弛这一步 若条件成立 不仅更新了路径距离 && 更新了前驱。此处未写出。
插播一下 ：
在讲完松弛操作之后，最短路算法开始之前，说一下什么是 最短路径的估计值
我们的源点用s表示。
在这里我们用数组 dis[N] 来存储最短路径，dis[N]数组为源点到其他点的最小距离。
那么最最开始的最短路径的估计值 也就是对 dis[N] 的初始化喽。
一般我们的初始化都是初始化为 dis[N] = +∞ ， But 在一些时候是初始化为dis[N] = 0的(“一些时候”后面再讲)。
But 源点是要初始化为0的， dis[s] = 0,因为s—>s的距离为0;
#define MAX 9999999
2
3 int dis[203];
4
5 fill(dis,dis+n,MAX);//不知此函数的可以百度
6 dis[s] = 0;我们也可以这样原始的初始化。
#define MAX 9999999
int dis[203];
int i;
for(i=0;i<n;i++)
dis[i] = MAX;
dis[s] = 0;1、Bellman-Ford算法 ：
bellman-ford 算法解决的是一般情况下的单源最短路径问题，其边可以为负值。bellman-ford算法可以判断图是否存在负环，若存在负环会返回一个布尔值。当然在没有负环存在的 情况下会返回所求的最短路径的值。
bellman-ford() ：算法如下
1 图的初始化等操作
2 for i = 1 to |G.V| – 1 // |G.V| 为图 G的点的总数
3 for each edge(u,v)∈G.E //G.E 为图 G 的边
4 relax(u,v,w) 也就是if v.d>u.d+w(u,v) ， v.d = u.d+w(u,v);
5 for each edge(u,v)∈G.E
6 if v.d>u.d+w(u,v) //v.d为出发源点到结点v的最短路径的估计值 u.d亦如此 w(u,v) 为u结点到v结点的权重值(通俗点就是u—>v的花费)。
7 return false;
8 return true
此算法分为3步：
1） 第1行对图进行初始化，初始化dis[N] = +∞,dis[s] = 0;
2） 第2~4行为求最短路的过程，是对图的每一条边进行|V|-1次松弛操作，求取最短路径。
3） 第5~8行为对每条边进行|V|-1次松弛后，检查是否存在负环并返回相应的布尔值，因为进行|V|-1次松弛后若没有负环则v.d的值确定不变，若有负环则会继续进行松弛操作，因为一个数+负数是一定比它本身要小的。
此算法的 时间复杂度为O(VE)。
eg ：
我们做一个简单的题练习一下：
多组输入。第一行给你两个数n(代表点),m(代表边)
第2—m+1行 ，每行三个数u，v, w。0<=u,v<n, w>=0;
第m+2行两个数 s, t 。 s为源点，t为要到达的目的点。
求s到t 的最短路，若存在最短路输出最短路的值，否则输出-1。
这也就是hdu 的题目 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1874
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <queue>
#define MAX 9999999
using namespace std;
struct node
{
int u, v, w;
};
node edge[2003];
int n, m, s, t;
void bellman_ford()
{
int i, j;
bool flag;//用于优化的
int dis[203];//保存最短路径
//初始化
fill(dis,dis+n,MAX);//其他点为+∞
dis[s] = 0;//源点初始化为0
m = m<<1;//此处和m = 2*m是一样的，因为建立的无向图
for(i=1;i<n;i++)//进行|V|-1次
{
flag = false;//刚刚开始标记为假
for(j=0;j<m;j++)//对每个边
{
//if (v.d>u.d+w(u,v))
if(dis[edge[j].u]>dis[edge[j].v]+edge[j].w){//进行松弛操作
dis[edge[j].u] = dis[edge[j].v]+edge[j].w;//松弛成功
flag = true;//若松弛成功则标记为真
}
}
if(!flag)//若所有的边i的循环中没有松弛成功的
break;//退出循环
//此优化可以大大提高效率。
}
printf("%d\n",dis[t]==MAX?-1:dis[t]);//输出结果
}
int main()
{
int i;
while(scanf("%d %d",&n,&m)==2){//输入点的总数n，边的总数m
for(i=0;i<m;i++)
{
scanf("%d %d %d",&edge[i].u,&edge[i].v,&edge[i].w);//每条边的u,v,w的输入
edge[i+m].u = edge[i].v;//因为为无向图所以u—>v和v—>u 是一样的
edge[i+m].v = edge[i].u;//So...
edge[i+m].w = edge[i].w;//So...
}
scanf("%d %d",&s,&t);//起点和终点
bellman_ford();//调用算法部分
}
return 0;
}
说明 ： 因为此图w>=0,所以是一定没有负环的，因此没有 3）第5~8行的操作
对于bellman-ford算法 推荐使用结构体数组存储，因为比较方便和简洁，当然也可以用其他的数据结构。
用到的数据结构
struct node
2 {
3 int u, v, w;//u 为起点，v为终点，w为u—>v的权值
4 };
5 node edge[2003];主函数对边的读取和存储
int main()
{
int i;
while(scanf("%d %d",&n,&m)==2){//输入点的总数n，边的总数m
for(i=0;i<m;i++)
{
scanf("%d %d %d",&edge[i].u,&edge[i].v,&edge[i].w);//每条边的u,v,w的输入
edge[i+m].u = edge[i].v;//因为为无向图所以u—>v和v—>u 是一样的
edge[i+m].v = edge[i].u;//So...
edge[i+m].w = edge[i].w;//So...
}
scanf("%d %d",&s,&t);//起点和终点
bellman_ford();//调用算法部分
}
return 0;
}bellman-ford算法求最短路 C/C++版
void bellman_ford()
{
int i, j;
bool flag;//用于优化的
int dis[203];//保存最短路径
//初始化
fill(dis,dis+n,MAX);//其他点为+∞
dis[s] = 0;//源点初始化为0
m = m<<1;//此处和m = 2*m是一样的，因为建立的无向图
for(i=1;i<n;i++)//进行|V|-1次
{
flag = false;//刚刚开始标记为假
for(j=0;j<m;j++)//对每个边
{
//if (v.d>u.d+w(u,v))
if(dis[edge[j].u]>dis[edge[j].v]+edge[j].w){//进行松弛操作
dis[edge[j].u] = dis[edge[j].v]+edge[j].w;//松弛成功
flag = true;//若松弛成功则标记为真
}
}
if(!flag)//若所有的边i的循环中没有松弛成功的
break;//退出循环
//此优化可以大大提高效率。
}
printf("%d\n",dis[t]==MAX?-1:dis[t]);//输出结果
}对于优化 的解释：若图中存在负环的情况下外循环需要|V|-1次循环，若不存在负环，平均情况下的循环次数是要小于|V|-1次，当所有边没有松弛操作的时候我们就得到了
最后的答案，没有必要继续循环下去，So有了这个简单的优化。
对于bellman-ford算法求最短路 没有负环的情况下已经说明了，下面说一下求负环的强大功能
eg. 题目传送门 http://poj.org/problem?id=3259
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <queue>
#define MAX 9999999
using namespace std;
struct node
{
int u, v, w;//u 为起点，v为终点，w为u—>v的权值
};
node edge[5203];
int n, m;//n 点数 m 边数
bool bellman_ford()
{
int i, j;
bool flag;
int dis[503];//保存最短路径
fill(dis,dis+n,MAX);//初始化
dis[1] = 0;//因为判断是否有负环，对整个图而言，So s = 1;
//一下部分为 2) 第2~4行的操作
for(i=1;i<n;i++)//共需进行|V|-1次
{
flag = false;//优化 初始化为假
for(j=0;j<m;j++)//对每一条边
{
// if u.d>v.d+w(u,v) , u.d = v.d+w(u,v);
if(dis[edge[j].u]>dis[edge[j].v]+edge[j].w){//进行松弛
dis[edge[j].u] = dis[edge[j].v]+edge[j].w;//松弛操作成功
flag = true;//松弛成功变为真
}
}
if(!flag)//若每条边没有松弛
break;//跳出循环
}
// 一下部分为 3) 第5~8行的操作
for(i=0;i<m;i++)
if(dis[edge[i].u]>dis[edge[i].v]+edge[i].w)//进行|V|-1次操作后 有边还能进行松弛 说明
return true;//存在负环
return false;//不存在负环
}
int main()
{
int t, k, i;
scanf("%d",&t);//输入测试数据的组数
while(t-- && scanf("%d %d %d",&n,&m,&k)){//输入点数，正边数，负边数
for(i=0;i<m;i++)
{
scanf("%d %d %d",&edge[i].u,&edge[i].v,&edge[i].w);//输入u,v,w;
edge[i+m].u = edge[i].v;//双向
edge[i+m].v = edge[i].u;//双向
edge[i+m].w = edge[i].w;//双向
}
m <<= 1;//正边为双向 所以m = m*2;
for(i=m;i<m+k;i++)
{
scanf("%d %d %d",&edge[i].u,&edge[i].v,&edge[i].w);//存负边数(单向)
edge[i].w = -edge[i].w;//负边就要是负的
}
m += k;//单向，So不需要*2
printf("%s\n",bellman_ford()?"YES":"NO");//输出结果
}
return 0;
}
题目大意： 第一行 输入一个数 是表示几组测试数据
第二行 三个数 N(点的个数),M(正边的个数),W(负边的个数) 注意 ：正边为双向的，负边为单向的。
然后 M行u,v,w;
再然后W行u,v,w;
求这个图是不是存在负环。 有 YES 没NO。
所用数据结构 ：
struct node
2 {
3 int u, v, w;//u 为起点，v为终点，w为u—>v的权值
4 };
5 node edge[5203];主函数对数据的获取。
int main()
{
int t, k, i;
scanf("%d",&t);//输入测试数据的组数
while(t-- && scanf("%d %d %d",&n,&m,&k)){//输入点数，正边数，负边数
for(i=0;i<m;i++)
{
scanf("%d %d %d",&edge[i].u,&edge[i].v,&edge[i].w);//输入u,v,w;
edge[i+m].u = edge[i].v;//双向
edge[i+m].v = edge[i].u;//双向
edge[i+m].w = edge[i].w;//双向
}
m <<= 1;//正边为双向 所以m = m*2;
for(i=m;i<m+k;i++)
{
scanf("%d %d %d",&edge[i].u,&edge[i].v,&edge[i].w);//存负边数(单向)
edge[i].w = -edge[i].w;//负边就要是负的
}
m += k;//单向，So不需要*2
printf("%s\n",bellman_ford()?"YES":"NO");//输出结果
}
return 0;
}bellman-ford 算法求解
bool bellman_ford()
{
int i, j;
bool flag;
int dis[503];//保存最短路径
fill(dis,dis+n,MAX);//初始化
dis[1] = 0;//因为判断是否有负环，对整个图而言，So s = 1;
//一下部分为 2) 第2~4行的操作
for(i=1;i<n;i++)//共需进行|V|-1次
{
flag = false;//优化 初始化为假
for(j=0;j<m;j++)//对每一条边
{
// if u.d>v.d+w(u,v) , u.d = v.d+w(u,v);
if(dis[edge[j].u]>dis[edge[j].v]+edge[j].w){//进行松弛
dis[edge[j].u] = dis[edge[j].v]+edge[j].w;//松弛操作成功
flag = true;//松弛成功变为真
}
}
if(!flag)//若每条边没有松弛
break;//跳出循环
}
// 一下部分为 3) 第5~8行的操作
for(i=0;i<m;i++)
if(dis[edge[i].u]>dis[edge[i].v]+edge[i].w)//进行|V|-1次操作后 有边还能进行松弛 说明
return true;//存在负环
return false;//不存在负环
}上面只是第一种对负环存在的判断，继续下一种：
我们前面已经说过 若没有负环外循环最多进行|V|-1次即可，就可得到最短路径，那么若存在负环，则第|V|次操作就说明存在负环。
bool bellman_ford()
{
int i, j;
bool flag;
int dis[503];//保存最短路径
fill(dis,dis+n,MAX);//初始化
dis[1] = 0;//因为判断是否有负环，对整个图而言，So s = 1;
//一下部分为 2) 第2~4行的操作
for(i=0;i<n;i++)//共需进行|V|-1次
{
flag = false;//优化 初始化为假
for(j=0;j<m;j++)//对每一条边
{
// if u.d>v.d+w(u,v) , u.d = v.d+w(u,v);
if(dis[edge[j].u]>dis[edge[j].v]+edge[j].w){//进行松弛
dis[edge[j].u] = dis[edge[j].v]+edge[j].w;//松弛操作成功
flag = true;//松弛成功变为真
}
}
if(!flag)//若每条边没有松弛
break;//跳出循环
//下面这一部分代替了 3) 第5~8行的操作
//因为对于V个点 你最多需要进行|V|-1次外循环，如果有负环它会一直进行下去，但是只要进行到第V次的时候就说明存在负环了
if(i == n-1)//若有
return true;//返回有负环
}
return false;//不存在负环
}bellman-ford 算法也说的差不多了，对于此算法的SPFA优化 ，我们在本文的后面部分单独讲解。
不知大家还记不记的上面的那个许多个But 中的那个But dis[N] = 0呢？
给大家留下一个问题吧。
这个问题是《算法导论》上的一个思考题，问题是这样的 ：
你如果知道一个带权重的有向图中 存在一个负环，那么请你设计一个有效&&正确的算法列出所有属于该环路上的结点。
2、dijkstra算法 ： (贪心策略)
Dijkstra算法解决的是带权重的有向图上单源最短路径问题，该算法要求所有边的权重都为正值。
在此有的同学可能就要问了，为什么不能处理负值呢？
Why？？？？
Dijkstra算法不是绝对的不能处理权重为负值，而是因为这个负值的大小和所在位置需要特别要求才可应用&&求得正确结果。
但我们的平时所遇到的是一般情况下的，是需要算法有通用性的，所以就要求所有边的权重都为正值。
在本文我此算法的后面部分我会给出两个例子，分别为 不可以有负边 和 可以有负边的例子。为什么在此不先给出呢？
Why？？？？？
如果还不知道Dijkstra算法又怎么会 看懂这两个例子呢？ So 看完这个算法 再看例子吧。
Dijkstra算法在运行过程中维持的关键信息是一组结点集合S。从源结点s到该集合中每个结点之间的最短路径都已经被找到。算法重复从结点集V-S中选择最短路径估计最小的结点u,讲u加入到 集合S，然后对所有从u发出的边进行松弛。
Dijkstra 算法如下：//这个描述使用的最小优先队列Q来保存结点集合，每个结点的关键值为其d值。
1 对图的建立和处理，dis[N]数组的初始化等等操作
2 S = ∅
3 Q = G.V
4 while Q ≠ ∅
5 u = EXTRACT-MIN(Q)
6 S = S ∪ {u}
7 for each vertex v∈ G.Adj[u]
8 relax(u,v,w)
此算法在此分为二步 ： 第二大步中又分为3小步
1) 第1~3行 对dis[N]数组等的初始化，集合S 为∅，Q集合为G.V操作
2) 第4~8行 ① 第4行 进行G.V次操作
② 第5~行 从Q中找到一个点，这个点是Q中所有的点 s—>某点 最小的最短路径的点，并将此点加入S集合
③ 第7~8行 进行松弛操作，用此点来更新其他路径的距离。
对于邻接矩阵存储的图 来说此算法的时间复杂度为 O(|V|²),用其他的数据结构可以优化为O(|E|log|V|)的时间复杂度。
对于本文所说的其他数据结构 使用的为前向星，对于前向星是不能出现负边的。
我们先看邻接矩阵存储的图的情况。
还是hdu的那道题 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1874
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <queue>
#define MAX 9999999
using namespace std;
int G[203][203];//二维数组 图的存储
int n, s, t;//n 点的个数 , s 起点 ,t 终点
void dijkstra()
{
bool vis[203];//相当于集合Q的功能， 标记该点是否访问过
int dis[203];//保存最短路径
int i, j, k;
for(i=0;i<n;i++)//初始化
dis[i] = G[s][i];//s—>各个点的距离
memset(vis,false,sizeof(vis));//初始化为假 表示未访问过
dis[s] = 0;//s->s 距离为0
vis[s] = true;//s点访问过了，标记为真
for(i=1;i<n;i++)//G.V-1次操作+上面对s的访问 = G.V次操作
{
k = -1;
for(j=0;j<n;j++)//从尚未访问过的点中选一个距离最小的点
if(!vis[j] && (k==-1||dis[k]>dis[j]))//未访问过 && 是距离最小的
k = j;
if(k == -1)//若图是不连通的则提前结束
break;//跳出循环
vis[k] = true;//将k点标记为访问过了
for(j=0;j<n;j++)//松弛操作
if(!vis[j] && dis[j]>dis[k]+G[k][j])//该点为访问过 && 可以进行松弛
dis[j] = dis[k]+G[k][j];//j点的距离 大于当前点的距离+w(k,j) 则松弛成功，进行更新
}
printf("%d\n",dis[t]==MAX?-1:dis[t]);//输出结果
}
int main()
{
int m, i, j, u, v, w;
while(scanf("%d %d",&n,&m)==2){//获取点的个数 边的个数
for(i=0;i<n;i++)
for(j=0;j<n;j++)
G[i][j] = i==j?0:MAX;//初始化，本身到本身的距离为0，其他的为无穷大
while(m--){
scanf("%d %d %d",&u,&v,&w);//获取u，v，w(u,v);
if(G[u][v]>w)//因为初始化的操作 && 若有重边要去最小的权重值
G[u][v] = G[v][u] = w;//无向图 双向
}
scanf("%d %d",&s,&t);//获取起止点
dijkstra();
}
return 0;
}
应用的数据结构
int G[203][203];//二维数组 图的存储主函数对数据的获取
int main()
{
int m, i, j, u, v, w;
while(scanf("%d %d",&n,&m)==2){//获取点的个数 边的个数
for(i=0;i<n;i++)
for(j=0;j<n;j++)
G[i][j] = i==j?0:MAX;//初始化，本身到本身的距离为0，其他的为无穷大
while(m--){
scanf("%d %d %d",&u,&v,&w);//获取u，v，w(u,v);
if(G[u][v]>w)//因为初始化的操作 && 若有重边要去最小的权重值
G[u][v] = G[v][u] = w;//无向图 双向
}
scanf("%d %d",&s,&t);//获取起止点
dijkstra();
}
return 0;
}Dijkstra算法
void dijkstra()
{
bool vis[203];//相当于集合Q的功能， 标记该点是否访问过
int dis[203];//保存最短路径
int i, j, k;
for(i=0;i<n;i++)//初始化
dis[i] = G[s][i];//s—>各个点的距离
memset(vis,false,sizeof(vis));//初始化为假 表示未访问过
dis[s] = 0;//s->s 距离为0
vis[s] = true;//s点访问过了，标记为真
for(i=1;i<n;i++)//G.V-1次操作+上面对s的访问 = G.V次操作
{
k = -1;
for(j=0;j<n;j++)//从尚未访问过的点中选一个距离最小的点
if(!vis[j] && (k==-1||dis[k]>dis[j]))//未访问过 && 是距离最小的
k = j;
if(k == -1)//若图是不连通的则提前结束
break;//跳出循环
vis[k] = true;//将k点标记为访问过了
for(j=0;j<n;j++)//松弛操作
if(!vis[j] && dis[j]>dis[k]+G[k][j])//该点为访问过 && 可以进行松弛
dis[j] = dis[k]+G[k][j];//j点的距离 大于当前点的距离+w(k,j) 则松弛成功，进行更新
}
printf("%d\n",dis[t]==MAX?-1:dis[t]);//输出结果
}另一种 用其他的数据结构可以优化为O(|E|log|V|)的时间复杂度。
使用STL中的最小优先队列 priority_queue，进行优化。
题目继续使用此题。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <queue>
#define MAX 9999999
using namespace std;
//pair 的first 保存的为最短距离, second保存的为顶点编号
typedef pair<int, int >P;//对组 不知道请自行百度
struct node
{
int v, w;//v 为到达的点, w为权重
int next;//记录下一个结构体的位置 ，就向链表的next功能是一样的
};
node edge[2003];//存所有的边，因为是无向图，所以*2
int cnt;//结构体的下标
int n, s, t;//n 点数,s 起点,t止点
int head[203];//和链表的头指针数组是一样的。只不过此处head[u]记录的为最后加入 edge 的且与u相连的边在 edge 中的位置，即下标
void add(int u, int v, int w)//加边操作
{
edge[cnt].v = v;
edge[cnt].w = w;
edge[cnt].next = head[u];//获得下一个结构体的位置
head[u] = cnt++;//记录头指针的下标
}
void dijkstra()
{
int dis[203];//最短路径数组
int i, v;//v保存从队列中取出的数的第二个数 也就是顶点的编号
priority_queue<P,vector<P>,greater<P> >que;//优先队列 从小到大
node e;//保存边的信息，为了书写方便
P p;//保存从队列取出的数值
fill(dis,dis+n,MAX);//初始化，都为无穷大
dis[s] = 0;//s—>s 距离为0
que.push(P(0,s));//放入距离 为0 点为s
while(!que.empty()){
p = que.top();//取出队列中最短距离最小的对组
que.pop();//删除
v = p.second;//获得最短距离最小的顶点编号
if(dis[v] < p.first)//若取出的不是最短距离
continue;//则进行下一次循环
for(i=head[v];i!=-1;i=edge[i].next)//对与此点相连的所有的点进行遍历
{
e = edge[i];//为了书写的方便。
if(dis[e.v]>dis[v]+e.w){//进行松弛
dis[e.v]=dis[v]+e.w;//松弛成功
que.push(P(dis[e.v],e.v));//讲找到的松弛成功的距离 和顶点放入队列
}
}
}
printf("%d\n",dis[t]==MAX?-1:dis[t]);//输出结果
}
int main()
{
int m, u, v, w;
while(scanf("%d %d",&n,&m)==2){//获取点数 边数
cnt = 0;//结构体下标从0开始
memset(head,-1,sizeof(head));//初始化head[N]数组
while(m--){
scanf("%d %d %d",&u,&v,&w);//获取u,v,w(u,v)
add(u,v,w);//加边
add(v,u,w);//加边
}
scanf("%d %d",&s,&t);//获取起止点
dijkstra();
}
return 0;
}
用到的数据结构 ：前向星 对组 优先队列
//pair 的first 保存的为最短距离, second保存的为顶点编号
typedef pair<int, int >P;//对组 不知道请自行百度
struct node//前向星存边
{
int v, w;//v 为到达的点, w为权重
int next;//记录下一个结构体的位置 ，就向链表的next功能是一样的
};
node edge[2003];//存所有的边，因为是无向图，所以*2
int head[203];//和链表的头指针数组是一样的。只不过此处head[u]记录的为最后加入 edge 的且与u相连的边在 edge 中的位置，即下标
priority_queue<P,vector<P>,greater<P> >que;//优先队列 从小到大在此我们说一下前向星的加边函数
void add(int u, int v, int w)//加边操作
{
edge[cnt].v = v;
edge[cnt].w = w;
edge[cnt].next = head[u];//获得下一个结构体的位置
head[u] = cnt++;//记录头指针的下标
}主函数对数据的获取
int main()
{
int m, u, v, w;
while(scanf("%d %d",&n,&m)==2){//获取点数 边数
cnt = 0;//结构体下标从0开始
memset(head,-1,sizeof(head));//初始化head[N]数组
while(m--){
scanf("%d %d %d",&u,&v,&w);//获取u,v,w(u,v)
add(u,v,w);//加边
add(v,u,w);//加边
}
scanf("%d %d",&s,&t);//获取起止点
dijkstra();
}
return 0;
}Dijkstra算法求值
void dijkstra()
{
int dis[203];//最短路径数组
int i, v;//v保存从队列中取出的数的第二个数 也就是顶点的编号
priority_queue<P,vector<P>,greater<P> >que;//优先队列 从小到大
node e;//保存边的信息，为了书写方便
P p;//保存从队列取出的数值
fill(dis,dis+n,MAX);//初始化，都为无穷大
dis[s] = 0;//s—>s 距离为0
que.push(P(0,s));//放入距离 为0 点为s
while(!que.empty()){
p = que.top();//取出队列中最短距离最小的对组
que.pop();//删除
v = p.second;//获得最短距离最小的顶点编号
if(dis[v] < p.first)//若取出的不是最短距离
continue;//则进行下一次循环
for(i=head[v];i!=-1;i=edge[i].next)//对与此点相连的所有的点进行遍历
{
e = edge[i];//为了书写的方便。
if(dis[e.v]>dis[v]+e.w){//进行松弛
dis[e.v]=dis[v]+e.w;//松弛成功
que.push(P(dis[e.v],e.v));//讲找到的松弛成功的距离 和顶点放入队列
}
}
}
printf("%d\n",dis[t]==MAX?-1:dis[t]);//输出结果
}自此Dijkstra算法就算接近尾声了，现在还大家一个债，那就是前面的Why
在此给出的是百度知道上的一位网友给的解释 ：
dijkstra由于是贪心的，每次都找一个距源点最近的点（dmin），然后将该距离定为这个点到源点的最短路径（d[i]<–dmin）；但如果存在负权边，那就有可能先通过并不是距源点最近的一个次优点（dmin’），再通过这个负权边L(L<0)，使得路径之和更小（dmin’+L<dmin）,则dmin’+L成为最短路径，并不是dmin，这样dijkstra就被囧掉了
比如n=3，邻接矩阵：
0，3，4
3，0，-2
4，-2, 0
用dijkstra求得d[1，2]=3，事实上d[1，2]=2，就是通过了1-3-2使得路径减小。 这就是为什么Dijkstra不能处理负边的情况。 再给出可以使用Dijkstra && 带负边的情况 n = 3，邻接矩阵 0， 3， 4 3， 0， -1 4， -1， 0 dis[1,2] = 3, dis[1,3] = 2 是正确的。(为邻接矩阵的存图方式下的) 此算法讲解结束。 3、floyd-Warshall算法 ： (动态规划) floyd算法是一个很强大的算法，它可以计算任意两点之间的最短路径，其边可以为负值。 对于floyd算法是我刚刚开始接触最短路算法中最喜欢的了，因为它的代码简短，便于理解，而且功能也很强大，虽然有点短腿但我还是很喜欢这个代码。 floyd算法是三重for 的嵌套。对于这个算法给出《挑战程序设计》中的证明 ： 证明： 对于0~k，我们分i到j的最短路正好经过顶点k一次和完全不经过顶点k两种情况来讨论。不仅过顶点k的情况下，d[k][i][j] = d[k-1][i][j]。通过顶点k的情况，d[k][i][j] = d[k-1][i][k]+d[k-1][k][j]。合起来就得到了d[k][i][j] = min(d[k-1][i][j],d[k-1][i][k]+d[k-1][k][j])。这个DP也可以用同一个数组不断进行如下的操作： d[i][j] = min(d[i][j],d[i][k]+d[k][j])的更新来实现。 floyd算法的时间复杂度为O(|V|³)。 450*450*450<10的8次方 下面给出floyd算法的程序.
void floyd()
{
int i, j, k;
for(k=0;k<n;k++)
for(i=0;i<n;i++)
for(j=0;j<n;j++)
G[i][j] = min(G[i][j],G[i][k]+G[k][j]);
printf("%d\n",G[s][t]==MAX?-1:G[s][t]);
} 在此给出图的初始化和数据的读取。<pre class="html" name="code">int main()
{
int i, j, m, u, v, w;
while(scanf("%d %d",&n,&m)==2){
for(i=0;i<n;i++)
for(j=0;j<n;j++)
G[i][j] = i==j?0:MAX;
while(m--){
scanf("%d %d %d",&u,&v,&w);
if(G[u][v]>w)
G[u][v] = G[v][u] = w;
}
scanf("%d %d",&s,&t);
floyd();
}
return 0;
}对floyd算法呢，因为他的简洁，在此就不多说。
补充一下：对于floyd判断负环是否存在只需检查是否存在d[i][i]是负数的顶点i 即可。
4、 SPFA算法 (bellman-ford算法的优化)
SPFA算法是西南交通大学段凡丁于1994年发表的。
SPFA算法 ：设立一个先进先出的队列用来保存待优化的结点，优化时每次取出队首结点u，并且用u点当前的最短路径估计值对离开u点所指向的结点v进行松弛操作，如果v点的最短 路径估计值有所调整，且v点不在当前的队列中，就将v点放入队尾。这样不断从队列中取出结点来进行松弛操作，直至队列空为止。
SPFA 是这样判断负环的： 如果某个点进入队列的次数超过N次则存在负环（SPFA无法处理带负环的图）
期望的时间复杂度：O(ke)， 其中k为所有顶点进队的平均次数，可以证明k一般小于等于2。
SPFA算法有两个优化算法 SLF 和 LLL： SLF：Small Label First 策略，设要加入的节点是j，队首元素为i，若dist(j)<dist(i)，则将j插入队首，否则插入队尾。 LLL：Large Label Last 策略，设队首元素为i，队列中所有dist值的平均值为x，若dist(i)>x则将i插入到队尾，查找下一元素，直到找到某一i使得dist(i)<=x，则将i出队进行松弛操作。 SLF 可使速度提高 15 ~ 20%；SLF + LLL 可提高约 50%。 在实际的应用中SPFA的算法时间效率不是很稳定，为了避免最坏情况的出现，通常使用效率更加稳定的Dijkstra算法。
SPFA() :
1 对图的建立和处理，dis[N]数组的初始化等等操作
2 Q += s //Q 为一个队列 s为源点
3 while Q ≠ ∅//队列不为空
4 u = Q中的点//从Q中取出一个点u
5 把u点标记为为访问过的
6 for each vertex v∈ G.Adj[u]//对所有的边
7 relax(u,v,w)//进行松弛
8 if(v 未被访问过)//若v未被访问过
9 Q += v;//加入队列
以上伪代码为自己写的，希望能看。
此算法分为3部分 ：
1) 第1~2行 建图对dis[N]和vis[N]数组等数组进行初始化。 若判断负环需要加一个flag[N]数组，初始化为0，某点 u 若加入Q队列一次，怎flag[u]++,若flag[u]>=n，说明u进入队列的次数大于点的个数，因此此图存在负环，返回一个布尔值。
2) 第3行当队列不为空的时候进行操作
3) 第4~9行 取出Q中的点u ,用u对所有的边进行松弛操作，若松弛成功，判断该点v是否被访问过，若未访问过加入Q队列中。
继续以poj的虫洞为例题
http://poj.org/problem?id=3259
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <queue>
#define MAX 9999999
using namespace std;
int G[503][503];
int n;
bool SPFA()
{
int u;
int i;
queue<int >que;
int dis[503];
bool vis[503];
int flag[503];
memset(flag,0,sizeof(flag));
memset(vis,false,sizeof(vis));
fill(dis,dis+n+1,MAX);
dis[1] = 0;
que.push(1);
while(!que.empty()){
u = que.front();
que.pop();
vis[u] = false;
for(i=1;i<=n;i++)
{
if(dis[i]>dis[u]+G[u][i]){
dis[i] = dis[u]+G[u][i];
if(!vis[i]){
vis[i] = true;
flag[i]++;
if(flag[i]>=n)
return true;
que.push(i);
}
}
}
}
return false;
}
int main()
{
int t, k, i, j, u, v, w, m;
scanf("%d",&t);
while(t--){
scanf("%d %d %d",&n,&m,&k);
for(i=1;i<=n;i++)
for(j=1;j<=n;j++)
G[i][j] = i==j?0:MAX;
for(i=0;i<m;i++)
{
scanf("%d %d %d",&u,&v,&w);
if(G[u][v]>w)
G[u][v] = G[v][u] = w;
}
for(i=0;i<k;i++)
{
scanf("%d %d %d",&u,&v,&w);
G[u][v] = -w;
}
printf("%s\n",SPFA()?"YES":"NO");
}
return 0;
}
SPFA算法
bool SPFA()
{
int u;//从队列Q中取出的数
int i;
queue<int >que;//Q队列
int dis[503];//保存最短距离
bool vis[503];//访问数组
int flag[503];//记录点进入队列的次数
memset(flag,0,sizeof(flag));//初始化为0
memset(vis,false,sizeof(vis));//初始化
fill(dis,dis+n+1,MAX);//初始化
dis[1] = 0;//从 1 开始
que.push(1);//将 1 放入队列
while(!que.empty()){//Q 不为空
u = que.front();//从Q中取出一个数
que.pop();//删除此数
vis[u] = false;//标记为未访问过
for(i=1;i<=n;i++)//对所有的边
{
if(dis[i]>dis[u]+G[u][i]){//进行松弛
dis[i] = dis[u]+G[u][i];//松弛成功
if(!vis[i]){//若点i 未被访问过
vis[i] = true;//标记为访问过
flag[i]++;//入队列次数+1
if(flag[i]>=n)//若此点进入队列此数超过n次 说明有负环
return true;//有负环
que.push(i);//将 此点放入队列
}
}
}
}
return false;//没有负环
} SPFA算法对于稀疏图才能发挥它的大作用，对于稀疏图我们用到的数据结构为
前向星
下面就是 SPFA+前向星的程序 并应用了SLF 双向队列进行优化
</pre></p><p></p><pre class="html" name="code">#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <queue>
#define MAX 9999999
using namespace std;
struct node//前向星
{
int v,w;//v 终点，w 权值
int next;//下一个
};
node edge[5203];//前向星
int head[503];//头指针式的数组
int cnt;//下标
int n;//点的个数
void add(int u, int v, int w)//加边 建议 若看不懂前向星 请自己动手画一下 按照给出的数据和程序
{
edge[cnt].v = v;//
edge[cnt].w = w;//
edge[cnt].next = head[u];//
head[u] = cnt++;//
}
bool SPFA()
{
int i, u, v;//u 从Q中取出的点 v找到的点
int dis[503];//保存最短路径
int flag[503];//保存某点加入队列的次数
bool vis[503];//标记数组
deque<int>que;//双向队列 自己百度
fill(dis,dis+n+1,MAX);//初始化
memset(flag,0,sizeof(flag));//初始化
memset(vis,false,sizeof(vis));//初始化
dis[1] = 0;// s为1
que.push_back(1);//将s = 1 加入队列
while(!que.empty()){//当队列不为空
u = que.front();//从队列中取出一个数
que.pop_front();//删除
vis[u] = false;//标记为未访问
for(i=head[u];i!=-1;i=edge[i].next)//对所有与该边相连的边进行查找
{
v = edge[i].v;//保存点 便于操作
if(dis[v]>dis[u]+edge[i].w){//进行松弛操作
dis[v] = dis[u]+edge[i].w;//松弛成功
if(!vis[v]){//若该点未被标记
vis[v] = true;//标记为真
flag[v]++;//该点入队列次数++
if(flag[v]>=n)//若该点进入队列次数超过n次 说明有负环
return true;//返回有负环
//一下为SLF优化
if(!que.empty() && dis[v]<dis[que.front()])//若为队列不为空 && 队列第一个点的最短距离大于当前点的最短距离
que.push_front(v);//将该点放到队首
else//不然
que.push_back(v);//放入队尾
}
}
}
}
return false;//没有负环
}
int main()
{
int u, v, w, m, k, t;
scanf("%d",&t);//获取测试数据
while(t--){
memset(head,-1,sizeof(head));//初始化
cnt = 0;//下标为0 初始化
scanf("%d %d %d",&n,&m,&k);//获取点的个数 ，正边的个数， 负边的个数
while(m--){
scanf("%d %d %d",&u,&v,&w);//正边获取
add(u,v,w);//无向图
add(v,u,w);//双向建图
}
while(k--){
scanf("%d %d %d",&u,&v,&w);
add(u,v,-w);//单向图
}
printf("%s\n",SPFA()?"YES":"NO");//输出结果
}
return 0;
}
所用数据结构有 前向星 双向队列struct node//前向星
{
int v,w;//v 终点，w 权值
int next;//下一个
};
node edge[5203];//前向星
int head[503];//头指针式的数组
int cnt;//下标
deque<int>que;//双向队列 自己百度主函数 对数据的获取 和图的建立int main()
{
int u, v, w, m, k, t;
scanf("%d",&t);//获取测试数据
while(t--){
memset(head,-1,sizeof(head));//初始化
cnt = 0;//下标为0 初始化
scanf("%d %d %d",&n,&m,&k);//获取点的个数 ，正边的个数， 负边的个数
while(m--){
scanf("%d %d %d",&u,&v,&w);//正边获取
add(u,v,w);//无向图
add(v,u,w);//双向建图
}
while(k--){
scanf("%d %d %d",&u,&v,&w);
add(u,v,-w);//单向图
}
printf("%s\n",SPFA()?"YES":"NO");//输出结果
}
return 0;
} SPFA+前向星 </pre><pre class="html" name="code"><pre class="html" name="code">bool SPFA()
{
int i, u, v;//u 从Q中取出的点 v找到的点
int dis[503];//保存最短路径
int flag[503];//保存某点加入队列的次数
bool vis[503];//标记数组
deque<int>que;//双向队列 自己百度
fill(dis,dis+n+1,MAX);//初始化
memset(flag,0,sizeof(flag));//初始化
memset(vis,false,sizeof(vis));//初始化
dis[1] = 0;// s为1
que.push_back(1);//将s = 1 加入队列
while(!que.empty()){//当队列不为空
u = que.front();//从队列中取出一个数
que.pop_front();//删除
vis[u] = false;//标记为未访问
for(i=head[u];i!=-1;i=edge[i].next)//对所有与该边相连的边进行查找
{
v = edge[i].v;//保存点 便于操作
if(dis[v]>dis[u]+edge[i].w){//进行松弛操作
dis[v] = dis[u]+edge[i].w;//松弛成功
if(!vis[v]){//若该点未被标记
vis[v] = true;//标记为真
flag[v]++;//该点入队列次数++
if(flag[v]>=n)//若该点进入队列次数超过n次 说明有负环
return true;//返回有负环
//一下为SLF优化
if(!que.empty() && dis[v]<dis[que.front()])//若为队列不为空 && 队列第一个点的最短距离大于当前点的最短距离
que.push_front(v);//将该点放到队首
else//不然
que.push_back(v);//放入队尾
}
}
}
}
return false;//没有负环
}好了，四种算法已经讲完。
5、 BFS 求解最短路
在我们学习图的基本算法BFS 和DFS的时候，其实那就是一个求解每一步的权重都为1的最短路，那么权重不为1的情况我，我们是否继续使用呢？
答案是肯定的。
采用邻接表或前向星进行图的存储 ， 则BFS的时间复杂度为 开始的初始化O(V)+BFS操作O(E) = O (V+E)
继续以hdu 的 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1874
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <queue>
using namespace std;
struct P
{
int v, w;//v 顶点 w 最短距离
bool operator <(const P &a)const{
return a.w < w;//按w 从小到大排序
}
};
struct node//前向星
{
int v, w;//v 顶点 w权重
int next;//下一个位置
};
node edge[2003];
int head[203];//头指针数组
int cnt, s, t;// cnt 下标
void add(int u, int v, int w)//加边操作
{
edge[cnt].v = v;
edge[cnt].w = w;
edge[cnt].next = head[u];
head[u] = cnt++;
}
void BFS()
{
priority_queue<P>que;//优先队列 按w从小到大
bool vis[203];//标记数组， 标记是否被访问过
P p, q;
int i, v;
memset(vis,false,sizeof(vis));//初始化
p.v = s;//顶点为 s
p.w = 0;//距离为 0
que.push(p);//放入队列
while(que.empty() == false){//队列不为空
p = que.top();//取出队列的队首
que.pop();//删除
if(p.v == t){//若找到终点
printf("%d\n",p.w);//输出结果
return ;//返回
}
vis[p.v] = true;//此点标记为访问过
for(i=head[p.v];i!=-1;i=edge[i].next)//查找与该点相连的点
{
v = edge[i].v;
if(vis[v] == false){//若点未被访问过
q.v = v;//存入结构体
q.w = p.w+edge[i].w;//距离更新
que.push(q);//放入队列
}
}
}
printf("-1\n");//若没有到达终点 输出-1
}
int main()
{
int m, u, v, w, n;
while(scanf("%d %d",&n,&m)==2){//获取点的个数 边的个数
memset(head,-1,sizeof(head));//初始化
cnt = 0;//初始化
while(m--){
scanf("%d %d %d",&u,&v,&w);//获取u,v,w
add(u,v,w);//加边
add(v,u,w);//无向图 双向加边
}
scanf("%d %d",&s,&t);//获取起止点
BFS();
}
return 0;
}</pre></p><p></p><pre class="html" name="code">所用数据结构 前向星 优先队列</pre><pre class="html" name="code">struct P
{
int v, w;//v 顶点 w 最短距离
bool operator <(const P &a)const{
return a.w < w;//按w 从小到大排序
}
};
priority_queue<P>que;//优先队列 按w从小到大
struct node//前向星
{
int v, w;//v 顶点 w权重
int next;//下一个位置
};
node edge[2003];
int head[203];//头指针数组主函数对数据的获取</pre><pre class="html" name="code">int main()
{
int m, u, v, w, n;
while(scanf("%d %d",&n,&m)==2){//获取点的个数 边的个数
memset(head,-1,sizeof(head));//初始化
cnt = 0;//初始化
while(m--){
scanf("%d %d %d",&u,&v,&w);//获取u,v,w
add(u,v,w);//加边
add(v,u,w);//无向图 双向加边
}
scanf("%d %d",&s,&t);//获取起止点
BFS();
}
return 0;
}加边操作</pre><pre class="html" name="code"><pre class="html" name="code">void add(int u, int v, int w)//加边操作
{
edge[cnt].v = v;
edge[cnt].w = w;
edge[cnt].next = head[u];
head[u] = cnt++;
}BFS
void BFS()
{
priority_queue<P>que;//优先队列 按w从小到大
bool vis[203];//标记数组， 标记是否被访问过
P p, q;
int i, v;
memset(vis,false,sizeof(vis));//初始化
p.v = s;//顶点为 s
p.w = 0;//距离为 0
que.push(p);//放入队列
while(que.empty() == false){//队列不为空
p = que.top();//取出队列的队首
que.pop();//删除
if(p.v == t){//若找到终点
printf("%d\n",p.w);//输出结果
return ;//返回
}
vis[p.v] = true;//此点标记为访问过
for(i=head[p.v];i!=-1;i=edge[i].next)//查找与该点相连的点
{
v = edge[i].v;
if(vis[v] == false){//若点未被访问过
q.v = v;//存入结构体
q.w = p.w+edge[i].w;//距离更新
que.push(q);//放入队列
}
}
}
printf("-1\n");//若没有到达终点 输出-1
}6、 路径还原
路径还原我们一般用不到，但是一般用不到，我们既然学了那么多最短路的算法，会还原一下，那不是锦上添花吗？
所以 学！！！
路径还原问题 在线题库中我没有发现。 这里就给出一组测试数据然后给出算法 就结束了。
在此 用Dijkstra算法 演示路径还原 其他的bellman-ford算法 和floyd-Warshall算法都可用类似方法进行最短路的还原。
第1行 两个数 n 和 m
第2~m+1行 给出 u,v,w
第m+2 行 给出两个数 s 和 t
求出 s—>t 的最短路 和 路径
前提 这个图是连通的。s—>t 的最短路是存在的。
输入 ：
3 3
0 1 1
0 2 3
1 2 1
0 2
输出：
2(最短路)
2—>1—>0(路径)
在本文开始说松弛操作的时候 就说过在《算法导论》中，松弛操作还有一个记录路径的操作就 是这个了。
1 if(dis[i]>dis[k]+G[k][i]){//在松弛操作中
2 dis[i] = dis[k]+G[k][i];//不仅更新距离
3 pre[i] = k;//同时记录路径
4 }是这个样子。
下面给出程序 ：
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <queue>
#define INF 999999
using namespace std;
int G[203][203];
int n, s, t;
bool Dijkstra()
{
int i, j, k;
int dis[203];
bool vis[203];
int pre[203];//记录路径
memset(vis,false,sizeof(vis));
fill(dis,dis+n,INF);
memset(pre,-1,sizeof(pre));//初始化为-1
dis[s] = 0;
for(i=0;i<n;i++)
{
k = -1;
for(j=0;j<n;j++)
if(vis[j] == false && (k == -1 || dis[k]>dis[j]))
k = j;
if(k == -1)
break;
vis[k] = true;
for(j=0;j<n;j++)
if(vis[j] == false && dis[j]>dis[k]+G[k][j]){
dis[j] = dis[k]+G[k][j];
pre[j] = k;//在松弛操作中更新边的同时 记录路径
}
}
printf("s——>t 的最短路为 ：");
printf("%d\n",dis[t]);
printf("路径为 ：");
//一下部分为路径的还原
queue<int >que;//申请一个队列
for(t;t!=-1;t=pre[t])//从t 一直寻找到s
que.push(t);//放入队列
printf("%d",que.front());//输出第一个
que.pop();//删除
while(!que.empty()){//队列不为空
printf("——>%d",que.front());//输出
que.pop();//删除
}
}
int main()
{
int i, j, u, v, w, m;
while(scanf("%d %d",&n,&m)==2){
for(i=0;i<n;i++)
for(j=0;j<n;j++)
G[i][j] = i==j?0:INF;
while(m--){
scanf("%d %d %d",&u,&v,&w);
if(G[u][v]>w)
G[u][v] = G[v][u] = w;
}
scanf("%d %d",&s,&t);
Dijkstra();
}
return 0;
}参考资料 ： 1 《算法导论》 第三版
2 《挑战程序设计》第2版
3 百度百科
4 维基百科
