最短路径Floyd算法(C语言)
来源:互联网 发布:电台录音软件 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 04:19
定义
Floyd算法又称为弗洛伊德算法,插点法,是一种用于寻找给定的加权图中顶点间最短路径的算法。
核心思路
通过一个图的权值矩阵求出它的每两点间的最短路径矩阵。
从图的带权邻接矩阵A=[a(i,j)] n×n开始,递归地进行n次更新,即由矩阵D(0)=A,按一个公式,构造出矩阵D(1);又用同样地公式由D(1)构造出D(2);……;最后又用同样的公式由D(n-1)构造出矩阵D(n)。矩阵D(n)的i行j列元素便是i号顶点到j号顶点的最短路径长度,称D(n)为图的距离矩阵,同时还可引入一个后继节点矩阵path来记录两点间的最短路径。
采用的是松弛技术,对在i和j之间的所有其他点进行一次松弛。所以时间复杂度为O(n^3);
算法描述
a) 初始化:D[u,v]=A[u,v]
b) For k:=1 to n
For i:=1 to n
For j:=1 to n
If D[i,j]>D[i,k]+D[k,j] Then
D[i,j]:=D[i,k]+D[k,j];
c) 算法结束:D即为所有点对的最短路径矩阵
算法过程
把图用邻接矩阵G表示出来,如果从Vi到Vj有路可达,则G[i,j]=d,d表示该路的长度;否则G[i,j]=空值。
定义一个矩阵D用来记录所插入点的信息,D[i,j]表示从Vi到Vj需要经过的点,初始化D[i,j]=j。
把各个顶点插入图中,比较插点后的距离与原来的距离,G[i,j] = min( G[i,j], G[i,k]+G[k,j] ),如果G[i,j]的值变小,则D[i,j]=k。
在G中包含有两点之间最短道路的信息,而在D中则包含了最短通路径的信息。
比如,要寻找从V5到V1的路径。根据D,假如D(5,1)=3则说明从V5到V1经过V3,路径为{V5,V3,V1},如果D(5,3)=3,说明V5与V3直接相连,如果D(3,1)=1,说明V3与V1直接相连。
时间复杂度
O(n^3)
优缺点分析
Floyd算法适用于APSP(All Pairs Shortest Paths),是一种动态规划算法,稠密图效果最佳,边权可正可负。此算法简单有效,由于三重循环结构紧凑,对于稠密图,效率要高于执行|V|次Dijkstra算法。
优点:容易理解,可以算出任意两个节点之间的最短距离,代码编写简单;
缺点:时间复杂度比较高,不适合计算大量数据。
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