SPFA算法
来源:互联网 发布:java中的final与const 编辑:程序博客网 时间:2024/06/01 08:22
转自新浪博客博主:疯狂之桥
介绍:
思路:
和上文一样,我们用数组d记录每个结点的最短路径估计值,而且用邻接表来存储图G。我们采取的方法是动态逼近法: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。
证明:每次将点放入队尾,都是经过松弛操作达到的。换言之,每次的优化将会有某个点v的最短路径估计值d[v]变小。所以算法的执行会使d越来越小。由于我们假定图中不存在负权回路,所以每个结点都有最短路径值。因此,算法不会无限执行下去,随着d值的逐渐变小,直到到达最短路径值时,算法结束,这时的最短路径估计值就是对应结点的最短路径值。(证毕)
刚才我们只是笼统地说SPFA算法在效率上有过人之处,那么到底它的复杂度是怎样的?
证明:上述算法每次取出队首结点u,并访问u的所有临结点的复杂度为O(d),其中d为点u的出度。运用均摊分析的思想,对于|V|个点|E|条边的图,点的平均出度为,所以每处理一个点的复杂度为O()。假设结点入队的次数h,显然h随图的不同而不同。但它仅与边的权值分布有关。我们设h=kV,则算法SPFA的时间复杂度为。在平均的情况下,可以将k看成一个比较小的常数,所以SPFA算法在一般情况下的时间复杂度为O(E)。(证毕)
聪明的读者一定发现了,SPFA和经过简单优化的Bellman-Ford无论在思想上还是在复杂度上都有相似之处。确实如此。两者的思想都属于标号修正的范畴。算法是迭代式的,最短路径的估计值都是临时的。算法思想是不断地逼近最优解,只在最后一步才确定想要的结果。但是他们实现的方式上存在差异。正因为如此,它们的时间复杂度其实有较大差异的。在Bellman-Ford算法中,要是某个点的最短路径估计值更新了,那么我们必须对所有边指向的终点再做一次松弛操作;在SPFA算法中,某个点的最短路径估计值更新,只有以该点为起点的边指向的终点需要再做一次松弛操作。在极端情况下,后者的效率将是前者的n倍,一般情况下,后者的效率也比前者高出不少。基于两者在思想上的相似,可以这样说,SPFA算法其实是Bellman-Ford算法的一个进一步优化的版本。
算法流程
算法大致流程是用一个队列来进行维护。初始时将源加入队列。每次从队列中取出一个元素,并对所有与他相邻的点进行松弛,若某个相邻的点松弛成功,则将其入队。直到队列为空时算法结束。
这个算法,简单的说就是队列优化的bellman-ford,利用了每个点不会更新次数太多的特点发明的此算法
SPFA——Shortest Path FasterAlgorithm,它可以在O(kE)的时间复杂度内求出源点到其他所有点的最短路径,可以处理负边。SPFA的实现甚至比Dijkstra或者Bellman_Ford还要简单:
设Dist代表S到I点的当前最短距离,Fa代表S到I的当前最短路径中I点之前的一个点的编号。开始时Dist全部为+∞,只有Dist[S]=0,Fa全部为0。
维护一个队列,里面存放所有需要进行迭代的点。初始时队列中只有一个点S。用一个布尔数组记录每个点是否处在队列中。
每次迭代,取出队头的点v,依次枚举从v出发的边v->u,设边的长度为len,判断Dist[v]+len是否小于Dist[u],若小于则改进Dist[u],将Fa[u]记为v,并且由于S到u的最短距离变小了,有可能u可以改进其它的点,所以若u不在队列中,就将它放入队尾。这样一直迭代下去直到队列变空,也就是S到所有的最短距离都确定下来,结束算法。若一个点入队次数超过n,则有负权环。
SPFA在形式上和宽度优先搜索非常类似,不同的是宽度优先搜索中一个点出了队列就不可能重新进入队列,但是SPFA中一个点可能在出队列之后再次被放入队列,也就是一个点改进过其它的点之后,过了一段时间可能本身被改进,于是再次用来改进其它的点,这样反复迭代下去。设一个点用来作为迭代点对其它点进行改进的平均次数为k,有办法证明对于通常的情况,k在2左右。
代码:
存图的方式我是利用链式向前星的方式存图的,下面是代码:
#include#include#include#define Maxn 100#define Maxm 10000#define Max 10000int used[Maxn],outqueue[Maxn],head[Maxn],queue[Maxn],low[Maxn],n,m;struct Edge{ int to,w,next;}edge[Maxm];bool SPFA(int start){ int i =0, iq = 0; used[start] = 1; queue[iq++] = start; low[start] = 0; while (i != iq) { int top = queue[i]; used[top] = 0; outqueue[top]++;//用来判断是否有环路 if (outqueue[top] > n) return false; for (int k = head[top]; k != -1; k = edge[k].next)//宽搜每条边 { if (low[edge[k].to] > low[top] + edge[k].w)//对点进行松驰 low[edge[k].to] = low[top] + edge[k].w; if (!used[edge[k].to]) { used[edge[k].to] = 1; queue[iq++] = edge[k].to; } } i++; } return true;} int main(){ while (scanf ("%d%d", &n ,&m) != EOF) { memset (used, 0 ,sizeof(used)); memset (head, -1 ,sizeof(head)); memset (outqueue, 0 ,sizeof(outqueue)); memset (low, Max, sizeof(low)); int k = 0; while (m--) { int a,b,w; scanf ("%d%d%d", &a, &b, &w); edge[k].to = b; edge[k].w = w; edge[k].next = head[a]; head[a] = k++; } if (SPFA(1)) printf ("%d\n", low[n]); else printf ("不存在最短\n"); }} 刚才那个代码是最短路里面效率最高的,为了提高效率,队列那个是自己写的,而不是调用stl里面的,但是看起来比较难,很难读懂,下面是用stl里面的queue写的。#include#include#include#include#define Maxn 100#define Maxm 10000#define Max 10000using namespace std;int used[Maxn],outqueue[Maxn],head[Maxn],low[Maxn],n,m;struct Edge{ int to,w,next;}edge[Maxm];bool SPFA (int start){ queue a; used[start] = 1; low[start] = 0; a.push(start); while (!a.empty()) { int top = a.front(); a.pop(); outqueue[top]++; if (outqueue[top] > n) return false; for (int k = head[top]; k!= -1; k = edge[k].next) { if (low[edge[k].to] > low[top] + edge[k].w) low[edge[k].to] = low[top] + edge[k].w; if (!used[edge[k].to]) { used[edge[k].to] = 1; a.push(edge[k].to); } } } return true;} int main(){ while (scanf ("%d%d", &n ,&m) != EOF) { memset (used, 0 ,sizeof(used)); memset (head, -1 ,sizeof(head)); memset (outqueue, 0 ,sizeof(outqueue)); memset (low, Max, sizeof(low)); int k = 0; while (m--) { int a,b,w; scanf ("%d%d%d", &a, &b, &w); edge[k].to = b; edge[k].w = w; edge[k].next = head[a]; head[a] = k++; } if (SPFA(1)) printf ("%d\n", low[n]); else printf ("不存在最短\n"); }}
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