【数据结构第六周】图(下)【最短路径问题】
1、最短路径问题
问题抽象:
在网络中,求两个不同顶点之间的所有路径中,边的权值之和最小的那一条路径 。这条路径就是两点之间的最短路径(Shortest Path) ,第一个顶点为源点(Source),最后一个顶点为终点(Destination) 。
问题分类:
单源最短路径问题:从某固定源点出发,求其到所有其他顶点的最短路径 。(有向)无权图,(有向)有权图
多源最短路径问题:求任意两顶点间的最短路径
2、 无权图的单源最短路算法
按照递增(非递减)的顺序找出到各个顶点的最短路
dist[W] = S到W的最短距离 (初始化的时候就赋值一个正无穷或者负无穷或者-1)
dist[S] = 0
path[W] = S到W的路上经过的某顶点
void Unweighted ( Vertex S ) { Enqueue(S, Q); while(!IsEmpty(Q)) { V = Dequeue(Q); for ( V 的每个邻接点 W ) { if(dist[W]==-1 ) { dist[W] = dist[V]+1; path[W] = V; Enqueue(W, Q); } } } }
T = O( |V| + |E| )
3、有权图的单源最短路算法
按照递增(非递减)的顺序找出到各个顶点的最短路
Dijkstra 算法
令S={源点s + 已经确定了最短路径的顶点vi}
对任一未收录的顶点v,定义dist[v]为s到v的最 短路径长度,但该路径仅经过S中的顶点。即路径 {s->(vi属于S)->v}的最小长度 。
每次从未收录的顶点中选一个dist最小的收录(贪心)
增加一个v进入S,可能影响另外一个w的dist值!
dist[w] = min{dist[w], dist[v] + <v,w>的权重}
void Dijkstra( Vertex s ) { while (1) { V = 未收录顶点中dist最小者; if (这样的V不存在) { break; } collected[V] = true; for ( V 的每个邻接点 W ) { if ( collected[W] == false ) { if ( dist[V]+E<V,W> < dist[W] ) { dist[W] = dist[V] + E<V,W> ; path[W] = V; } } } } }
时间复杂度
方法1:直接扫描所有未收录顶点 –> O( |V| )
T = O( |V|^2 + |E| )(适合稠密图)
方法2:将dist存在最小堆中 – O( log|V| )
更新dist[w]的值 –> O( log|V| )
T = O( |V| log|V| + |E| log|V| ) = O( |E| log|V| ) (适合稀疏图)
4、多源最短路算法
方法1:直接将单源最短路算法调用|V|遍
T = O( |V|^3 + |E|*|V|) (适合稀疏图)
方法2:Floyd算法
T = O( |V|^3 ) (适合稠密图)
Floyd算法
void Floyd() { for(i=0;i<N;i++) { for( j = 0; j < N; j++ ) { D[i][j] = G[i][j]; path[i][j] = -1; } } for( k = 0; k < N; k++ ) { for( i = 0; i < N; i++ ) { for( j = 0; j < N; j++ ) { if( D[i][k] + D[k][j] < D[i][j] ) { D[i][j] = D[i][k] + D[k][j]; path[i][j] = k; } } } } }