Floyd算法学习笔记

Floyd算法学习笔记

前言

如有错误，欢迎各位 dalao 批评指出。

前置芝士:

1.邻接矩阵（Floyd要用邻接矩阵存图）

2.动态规划思想（最好学过，没学过也没有太大影响）

1. Floyd 所解决问题的类型

我们可以发现，如 Dijkstra,SPFA,Bellman Ford 一类的最短路算法都是解决单源点最短路问题，也就是确定了起点或者终点来求最短路的问题。但是，我们发现，这些算法解决多源点最短路问题，也就是有多个起点和终点的最短路问题 ，的效率太低。假设有 $n$ 个点，$m$ 条边。解决多源最短路时，如果用以上三种算法来解决，都需要分别做 $n$ 次，来求解以每个点为起点的单源最短路，时间复杂度最慢分别是 $O(nmlogn),O(n^{2}m),O(n^{2}m)$,在稠密图 $m=n\ast (n-1)/2\approx n^2$其中最快的都需要 $O(n^{3}logm)$ ,最慢的甚至是 $O(n^4)$ ，效率太低。因此，我们今天的主角 Floyd 就因解决多源最短路问题而诞生了！

2. Floyd 的思想和基本做法

Floyd算法的基本思想是动态规划。

设 $d{p}_{ij}$ 表示 $i$ 到 $j$ 的最短距离。（有 $n$ 个点）

首先对于这个 $dp$ 数组的初始化就是将输入的边 $x-y$ 权值为 $z$ （无权图就是 $1$），如果图是无向，则 $d{p}_{xy}=d{p}_{yx}=z$ ，如果图是有向，则 $d{p}_{xy}=z$，最后将所有 $d{p}_{ii}=0(0\le i\le n)$，比较显然，这里不做解释。

接着我们进行状态转移。显然，我们要转移 $d{p}_{ij}$，就需要找一个点 $k$，来进行转移，也就是 $d{p}_{ij}\leftarrow min(d{p}_{ij},d{p}_{ik}+d{p}_{kj})$，其中 $d{p}_{ik}+d{p}_{kj}$ 就表示 $i-k$ 的最短路与 $j-k$ 的最短路之和，其实也就相当于一个松弛操作。

这里特别要注意的是：我们的 $k$ 那一层循环一定要放在 $i$ 和 $j$ 两层循环之外，因为如果放在 $i,j$ 以内的话，你就会发现每两个点的最短路只会被算到一次，而当你在进行状态转移时，你只算到一次的话，你会发现有些点在转移时，还没有被更新，就会出现没有求出最短路的情况，所以，$k$ 的循环要放到 $i,j$ 的循环之外。

Floyd算法由于 $i,j,k$ 都要枚举一层循环，所以时间复杂度为 $O(n^3)$，比开头讲的三个算法要快。

3.Floyd 代码实现

//n表示有n个点 
memset(dp,0x3f,sizeof(dp));//赋一个极大值，并且防止在转移时不溢出。
//接下来进行边的初始化和dp[i][i]=0
............
//状态转移 
for(int k=1;k<=n;++k)//枚举k 
{
	for(int i=1;i<=n;++i)//枚举i 
	{
		if(i==k)//如果i,k个点相等，则不需要更新 
		continue;
		for(int j=1;j<=n;++j)
		{
			if(i==j||k==j)//同第八行 
			continue;
			dp[i][j]=min(dp[i][k]+dp[k][j],dp[i][j]);//状态转移。 
		}
	}
}

4.Floyd 算法的一些其他应用

(1).Floyd 输出路径

对于输出路径，我们可以定义一个 $pat{h}_{ij}$ 表示 $d{p}_{ij}$ 是有 $d{p}_{ipat{h}_{ij}}+d{p}_{pat{h}_{ij}j}$ 转移而来。并且在一开始，我们将所有 $path$ 数组的元素赋一个特殊值。(假定为 $-1$ )

显然，要输出 $i-j$ 的路径，我们可以通过递归来解决。

具体代码如下:

//赋特殊值并且做 floyd
-----------
//输出路径函数
void print(int i,int j)//print(a,b) 表示输出a,b的最短路径
{
    if(path[i][j]==-1)//因为开始初始化为-1，这里就可以避免相邻的再次输出 
        return;
    print(i,path[i][j]);//前半部分
    cout<<path[i][j]<<"-->";//输出该点 
    print(path[i][j],j);//后半部分
}

(2).Floyd 判断负环

在说这一个应用之前，我们先来讲一下负环的定义。

负环，就是指一个图中，存在一个环，使得这个环的权值之和为负数，这个环就是负环。

例如下图:

可以发现，由图中三个点组成的一个环的权值之和为负数，这就是一个简单的负环。

一个图中一旦存在负环，环里的两个点之间的最短路可以被无限更新，因为为了使得路径长度最短，它可以一直走这个负环，无限循环，这个最短路径就可以无限缩小。也就是说，一个图一旦存在负环，它的最短路就是 $-\mathrm{\infty }$ ，也就相当于无解。

虽然说 SPFA Bellmanford 两个最短路算法可以判断负环，但是我们还是要讲一讲 Floyd 算法判断负环的方法。

因为负环可以使得两个点之间的最短路无限变小，所以我们可以发现，我们可以做两次 Floyd ，第一次来更新所谓的最短路，然后再做第二次的时候，如果两个点之间的最短路还可以被更新，就可以说明这个图中存在负环，比较显然。(自己想一想)。

第二次 Floyd 代码实现:

for(int k=1;k<=n;++k)
{
    for(int i=1;i<=n;++i)
    {
        if(i==k)//同第一次
        continue;
        for(int j=1;j<=n;++j)
        {
            if(i==j||j==k)//同上
            continue;
            if(dp[i][j]>dp[i][k]+dp[k][j])//如果可以被更新，则存在负环
            {
                puts("No solution!");
            }
        }
    }
}

(3).Floyd 判断有向图的连通性

我们知道，对于无向图的两个点是否联通，我们可以运用并查集来判断两个点是否联通。

但是对于一个有向图，并查集是不能够维护的，所以这个时候，我们就再一次请出今天的主角 Floyd 来判断两个点 $i,j$ 是否连通。

我们定义 $dpij$ 表示 $i,j$ 是否连通，若联通则为 $1$ ，不连通则为 $0$ 。

显然，我们可以根据 Floyd 一一样的方式进行初始化。一开始除了 $d{p}_{ii}$ 全部赋值为 $0$ ，输入边的时候直接初始化即可。

接下来就是状态转移。我们可以模仿普通的 Floyd ，再找一个点 $k$ ，如果 $i$ 可以到达 $k$ ,$k$ 可以到达 $j$ ，就可以说明 $i$ 可以到达 $j$ ，转化成转移方程就是 $d{p}_{ij}|=d{p}_{ik}\mathrm{\&}d{p}_{kj}$。

核心代码:

//n表示有n个点 
memset(dp,0,sizeof(dp));//赋值。
//接下来进行边的初始化和dp[i][i]=1
............
//状态转移 
for(int k=1;k<=n;++k)//枚举k 
{
	for(int i=1;i<=n;++i)//枚举i 
	{
		if(i==k)//同上
		continue;
		for(int j=1;j<=n;++j)
		{
			if(i==j||k==j)//同上
			continue;
			dp[i][j]|=dp[i][k]&dp[k][j];//状态转移。 
		}
	}
}

关于 Floyd 算法的讲解就到这里了，$seeyou$ 。