讲课：拓扑排序、最短路算法
什么是图？
把图在计算机中表示（储存）
拓扑排序
度
- 与一个顶点 v 关联的边的条数称作该顶点的 度 (degree)
- 在有向图 G = (V, E) 中，以一个顶点 v 为起点的边的条数称为该顶点的 出度 (out-degree)，
- 以一个顶点 v 为终点的边的条数称为该节点的 入度 (in-degree)
思路
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首先记录各个点的入度
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然后将入度为 0 的点放入队列
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将队列里的点依次出队列，然后找出所有出队列这个点发出的边，删除边，同事边的另一侧的点的入度 -1。
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如果所有点都进过队列，则可以拓扑排序，输出所有顶点。否则输出-1，代表不可以进行拓扑排序。
参考代码
应用
判断图中是否有环路
练习
最短路算法
dijkstra单源最短路算法和堆优化
思路
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核心思想是利用贪心策略，从源点开始，逐步向外扩展最短路径，直到扩展到目标点为止。
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Dijkstra算法维护当前已知的最短路径和距离源点最近的节点，然后根据贪心策略选择最优节点进行扩展。
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初始化dist数组，将源点到其他各个顶点的距离全部设为无穷大。将源点标记为已确定最短距离的顶点。
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遍历与源点相邻的所有顶点，更新它们的距离，即若源点到该相邻顶点的距离小于目前dist数组中保存的距离，则将该距离更新为更小的值。
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从尚未确定最短距离的顶点中选择一个与源点距离最小的顶点，将其标记为已确定最短距离的顶点，并继续遍历其相邻顶点。
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重复上面两个步骤，直到所有顶点的最短距离都已被确定。
dijkstra
练习
bellman-ford 算法和SPFA优化
- bellman-ford 算法的松弛操作
- 枚举所有边，松弛所有点到原点的距离
- 跑正常的有最短路的图没问题（最短路径存在，并且显然不超过点的数量-1）
- 但存在负环时，可以知道途中不存在最短路，因为每次松弛都会把最短路变得越来越小，没有意义
- 一般来说，一个图存在负环，就不可能有最短路，所以用处不多，最多用来判断是否存在负环
- spfa只有上一次被松弛的结点，所连接的边，才有可能引起下一次的松弛操作。
folyd 多源最短路
借助中间点来设计最短路算法
- 定义一个数组 f[k][x][y]，表示只允许经过结点 1 到 k，结点 x 到结点 y 的最短路长度。
- f[0][x][y]：x 与 y 的边权，或者 0，或者 无穷
- f[k][x][y] = min(f[k-1][x][y], f[k-1][x][k]+f[k-1][k][y])（f[k-1][x][y]，为不经过 k 点的最短路径，而 f[k-1][x][k]+f[k-1][k][y]，为经过了 k 点的最短路）。
核心代码
因为第一维对结果无影响，我们可以发现数组的第一维是可以省略的，于是可以直接改成 f[x][y] = min(f[x][y], f[x][k]+f[k][y])。
总结
图的概念和表示方法
- G = (V，E) 意思是 Graph = (Vertices，Edges)，图 = （点集，边集）
- 图有无向图、有向图、混合图，有带权图、无权图……树是图的一种
- 图的表示的方法有：邻接矩阵、邻接表、链式向前星
拓扑排序
- 理解度的含义
- 然后将入度为 0 的点放入队列，删边，更新度数，再次入队
- 可以用来找环路
最短路
参考资料：
