原文地址:http://www.cnblogs.com/twjcnblog/archive/2011/09/07/2170306.html
参考资料:http://developer.51cto.com/art/201403/433874.htm
正如我们所知道的,Floyd算法用于求最短路径。Floyd算法可以说是Warshall算法的扩展,三个for循环就可以解决问题,所以它的时间复杂度为O(n^3)。
Floyd算法的基本思想如下:从任意节点A到任意节点B的最短路径不外乎2种可能,1是直接从A到B,2是从A经过若干个节点X到B。所以,我们假设Dis(AB)为节点A到节点B的最短路径的距离,对于每一个节点X,我们检查Dis(AX) + Dis(XB) < Dis(AB)是否成立,如果成立,证明从A到X再到B的路径比A直接到B的路径短,我们便设置Dis(AB) = Dis(AX) + Dis(XB),这样一来,当我们遍历完所有节点X,Dis(AB)中记录的便是A到B的最短路径的距离。
很简单吧,代码看起来可能像下面这样:
for ( int i = 0; i < 节点个数; ++i ) { for ( int j = 0; j < 节点个数; ++j ) { for ( int k = 0; k < 节点个数; ++k ) { if ( Dis[i][k] + Dis[k][j] < Dis[i][j] ) { // 找到更短路径 Dis[i][j] = Dis[i][k] + Dis[k][j]; } } } } |
但是这里我们要注意循环的嵌套顺序,如果把检查所有节点X放在最内层,那么结果将是不正确的,为什么呢?因为这样便过早的把i到j的最短路径确定下来了,而当后面存在更短的路径时,已经不再会更新了。
让我们来看一个例子,看下图:
图中红色的数字代表边的权重。如果我们在最内层检查所有节点X,那么对于A->B,我们只能发现一条路径,就是A->B,路径距离为9。而这显然是不正确的,真实的最短路径是A->D->C->B,路径距离为6。造成错误的原因就是我们把检查所有节点X放在最内层,造成过早的把A到B的最短路径确定下来了,当确定A->B的最短路径时Dis(AC)尚未被计算。所以,我们需要改写循环顺序,如下:
for ( int k = 0; k < 节点个数; ++k ) { for ( int i = 0; i < 节点个数; ++i ) { for ( int j = 0; j < 节点个数; ++j ) { if ( Dis[i][k] + Dis[k][j] < Dis[i][j] ) { // 找到更短路径 Dis[i][j] = Dis[i][k] + Dis[k][j]; } } } } |
这样一来,对于每一个节点X,我们都会把所有的i到j处理完毕后才继续检查下一个节点。
那么接下来的问题就是,我们如何找出最短路径呢?这里需要借助一个辅助数组Path,它是这样使用的:Path(AB)的值如果为P,则表示A节点到B节点的最短路径是A->...->P->B。这样一来,假设我们要找A->B的最短路径,那么就依次查找,假设Path(AB)的值为P,那么接着查找Path(AP),假设Path(AP)的值为L,那么接着查找Path(AL),假设Path(AL)的值为A,则查找结束,最短路径为A->L->P->B。
那么,如何填充Path的值呢?很简单,当我们发现Dis(AX) + Dis(XB) < Dis(AB)成立时,就要把最短路径改为A->...->X->...->B,而此时,Path(XB)的值是已知的,所以,Path(AB) = Path(XB)。
好了,基本的介绍完成了,接下来就是实现的时候了,这里我们使用图以及邻接矩阵:
#define INFINITE 1000 // 最大值 #define MAX_VERTEX_COUNT 20 // 最大顶点个数 ////////////////////////////////////////////////////////////////////////// struct Graph { int arrArcs[MAX_VERTEX_COUNT][MAX_VERTEX_COUNT]; // 邻接矩阵 int nVertexCount; // 顶点数量 int nArcCount; // 边的数量 }; ////////////////////////////////////////////////////////////////////////// |
首先,我们写一个方法,用于读入图的数据:
void readGraphData( Graph *_pGraph ) { std::cout << "请输入顶点数量和边的数量: " ; std::cin >> _pGraph->nVertexCount; std::cin >> _pGraph->nArcCount; std::cout << "请输入邻接矩阵数据:" << std::endl; for ( int row = 0; row < _pGraph->nVertexCount; ++row ) { for ( int col = 0; col < _pGraph->nVertexCount; ++col ) { std::cin >> _pGraph->arrArcs[row][col]; } } } |
接着,就是核心的Floyd算法:
void floyd( int _arrDis[][MAX_VERTEX_COUNT], int _arrPath[][MAX_VERTEX_COUNT], int _nVertexCount ) { // 先初始化_arrPath for ( int i = 0; i < _nVertexCount; ++i ) { for ( int j = 0; j < _nVertexCount; ++j ) { _arrPath[i][j] = i; } } ////////////////////////////////////////////////////////////////////////// for ( int k = 0; k < _nVertexCount; ++k ) { for ( int i = 0; i < _nVertexCount; ++i ) { for ( int j = 0; j < _nVertexCount; ++j ) { if ( _arrDis[i][k] + _arrDis[k][j] < _arrDis[i][j] ) { // 找到更短路径 _arrDis[i][j] = _arrDis[i][k] + _arrDis[k][j]; _arrPath[i][j] = _arrPath[k][j]; } } } } } |
OK,最后是输出结果数据代码:
void printResult( int _arrDis[][MAX_VERTEX_COUNT], int _arrPath[][MAX_VERTEX_COUNT], int _nVertexCount ) { std::cout << "Origin -> Dest Distance Path" << std::endl; for ( int i = 0; i < _nVertexCount; ++i ) { for ( int j = 0; j < _nVertexCount; ++j ) { if ( i != j ) // 节点不是自身 { std::cout << i+1 << " -> " << j+1 << "\t\t" ; if ( INFINITE == _arrDis[i][j] ) // i -> j 不存在路径 { std::cout << "INFINITE" << "\t\t" ; } else { std::cout << _arrDis[i][j] << "\t\t" ; // 由于我们查询最短路径是从后往前插,因此我们把查询得到的节点 // 压入栈中,最后弹出以顺序输出结果。 std::stack< int > stackVertices; int k = j; do { k = _arrPath[i][k]; stackVertices.push( k ); } while ( k != i ); ////////////////////////////////////////////////////////////////////////// std::cout << stackVertices.top()+1; stackVertices.pop(); unsigned int nLength = stackVertices.size(); for ( unsigned int nIndex = 0; nIndex < nLength; ++nIndex ) { std::cout << " -> " << stackVertices.top()+1; stackVertices.pop(); } std::cout << " -> " << j+1 << std::endl; } } } } } |
好了,是时候测试了,我们用的图如下:
测试代码如下:
int main( void ) { Graph myGraph; readGraphData( &myGraph ); ////////////////////////////////////////////////////////////////////////// int arrDis[MAX_VERTEX_COUNT][MAX_VERTEX_COUNT]; int arrPath[MAX_VERTEX_COUNT][MAX_VERTEX_COUNT]; // 先初始化arrDis for ( int i = 0; i < myGraph.nVertexCount; ++i ) { for ( int j = 0; j < myGraph.nVertexCount; ++j ) { arrDis[i][j] = myGraph.arrArcs[i][j]; } } floyd( arrDis, arrPath, myGraph.nVertexCount ); ////////////////////////////////////////////////////////////////////////// printResult( arrDis, arrPath, myGraph.nVertexCount ); ////////////////////////////////////////////////////////////////////////// system ( "pause" ); return 0; } |
如图:
测试代码:VS2015 C#
int[][] pathArray = new int[10][]; int[][] pathResult = new int[10][]; string strData = ""; for(int i=0;i<10;i++) { pathArray[i] = new int[10]; pathResult[i] = new int[10]; } for(int i=0;i<10;i++) { for (int j = 0; j < 10; j++) { if(i==j) { pathArray[i][j] = 100000; } else { pathArray[i][j] = -1; } pathResult[i][j] = 0; strData += pathArray[i][j].ToString() + " "; } strData += Environment.NewLine; } strData += Environment.NewLine; textBox1.Text = strData; Random rr = new Random(); for(int i=0;i<10;i++) { for(int j=0;j<10;j++) { if(pathArray[i][j] == -1) { pathArray[i][j] = rr.Next(100,900); } } } string strtt = ""; for (int k = 0; k < 10; k++) { for (int i = 0; i < 10; i++) { for (int j = 0; j < 10; j++) { if(i!=j) { if (pathArray[i][j] > pathArray[i][k] + pathArray[k][j]) { pathArray[i][j] = pathArray[i][k] + pathArray[k][j]; pathResult[i][j] = (i+1) * 100 + (k+1) * 10 + (j+1); } } } } } for (int i = 0; i < 10; i++) { for (int j = 0; j < 10; j++) { if(i!=j) { strData += pathResult[i][j].ToString() + " "; } } strData += Environment.NewLine; }