Bellman-Ford模板

Bellman-Ford算法流程分为三个阶段：

（1）    初始化：将除源点外的所有顶点的最短距离估计值 d[v] ←+∞, d[s] ←0;

（2）    迭代求解：反复对边集E中的每条边进行松弛操作，使得顶点集V中的每个顶点v的最短距离估计值逐步逼近其最短距离；（运行|v|-1次）

（3）    检验负权回路：判断边集E中的每一条边的两个端点是否收敛。如果存在未收敛的顶点，则算法返回false，表明问题无解；否则算法返回true，并且从源点可达的顶点v的最短距离保存在 d[v]中。

算法描述如下：

Bellman-Ford(G,w,s) ：boolean   //图G ，边集 函数 w ，s为源点

1        for each vertex v ∈ V（G） do        //初始化 1阶段

2            d[v] ←+∞

3        d[s] ←0;                             //1阶段结束

4        for i=1 to |v|-1 do               //2阶段开始，双重循环。

5           for each edge（u,v） ∈E(G) do //边集数组要用到，穷举每条边。

6              If d[v]> d[u]+ w(u,v) then      //松弛判断

7                 d[v]=d[u]+w(u,v)               //松弛操作   2阶段结束

8        for each edge（u,v） ∈E(G) do

9            If d[v]> d[u]+ w(u,v) then

10            Exit false

11    Exit true

算法模板（C++）

typedef struct edge
{
   int v;//起点
   int u;//终点
   int w;
}edge;
edge edges[200004];
int d[1004];
int maxData = 1000000000;       //此处要特别注意，bellman-ford算法中不要使用0x7fffffff,为此wa了n次
int edgenum;
bool BellmanFord(int s)
{
    int i,j;
    bool flag = false;
    for(i=1;i<n+1;++i)
    {
        d[i] = maxData;　　//其余点的距离设置为无穷
    }
    d[s]=0;　　　　//源点的距离设置为0
    for(i=1;i<n;++i)
    {
        flag = false;              //优化：如果某次迭代中没有任何一个d值改变，尽可以立刻退出迭代而不需要把所有的n-1次迭代都做完
        for(j=0;j<edgenum;++j)
        {
            if(d[edges[j].u]>d[edges[j].v]+edges[j].w)
            {
                flag =true;
                d[edges[j].u]=d[edges[j].v]+edges[j].w;
            }
        }
        if(!flag)
           break;
    }
    for(i=0;i<edgenum;++i)
    {
        if(d[edges[i].v]<maxData && d[edges[i].u]>d[edges[i].v]+edges[i].w)
        {
             return false;
        }
    }
    return true;

}

主函数中： 
edgenum=0;
for(i=0;i<m;++i)
{
       cin>>start>>end>>w;
       edges[edgenum].v = start;
       edges[edgenum].u = end;
       edges[edgenum].w = w;
       edgenum++;
}