51nod_1459 最短路 dijkstra 特调参数
好多基础知识都没补完，只好看到、用到一个赶紧补全一个，并且保证下次需要的时候直接用，不用回来再补；
其实这个算法是在补同余最短路的时候用到的，当时突然发现理解算法导论上的原理甚至有效性证明，但是就是没办法写出来合适的代码。。于是到处寻找可以用来试验最短路径算法的试验场（当时学矩阵快速米的时候也是找了51nod上面的一到基础题作为测试的）来熟悉和不全最短路相关基础知识。
首先是DIJKSTRA
对于DIJKSTRA首先是个贪心算法，每次从集合中选择一条没有走过的最短路径来作为新的边，到达新的节点。在以当前找到的这条边更新所有可达的边——所谓的松弛操作。
可以证明，在n次这样的松弛操作之后，可以求得单元最短路（具体证明见算法导论）
这题的要求比单元最短路相对更高些，他要求找到最短路且权重最高的路径。因而应当在每次进行松弛操作时进行更新——当且仅当路径长度相同时选择更大的权重，其他时候选择更短的边的权重。
DIJKSTRA如下：
1 #include<bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 4 const long long INF=1e12+233; 5 const long long MAXN=1e3+233; 6 long long dp[MAXN]; 7 long long point[MAXN]; 8 long long mon[MAXN]; 9 long long path[MAXN][MAXN]; 10 long long n,m,start,end; 11 12 void init() 13 { 14 cin>>n>>m>>start>>end; 15 memset(mon,0,sizeof(mon)); 16 for(int i=0;i<MAXN;++i) 17 for(int j=0;j<MAXN;++j)path[i][j]=INF; 18 for(int i=0;i<n;++i) 19 { 20 cin>>point[i]; 21 dp[i]=INF; 22 } 23 for(int i=0;i<m;++i) 24 { 25 int a,b,p; 26 cin>>a>>b>>p; 27 path[a][b]=p; 28 path[b][a]=p; 29 } 30 } 31 int v[MAXN]; 32 void dijkstra() 33 { 34 memset(v,0,sizeof(v)); 35 int x=start; 36 mon[start]=point[start]; 37 dp[start]=0; //dijkstra初始化，应当以最起始点为0点 38 for(int i=0;i<n;++i) 39 { 40 long long mini=INF; 41 for(int j=0;j<n;++j) 42 { 43 if(!v[j]&&dp[j]<mini) 44 { 45 x=j; 46 mini=dp[j]; 47 } 48 }v[x]=1; //标记出现过的点 49 for(int j=0;j<n;++j) 50 { 51 if(!v[j]&&dp[j]>dp[x]+path[x][j]) 52 { 53 54 mon[j]=mon[x]+point[j]; 55 }if(!v[j]&&dp[j]==dp[x]+path[x][j])//注意更新时确保该点没有被走到，否则可能出现重复更新 56 { 57 mon[j]=max(mon[j],mon[x]+point[j]); 58 } 59 60 dp[j]=min(dp[x]+path[x][j],dp[j]); 61 } 62 }cout<<dp[end]<<" "<<mon[end]<<endl; 63 } 64 int main() 65 { 66 cin.sync_with_stdio(false); 67 init(); 68 dijkstra(); 69 return 0; 70 }
堆优化的dijkstra，来自刘汝佳的蓝书，同样要注意简要修改下。
1 #include<bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 4 const long long MAXN=500+233; 5 const long long INF=1e7+2; 6 7 8 9 class Edge 10 { 11 public: 12 long long from,to,dist; 13 }; 14 15 16 class HeapNode 17 { 18 public: 19 long long d,u; 20 bool operator < (const HeapNode& h1)const 21 { 22 return this->d>h1.d; 23 } 24 }; 25 26 long long mon[MAXN]; 27 long long point[MAXN]; 28 long long n1,m1,start,end; 29 30 struct Dijkstra 31 { 32 long long n,m; 33 vector<Edge> edges; 34 vector<long long> G[MAXN]; 35 bool done[MAXN]; 36 long long d[MAXN]; 37 long long p[MAXN]; 38 39 void init(long long n) 40 { 41 this->n=n; 42 for(long long i=0;i<n;++i) 43 { 44 G[i].clear(); 45 }edges.clear(); 46 } 47 48 void AddEdge(long long from,long long to,long long dist) 49 { 50 edges.push_back((Edge){from,to,dist}); 51 m=edges.size(); 52 G[from].push_back(m-1); 53 } 54 55 void dijkstra(long long s) 56 { 57 priority_queue<HeapNode> Q; 58 for(long long i=0;i<n;++i)d[i]=INF; 59 d[s]=0; 60 memset(done,0,sizeof(done)); 61 Q.push((HeapNode){0,s}); 62 mon[s]=point[s]; 63 while(!Q.empty()) 64 { 65 HeapNode x=Q.top();Q.pop(); 66 long long u=x.u; 67 if(done[u])continue; 68 done[u]=true; 69 for(long long i=0;i<G[u].size();++i) 70 { 71 Edge &e=edges[G[u][i]]; 72 if(d[e.to]>d[u]+e.dist) 73 { 74 d[e.to]=d[u]+e.dist; 75 p[e.to]=G[u][i]; 76 Q.push((HeapNode){d[e.to],e.to}); 77 mon[e.to]=mon[u]+point[e.to]; 78 }else if(d[e.to]==d[u]+e.dist) 79 mon[e.to]=max(mon[u]+point[e.to],mon[e.to]); 80 } 81 } 82 } 83 }; 84 85 int main() 86 { 87 cin.sync_with_stdio(false); 88 Dijkstra d1; 89 cin>>n1>>m1>>start>>end; 90 for(long long i=0;i<n1;++i)cin>>point[i]; 91 d1.init(n1); 92 for(long long i=0;i<m1;++i) 93 { 94 long long a,b,p;cin>>a>>b>>p; 95 d1.AddEdge(a,b,p); 96 d1.AddEdge(b,a,p); 97 } 98 d1.dijkstra(start); 99 100 cout<<d1.d[end]<<" "<<mon[end]<<endl; 101 102 103 104 return 0; 105 }
Bellman_Ford算法：
首先，算法思路：设定某有向图中，不存在负环，则对于每条最短路，都会在每一轮松弛中，得到至少一条最短路。
若有向图G中，有一条最短路：A->B->C->D->E，那么因为起始节点为A，则A->B的最短路径会在第一轮松弛操作时被找到。而后操作也是同理。接下来的每个最短路元素都会在未来的某一次松弛操作中被找到。因为每轮松弛操作都至少找到一个元素，所以我们应当认为
