图最短路径之BellmanFord

Bellman–Ford Algorithm

算法参考地址：Bellman–Ford Algorithm | DP-23 - GeeksforGeeks

 

算法的简介

在图中给定一个图形和一个源顶点 src，查找从 src 到给定图中所有顶点的最短路径。该图可能包含负权重边。 我们已经讨论了[Dijkstra针对这个问题的算法]。Dijkstra的算法是一种贪婪算法，时间复杂度为O（V^2），（使用斐波那契堆）的时间复杂度为O（（V+E）LogV）。Dijkstra不适用于负权重的图形，Bellman-Ford适用于此类图形。Bellman-Ford也比Dijkstra更简单，并且非常适合分布式系统。但贝尔曼-福特的时间复杂度是O（VE）。

1）负权重在图形的各种应用中都可以找到，比如 （1）:计算化学反应经过N环节得到另一种物质，其中（1~N）中的某个环节可能是吸收能量也可能是释放能量。（2）:计算电子在原子核外轨道的跃迁吸收或释放的能量等等。 2）Bellman-Ford在分布式系统中工作得更好（比Dijkstra更好）。与Dijkstra不同，我们需要找到所有顶点的最小值，在Bellman-Ford中，边是逐个考虑的。 3）贝尔曼-福特不适用于具有负边的无向图，因为它将被声明为负循环。

算法的过程

以下是详细步骤。 输入：图形和源顶点 src 输出：从 src 到所有顶点的最短距离。如果存在负重周期，则不计算最短距离，报告负重周期。 1） 此步骤将源到所有顶点的距离初始化为无穷大，到源本身的距离初始化为 0。创建大小为 | 的数组 dist[]五|所有值均为无穷大，但 dist[src] 除外，其中 src 是源顶点。 2） 此步骤计算最短距离。执行以下|V|-1倍，其中|五|是给定图形中的顶点数。 .....a） 对每个边缘 u-v 执行跟踪操作。如果 dist[v] > dist[u] + 边缘 uv 的权重，则更新 dist[v] ......................dist[v] = dist[u] + 边缘 uv3 的权重） 此步骤报告图中是否存在负权重周期。对每个边缘u-v 做以下操作......如果 dist[v] > dist[u] + 边缘 uv 的权重，则"图形包含负权重循环" 步骤 3 的想法是，如果图形不包含负权重循环，则步骤 2 保证最短距离。如果我们再次迭代所有边，并为任何顶点获得更短的路径，那么就会出现负权重循环 这是如何工作的？与其他动态规划问题一样，该算法以自下而上的方式计算最短路径。它首先计算路径中最多有一条边的最短距离。然后，它计算最多包含 2 条边的最短路径，依此类推。在外循环的第 i 次迭代之后，将计算最多 i 条边的最短路径。最大|五|– 任何简单路径中的 1 条边，这就是外循环运行 |v|– 1倍。这个想法是，假设没有负权重周期，如果我们计算了最多i条边的最短路径，那么对所有边的迭代保证给出最多（i + 1）条边的最短路径 示例 让我们通过下面的示例图来理解算法。 设给定的源顶点为 0。将所有距离初始化为无穷大，但到源本身的距离除外。图中的顶点总数为 5，因此必须处理所有边 4 次。

让所有边按以下顺序进行处理：（B， E）、（D、 B）、（B、 D）、（A、 B）、（A、C）、（D、C）、（B、C）、（E、D）。当第一次处理所有边时，我们得到以下距离。第一行显示初始距离。第二行显示处理边 （B、 E）、（D、 B）、（B、 D） 和 （A、 B） 时的距离。第三行显示处理 （A， C） 时的距离。第四行显示处理 （D、 C）、（B、 C） 和 （E、 D） 的时间。

第一次迭代保证给出所有最短路径，这些路径的长度最多为 1 条边。当第二次处理所有边时，我们得到以下距离（最后一行显示最终值）。

第二次迭代保证给出所有最短路径，这些路径的长度最多为 2 条边。该算法再处理所有边缘 2 次。距离在第二次迭代后最小化，因此第三次和第四次迭代不会更新距离。

算法的实现

golang

type Edge struct {
    startVertex int
    endVertex   int
    weight      int
}
// F 代表两点之间不可达
const F = 10000
func bellmanFord(graph [][]int, source int) []int {
   edges := make([]Edge, 0)
   n := len(graph)
   //邻接矩阵转换为边表示
   for i := 0; i < n; i++ {
      for j := 0; j < n; j++ {
         if graph[i][j] != F {
            edges = append(edges, Edge{i, j, graph[i][j]})
         }
      }
   }
​
   dist := make([]int, n)
   for i := 0; i < n; i++ {
      dist[i] = F
   }
   dist[source] = 0
   for i := 1; i < n; i++ {
      for _, edge := range edges {
         start := edge.startVertex
         end := edge.endVertex
         if dist[start] != F && dist[end] > dist[start]+edge.weight {
            dist[end] = dist[start] + edge.weight
         }
      }
   }
​
   for _, edge := range edges {
      start := edge.startVertex
      end := edge.endVertex
      if dist[start] != F && dist[end] > dist[start]+edge.weight {
         fmt.Println("Graph contains negative weight cycle")
         return []int{}
      }
   }
   return dist
}

Java

package graph.bellman_ford;
​
import lombok.Data;
​
public class Graph {
    private final int vertexCount;
    private final int edgeCount;
    private final Edge[] edge;
​
    public Graph(int vertexCount, int edgeCount, Edge[] edge) {
        this.vertexCount = vertexCount;
        this.edgeCount = edgeCount;
        this.edge = edge;
    }
​
    @Data
    public static class Edge {
        Vertex source;
        Vertex destination;
        int weight;
    }
​
    @Data
    public static class Vertex {
        int sequence;
        String code;
        String name;
    }
​
​
    public void bellmanFord(Graph graph, int src) {
        int[] distance = new int[vertexCount];
        
        for (int i = 0; i < vertexCount; ++i) {
            distance[i] = Integer.MAX_VALUE;
        }
        distance[src] = 0;
​
  
        for (int i = 1; i < vertexCount; ++i) {
            for (int j = 0; j < edgeCount; ++j) {
                int u = graph.edge[j].source.sequence;
                int v = graph.edge[j].destination.sequence;
                int weight = graph.edge[j].weight;
                if (distance[u] != Integer.MAX_VALUE && distance[u] + weight < distance[v]) {
                    distance[v] = distance[u] + weight;
                }
            }
        }
​
    
        for (int j = 0; j < edgeCount; ++j) {
            int u = graph.edge[j].source.sequence;
            int v = graph.edge[j].destination.sequence;
            int weight = graph.edge[j].weight;
            if (distance[u] != Integer.MAX_VALUE && distance[u] + weight < distance[v]) {
                return;
            }
        }
        printArr(distance, vertexCount);
    }
​
    public void printArr(int[] distance, int vertexCount) {
        for (int i = 0; i < vertexCount; ++i) {
            System.out.println(i + "\t\t" + distance[i]);
        }
    }
}
​
​

 

package graph.bellman_ford;
​
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
​
public class ShortestPathOfBellmanFord {
​
    public static void main(String[] args) {
​
​
        List<Graph.Vertex> vertexList = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            Graph.Vertex vertex = new Graph.Vertex();
            vertex.code = "code" + i;
            vertex.name = "name" + i;
            vertex.sequence = i;
            vertexList.add(vertex);
        }
        Graph.Edge[] edges = new Graph.Edge[8];
        for (int i = 0; i < edges.length; i++) {
            edges[i] = new Graph.Edge();
        }
​
        // edge 0 --> 1
        edges[0].source = vertexList.get(0);
        edges[0].destination = vertexList.get(1);
        edges[0].weight = -1;
​
​
        // edge 0 --> 2
        edges[1].source = vertexList.get(0);
        edges[1].destination = vertexList.get(2);
        edges[1].weight = 4;
​
        // edge 1 --> 2
        edges[2].source = vertexList.get(1);
        edges[2].destination = vertexList.get(2);
        edges[2].weight = 3;
​
        // edge 1 --> 3
        edges[3].source = vertexList.get(1);
        edges[3].destination = vertexList.get(3);
        edges[3].weight = 2;
​
        // edge 1 --> 4
        edges[4].source = vertexList.get(1);
        edges[4].destination = vertexList.get(4);
        edges[4].weight = 2;
​
        // edge 3 --> 2
        edges[5].source = vertexList.get(3);
        edges[5].destination = vertexList.get(2);
        edges[5].weight = 5;
​
        // edge 3 --> 1
        edges[6].source = vertexList.get(3);
        edges[6].destination = vertexList.get(1);
        edges[6].weight = 1;
​
        // edge  4--> 3
        edges[7].source = vertexList.get(4);
        edges[7].destination = vertexList.get(3);
        edges[7].weight = -3;
​
​
        Graph graph = new Graph(5, 8, edges);
        graph.bellmanFord(graph, 0);
    }
}