图论:Ford 算法 求最短路径
Ford 算法 求最短路径
先构建邻接表数组和初始化邻接关系
int v1[maxn],v2[maxn],w[maxn];//记录起点终点和权值
for(int i=1;i<=m;++i)
{
cin>>u>>v>>val;
v1[i]=u;
v2[i]=v;
w[i]=val;
}
构建一维数组d,记录距离出发点的距离,d[出发点]初始化为0,自己和自己的距离为0,其他点和出发点的d先初始化为oo,并且构建pre数组,便于递归输出最短路径。出发点的前驱结点设为0,代表出发点没有前驱结点,也是一会递归输出路径的退出条件。
int d[maxn],pre[maxn];//记录距离出发点的距离 和最短路径的前驱结点
for(int i=0;i<=n;++i)d[i]=0x7fffff;//先初始化为oo 很大的值
d[s]=0;//自己到自己的距离为0;
pre[s]=0;
核心算法代码就是一个二维数组,外层循环n-1次,内层循环m次,内层是循环m个邻接关系,每次更新d,外层循环n-1次,是刚好循环n-1次可以把所有点到起点的最短距离更新完。内层循环中,定义起点为u,终点为v,进行两个if判断,①:如果d[u]+边权<d[v]就更新d[v],就是更新v到起点的距离,②:如果d[v]+边权<d[u] 就更新起点到u的距离。注意两次更新中,如果有更新,都要改变pre数组,像第一次if 如果更新,就说明起点到u 再到 v的路径更短,所以 v的前驱是u 更新pre[v]=u,后面同理。
for(int i=1;i<=n-1;++i)//最多n-1次
for(int j=1;j<=m;++j)
{
u=v1[j],v=v2[j];
if(d[u]+w[j]<d[v])
{
d[v]=d[u]+w[j];
pre[v]=u;
}
if(d[v]+w[j]<d[u])
{
d[u]=d[v]+w[j];
pre[u]=v;
}
}
输出路径的递归函数:
void print(int i)//递归输出路径代码
{
if(pre[i])
print(pre[i]);
cout<<i<<" ";
}
完整代码:
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;
const int maxn=100;
int v1[maxn],v2[maxn],w[maxn];//记录起点终点和权值
int d[maxn],pre[maxn];//记录距离出发点的距离 和最短路径的前驱结点
int n,m,s;//n个结点 m条边 s为出发点
int u,v,val;//起点和终点
void print(int i)//递归输出路径代码
{
if(pre[i])
print(pre[i]);
cout<<i<<" ";
}
int main()
{
cin>>n>>m>>s;
for(int i=0;i<=n;++i)d[i]=0x7fffff;//先初始化为oo 很大的值
for(int i=1;i<=m;++i)
{
cin>>u>>v>>val;
v1[i]=u;
v2[i]=v;
w[i]=val;
}
d[s]=0;//自己到自己的距离为0;
pre[s]=0;
for(int i=1;i<=n-1;++i)//最多n-1次
for(int j=1;j<=m;++j)
{
u=v1[j],v=v2[j];
if(d[u]+w[j]<d[v])
{
d[v]=d[u]+w[j];
pre[v]=u;
}
if(d[v]+w[j]<d[u])
{
d[u]=d[v]+w[j];
pre[u]=v;
}
}
for (int i = 1; i <= n; ++i)
{
cout << d[i] << endl;
print(i);
}
return 0;
}