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本日大家会感受到 Bellman_ford 算法系列在差别场景下的应用。
建议依然是:一刷的时候,能理解 原理,知道Bellman_ford 办理差别场景的题目 ,照着代码随想录能抄下来代码就好,就算达标。 二刷的时候自己尝试独立去写,三刷的时候 才能有肯定深度理解各个最短路算法。
Bellman_ford 队列优化算法(又名SPFA)
代码随想录
- import java.util.*;
- public class Main{
- public static void main (String[] args) {
- //对所有的边松弛n-1次
- Scanner scanner = new Scanner(System.in);
- int n = scanner.nextInt();
- int m = scanner.nextInt();
- List<List<Edge>> graph = new ArrayList<>(n+1);
-
- for(int i = 0; i <= n; i++){
- graph.add(new ArrayList<>());
- }
-
- for(int i = 0; i < m; i++){
- int start = scanner.nextInt();
- int end = scanner.nextInt();
- int val = scanner.nextInt();
- graph.get(start).add(new Edge(start, end, val));
- }
-
- int[] minDist = new int[n+1];
- Arrays.fill(minDist, Integer.MAX_VALUE);
- minDist[1] = 0;
-
- Deque<Integer> queue = new ArrayDeque<>();
- boolean[] isVisited = new boolean[n+1];
- queue.add(1);
- isVisited[1] = true;
-
- while(!queue.isEmpty()){
- int start = queue.remove();
- //取出队列的时候,要取消标记,这样保证有其他路径对该节点进行更新,我们只要保证节点不被重复加入队列即可
- isVisited[start] = false;
-
- for(Edge edge : graph.get(start)){
- if(minDist[start] + edge.val < minDist[edge.end]){
- minDist[edge.end] = minDist[start] + edge.val;
- if(!isVisited[edge.end]){
- queue.add(edge.end);
- isVisited[edge.end] = true;
- }
- }
-
- }
- }
-
- if(minDist[n] == Integer.MAX_VALUE){
- System.out.println("unconnected");
- }else{
- System.out.println(minDist[n]);
- }
-
- }
- }
- class Edge{
- int start;
- int end;
- int val;
-
- public Edge(int start, int end, int val){
- this.start = start;
- this.end = end;
- this.val = val;
- }
- }
复制代码 总结
1.普通的Bellman_ford算法其实是每次都对所有的边都举行一次松懈,但其实但真正有效的松懈,是基于已经盘算过的节点在做的松懈。所以我们每次松懈只必要基于上一次松懈更新过的节点,以该节点作为出发节点对毗连的边就行。那我们就可以使用队列来纪录上一次松懈更新过的节点,把这些节点依次加入到队列内里,然后又取出来处理惩罚。
2.队列内里存储的是每条边的起点,我们必要根据这些起点,找到边,所以这样传统的邻接表来存储图是最好的List<List<Edge>> graph = new ArrayList<>(n+1);
3.然后在while循环内里,还有一些地方和之前的处理惩罚不一样,我们必要使用isVisited[]数组来判断节点是否在队列内里&#x
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