一、多元最短路求法

多元都求出来了,单源的肯定也能求。

思想是动态规划的思想:从任意节点A到任意节点B的最短路径不外乎2种可能,1是直接从A到B,2是从A经过若干个节点X到B。所以,我们假设Dis(AB)为节点A到节点B的最短路径的距离,对于每一个节点X,我们易写出状态转移方程Dis(AB) =min(Dis(AX) + Dis(XB) ,Dis(AB))这样一来,当我们遍历完所有节点X,Dis(AB)中记录的便是A到B的最短路径的距离。

memset(Dis,0x3f,sizeof(Dis);
//初始化,这里采用0x3f而非0x7f,是当两个0x7f7f7f7f相加符号变号成为一个无穷小量。
void floyd(int N)
{
int i,j,k;
for(k=0;k<N;k++)
{
for(i=0;i<N;i++)
{
for(j=0;j<N;j++)
{
if(Dis[i][k]+Dis[k][j]<Dis[i][j])
{
Dis[i][j]=Dis[i][k]+Dis[k][j]; }
}
}
}
}

这里一定要把K写到外边,需要先更新K前面的点在更新K后的点才有意义。

结合代码 并参照上图所示 我们来模拟执行下 这样才能加深理解:

第一关键步骤:当k执行到x,i=v,j=u时,计算出v到u的最短路径要通过x,此时v、u联通了。

第二关键步骤:当k执行到u,i=v,j=y,此时计算出v到y的最短路径的最短路径为v到u,再到y(此时v到u的最短路径上一步我们已经计算过来,直接利用上步结果)。

第三关键步骤:当k执行到y时,i=v,j=w,此时计算出最短路径为v到y(此时v到y的最短路径长在第二步我们已经计算出来了),再从y到w。

依次扫描每一点(k),并以该点作为中介点,计算出通过k点的其他任意两点(i,j)的最短距离,这就是floyd算法的精髓!同时也解释了为什么k点这个中介点要放在最外层循环的原因.

完整代码:

#include<iostream>
#include<stack>
using namespace std;
#define MAX 1000
int Graph[MAX][MAX];
int Dis[MAX][MAX];
#define infinite 1000
int path[MAX][MAX]; void floyd(int N)
{
int i,j,k;
for(k=0;k<N;k++)
{
for(i=0;i<N;i++)
{
for(j=0;j<N;j++)
{
if(Dis[i][k]+Dis[k][j]<Dis[i][j])
{
Dis[i][j]=Dis[i][k]+Dis[k][j];
path[i][j]=k; }
}
}
} } void print_path(int N)
{
int i,j;
for(i=0;i<N;i++)
{
for(j=0;j<N;j++)
{
if((i!=j) &&Dis[i][j]!=infinite)
{
cout<<i+1<<"----"<<j+1<<" distance:"<<Dis[i][j]<<endl;
cout<<"path:"<<endl;
int k=j;
stack <int> ph;
do
{
k=path[i][k];
ph.push(k);
}while(k!=i);
cout<<ph.top()+1;
ph.pop();
while(!ph.empty())
{
cout<<"->"<<ph.top()+1;
ph.pop();
}
cout<<"->"<<j+1<<endl;
}
}
}
} void main()
{
int N,i,j;
cin>>N;
for(i=0;i<N;i++)
{
for(j=0;j<N;j++)
{
int g;
cin>>g;
Graph[i][j]=g;
Dis[i][j]=g;
}
}
//初始化路径
for(i=0;i<N;i++)
{
for(j=0;j<N;j++)
{
path[i][j]=i;
}
}
floyd(N);
print_path(N);
system("pause");
}

二、连通性

讲Dis[i][j]不连联通时设置为0,联通时设置为1.

则可得状态转移方程

dis[i][j]=dp[i][j]||(dp[i][k]&&dp[k][j]);

跟上面代码除了状态转移方程之外还有初始化不同,这个都初始化为0;

其余都一样。要么ij直接连通,要么ij通过K联通。

void floyd(int N)
{
int i,j,k;
for(k=0;k<N;k++)
{
for(i=0;i<N;i++)
{
for(j=0;j<N;j++)
{
if((dp[i][k]&&dp[k][j])&&!Dis[i][j])
{
Dis[i][j]=Dis[i][k]+Dis[k][j];
path[i][j]=k;
}
}
}
}
}

三、求无向图中可以删除一些边,使得任意两点的最短路不改变,求这些边能删除的最大的条数。(最小生成树问题)

首先先在输入边的时候将重边去掉,保留最小的。

然后进行佛洛依德。

如果原来两点的最短距离大于经过第三个点的最短距离的话,那么我们就将这两点的最短距离

替换成经过第三条边的最短距离,当循环节结束后通过对比两点之间的距离变化,即可知哪些边将被删去。但是~~~当两点之间本来没有边的情况下,我们肯定是经过第三个点所到达的。那么就没有替换原来的边,这种情况的话,就直接continue;

四、无向图最小环

若用dis[i][j]表示ij之间的最小值,则由i j 加线外一点k的环值为dis[i][j]+length[i][k]+length[k][j];

枚举中间点k,在用其更新最短路前,先找最小环,令1<=i<j<k,即k点必定不在i,j的最短路上,则这个环中至少有三个点,可得状态转移方程 ans=min(ans,dis[i][j]+length[i][k]+length[k][j]);

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <map>
#include <queue>
#include <algorithm> using namespace std; struct Node {
int s[9];//s数组表示包括本端所连的fence Node() {
memset(s,0,sizeof(s));
} bool operator < (const Node& a) const {
for(int i=0;i<9;++i)
if(s[i]<a.s[i])
return true;
else if(s[i]>a.s[i])
return false;
return false;
} bool operator ==(const Node& a) const {
for(int i=0;i<9;++i)
if(s[i]!=a.s[i])
return false;
return true;
} }fence[205];
int n,s,ls,ns,n1s,n2s,sta,des,cur;
int g[105][105],cnt=0,dis[105][105];
bool vis[105];
map<Node,int> mp;
int floyd() {
int ans=0x1f1f1f1f;
for(int i=1;i<=n;++i)
for(int j=i;j<=n;++j)
dis[i][j]=dis[j][i]=g[i][j]; for(int k=1;k<=cnt;++k) {
for(int i=1;i<k;++i)//寻找最小环
for(int j=i+1;j<k;++j)
if(dis[i][j]+g[i][k]+g[k][j]<ans)//由于此处会存在三个INF相加,所以INF设为0x1f1f1f1f
ans=dis[i][j]+g[i][k]+g[k][j];
for(int i=1;i<=n;++i)//更新最短路
for(int j=1;j<=n;++j)
if(dis[i][j]>dis[i][k]+dis[k][j])
dis[i][j]=dis[i][k]+dis[k][j];
}
return ans;
}
int main() {
//freopen("fence6.in","r",stdin);
// freopen("fence6.out","w",stdout); memset(g,0x1f,sizeof(g));
scanf("%d",&n);
for(int i=1;i<=n;++i) {//读入边数据,并给每个点标一个数
scanf("%d%d%d%d",&s,&ls,&n1s,&n2s);
fence[i<<1].s[8]=fence[(i<<1)|1].s[8]=s; while(n1s-->0)
scanf("%d",&fence[i<<1].s[n1s]);
sort(fence[i<<1].s,fence[i<<1].s+9);
if(mp[fence[i<<1]]==0)
mp[fence[i<<1]]=++cnt; while(n2s-->0)
scanf("%d",&fence[(i<<1)|1].s[n2s]);
sort(fence[(i<<1)|1].s,fence[(i<<1)|1].s+9);
if(mp[fence[(i<<1)|1]]==0)
mp[fence[(i<<1)|1]]=++cnt; sta=mp[fence[i<<1]];
des=mp[fence[(i<<1)|1]];
g[sta][des]=g[des][sta]=ls;//边信息转成点信息
}
printf("%d\n",floyd());
return 0;
}

五、传递闭包问题

邻接矩阵是显示两点的直接关系,如a直接能到b,就为1。而传递闭包显示的是传递关系,如a不能直接到c,却可以通过a到b到d再到c,因此a到c为1。



另外矩阵A进行自乘即A{2}得到的矩阵中,为1的值表示走最多两步可以到达。A{3}矩阵中为1的值表示,最多走三步可以到达。

简单来说,就是有向图确定先后顺序。

/*
题目:n头牛进行m场比赛,问能确定排名的有多少头牛。
解答:构造一个n个点的有向图,如果牛a胜b,那么a->b,如果a->b,b->c,则有a->c,这个用floyd。
最后得到该图的传递闭包link的二维数组。最后统计每一个点入度和出度和为n-1的点的个数即可。
*/
#include<stdio.h>
#include<string.h>
const int MAX=105;
/*
有向图的传递闭包!
注意传递之前一定要初始化!
如果i!=j&&(i,j)不属于E(边的集合) t[i][j]=0;
如果i=j||(i,j)属于E(边的集合) t[i][j]=1;
*/ //传递闭包
void Transitive_Closure(int n,bool t[][MAX])
{
int i,j,k;
for(k=1;k<=n;k++)
for(i=1;i<=n;i++)
for(j=1;j<=n;j++)
t[i][j]=t[i][j]|(t[i][k]&t[k][j]);
}
int main()
{
int n,i,j,m,st,ed,sum,num;
bool t[MAX][MAX];
while(scanf("%d%d",&n,&m))
{
if(n==0&&m==0)
return 0;
memset(t,false,sizeof(t));
for(i=1;i<=n;i++)
t[i][i]=true;
for(i=1;i<=m;i++)
{
scanf("%d%d",&st,&ed);
t[st][ed]=true;
}//上面的代码都是初始化
Transitive_Closure(n,t);
sum=0;
for(i=1;i<=n;i++)
{
num=0;
for(j=1;j<=n;j++)
if(i==j)
continue;
else
num+=(t[i][j]||t[j][i]);//统计出度和入度的个数!
sum+=(num==n-1);
}
printf("%d\n",sum);
}
return 0;
}
/*
5 5
4 3
4 2
3 2
1 2
2 5
2
*/

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