早晨碰到了一题挺裸的最短路问题需要打印路径:vijos1635 1.首先说说spfa的方法: 其实自己之前打的最多的spfa是在网格上的那种,也就是二维的 一维的需要邻接表+queue 以及对于queue的操作,自己也是醉了 这里贴一个模板(不含打印路径): #include<cstdio> #include<cstring> #include<queue> #include<iostream> using namespace std; const int

作为一个城市的应急救援队伍的负责人,你有一张特殊的全国地图.在地图上显示有多个分散的城市和一些连接城市的快速道路.每个城市的救援队数量和每一条连接两个城市的快速道路长度都标在地图上.当其他城市有紧急求助电话给你的时候,你的任务是带领你的救援队尽快赶往事发地,同时,一路上召集尽可能多的救援队. 输入格式: 输入第一行给出4个正整数N.M.S.D,其中N(2<=N<=500)是城市的个数,顺便假设城市的编号为0~(N-1):M是快速道路的条数:S是出发地的城市编号:D是目的地的城市编号.第二行给出

#include <iostream> #include <cstdlib> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <vector> #include <queue> #include <cmath> #include <cstring> using namespace std; #define INF 0xfffffff #define maxn 40

刚刚AC的pj普及组第四题就是一种单源最短路. 我们知道当一个图存在负权边时像Dijkstra等算法便无法实现: 而Bellman-Ford算法的复杂度又过高O(V*E),SPFA算法便派上用场了. 其实SPFA 是用队列的优化,过程详见下图(PS:图片转自网络) 好了,以上图片基本已经说明的SPFA的过程,下面就是代码实现: 模板如下: void spfa(){ ; i<=n; i++) dis[i]=INF; //初始化 dis[start]=; inq[start]=; q.push(st

数据结构与算法--最短路径之Bellman算法.SPFA算法 除了Floyd算法,另外一个使用广泛且可以处理负权边的是Bellman-Ford算法. Bellman-Ford算法 假设某个图有V个顶点E条边. 该算法主要流程是: 初始化.到起点s的距离distTo[s]设置为0,其余顶点的dist[]设置为正无穷: 以任意次序放松图中的所有E条边,重复V轮: V轮放松结束后,判断是否存在负权回路.如果存在,最短路径没有意义. 根据流程可以给出代码,如下 package Chap7; import

SPFA算法 一.算法简介 SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)算法是求单源最短路径的一种算法,它是Bellman-ford的队列优化,它是一种十分高效的最短路算法. 很多时候,给定的图存在负权边,这时类似Dijkstra等算法便没有了用武之地,而Bellman-Ford算法的复杂度又过高,SPFA算法便派上用场了.SPFA的复杂度大约是O(kE),k是每个点的平均进队次数(一般的,k是一个常数,在稀疏图中小于2). 但是,SPFA算法稳定性较差,在稠密图中S

一.理论准备 为了学习网络流,先水一道spfa. SPFA算法是1994年西南交通大学段凡丁提出,只要最短路径存在,SPFA算法必定能求出最小值,SPFA对Bellman-Ford算法优化的关键之处在于意识到:只有那些在前一遍松弛中改变了距离估计值的点,才可能引起他们的邻接点的距离估计值的改变.为什么队列为空就不改变了呢?就是因为要到下一点必须经过它的前一个邻接点..SPFA可以处理负权边.很多时候,给定的图存在负权边,这时类似Dijkstra等算法便没有了用武之地,而Bellman-Ford算

适用范围:给定的图存在负权边,这时类似Dijkstra等算法便没有了用武之地,而Bellman-Ford算法的复杂度又过高,SPFA算法便派上用场了. 我们约定有向加权图G不存在负权回路,即最短路径一定存在.当然,我们可以在执行该算法前做一次拓扑排序,以判断是否存在负权回路,但这不是我们讨论的重点. 算法思想:我们用数组d记录每个结点的最短路径估计值,用邻接表来存储图G.我们采取的方法是动态逼近法:设立一个先进先出的队列用来保存待优化的结点,优化时每次取出队首结点u,并且用u点当前的最短路径估计

Bellman-Ford算法与另一个非常著名的Dijkstra算法一样,用于求解单源点最短路径问题.Bellman-ford算法除了可求解边权均非负的问题外,还可以解决存在负权边的问题(意义是什么,好好思考),而Dijkstra算法只能处理边权非负的问题,因此 Bellman-Ford算法的适用面要广泛一些.但是,原始的Bellman-Ford算法时间复杂度为O(VE),比Dijkstra算法的时间复杂度高,所以常常被众多的大学算法教科书所忽略,就连经典的<算法导论>也只介绍了基本的Bellm

题意:给出源点和边,边权为1,让你求从源点出发的最长路径,求出路径长度和最后地点,若有多组,输出具有最小编号的最后地点. #include <iostream> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <algorithm> #include <queue> using namespace std; ; int n,s,tot; //n:点的个数,s:源点 int dist[maxn]; /

SPAF算法 求单源最短路的SPFA算法的全称是:Shortest Path Faster Algorithm,该算法是西南交通大学段凡丁于1994年发表的. 它可以在O(kE)的时间复杂度内求出源点到其他所有点的最短路径. 其中k为所有顶点进队的平均次数,可以证明k一般小于等于2,可以处理负边,但无法处理带负环的图(负环和负边不是一个概念). SPFA的实现甚至比Dijkstra或者Bellman_Ford还要简单. SPFA算法过程: 我们记源点为S,由源点到达点i的“当前最短路径”为D[i

Scandinavians often make vacation during the Easter holidays in the largest ski resort Are. Are provides fantastic ski conditions, many ski lifts and slopes of various difficulty profiles. However, some lifts go faster than others, and some are so po

题目描述 一个无环的有向图称为无环图(Directed Acyclic Graph),简称DAG图.     AOE(Activity On Edge)网:顾名思义,用边表示活动的网,当然它也是DAG.与AOV不同,活动都表示在了边上,如下图所示:                                         如上所示,共有11项活动(11条边),9个事件(9个顶点).整个工程只有一个开始点和一个完成点.即只有一个入度为零的点(源点)和只有一个出度为零的点(汇点).    关键

本文乃Siliphen原创,转载请注明出处:http://blog.csdn.net/stevenkylelee 上一节<Cocos2d-x 地图行走的实现1:图论与Dijkstra算法> http://blog.csdn.net/stevenkylelee/article/details/38408253 下一节<Cocos2d-x 地图行走的实现3:A*算法> http://blog.csdn.net/stevenkylelee/article/details/38456419

意甲冠军: 到n节点无向图,它要求从一个线1至n路径.你可以让他们在k无条,的最大值.如今要求花费的最小值. 思路: 这道题能够首先想到二分枚举路径上的最大值,我认为用spfa更简洁一些.spfa的本质是一种搜索算法,既然是搜索,就涉及到状态的转移. 在一般求最短路的spfa算法中,当到结点u时,对e(u,v)仅仅需做例如以下转移:if(d[v]>d[u]+w(e)) d[v]=d[u]+w(e).在跟一般的情况下.到结点u,对e(u,v)需做多种转移.比方这题中要考虑让e免费和不让e免费两种情

适用范围:给定的图存在负权边,这时类似Dijkstra等算法便没有了用武之地,而Bellman-Ford算法的复杂度又过高,SPFA算法便 派上用场了. 我们约定有向加权图G不存在负权回路,即最短路径一定存在.当然,我们可以在执行该算法前做一次拓扑排序,以判断是否存在负权回路,但这不是我们讨论的重 点. 算法思想:我们用数组d记录每个结点的最短路径估计值,用邻接表来存储图G.我们采取的方法是动态逼近法:设立一个先进先出的队列用来保存待优化的 结点,优化时每次取出队首结点u,并且用u点当前的最短路

传送门: Dijkstra Bellman-Ford SPFA Floyd 1.算法思想 Bellman-Ford算法时间复杂度比较高,在于Bellman-Ford需要递推n次,每次递推需要扫描所有的边,在递推n次的过程中,很多判断是多余的,所以考虑用队列优化,减少不必要的判断,这种算法称为SPFA(Shortest Path Faster Algorithm) SPFA算法的大致流程就是用一个队列来进行维护,初始时将源点加入队列,每次从队列中取出一个顶点,并对它所有相邻的节点进行松弛,如果某个

板子补完计划绝赞继续中( 这篇博客就来写一写spfa(这我居然板子都打错了一次,我太弱啦!) 先来看一下定义:(引自http://blog.csdn.net/juststeps/article/details/8772755) 首先说明,SPFA是一种单源最短路径算法,所以以下所说的“某点的最短路径长度”,指的是“某点到源点的最短路径长度”. 我们记源点为S,由源点到达点i的“当前最短路径”为D[i],开始时将所有D[i]初始化为无穷大,D[S]则初始化为0.算法所要做的,就是在运行过程中,不断

一.前提引入 我们学过了Bellman-Ford算法,现在又要提出这个SPFA算法,为什么呢? 考虑一个随机图(点和边随机生成),除了已确定最短路的顶点与尚未确定最短路的顶点之间的边,其它的边所做的都是无用的,大致描述为下图(分割线以左为已确定最短路的顶点): 其中红色部分为所做无用的边,蓝色部分为实际有用的边.既然只需用到中间蓝色部分的边,那就是SPFA算法的优势之处了. 二.算法描述 算法特点:在 Bellman-ford 算法的基础上加上一个队列优化,减少了冗余的松弛操作,是一种高效的最短

这次整理了一下SPFA算法,首先相比Dijkstra算法,SPFA可以处理带有负权变的图.(个人认为原因是SPFA在进行松弛操作时可以对某一条边重复进行松弛,如果存在负权边,在多次松弛某边时可以更新该边.而 Dijkstra 算法如果某一条边松弛后就认为该边已经是该连接点到源点的最短路径了,不会重复检查更新. Dijkstra只能保证局部最优解而不会保证该解是全局最优解) 实现方法: 建立一个队列,初始时队列里只有起始点,再建立一个表格记录起始点到所有点的最短路径(该表格的初始值要赋为极大值,该