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我有一个具有以下结构的图
V = {A1, A2, A3, A4, A5, .., An}
E = {E1, E2, E3, E4, .., Ek}
现在我们定义A1的后缀:
S(A1) = {All acyclic paths that end in A1}
最小值是:
min(S(A1)) = Minimum of all suffix paths of A1
示例:
给定三个以 A1 结尾的非循环路径 {A3-A4-A1, A4-A1, A5-A1}
,然后:
S(A1)[1] = Edge(A3,A4) + Edge(A4,A1)
S(A1)[2] = Edge(A4,A1)
S(A1)[3] = Edge(A5,A1)
min(S(A1)) = min{S(A1)[1] ,S(A1)[2] ,S(A1)[3]}
请注意,边缘值也可以是负数。
问题:
我需要为图中的所有节点 i
找到 min(S(A(i)))
。
对于在时间复杂度方面最好的解决方法有什么建议吗?
最佳答案
您可以使用基本的深度优先搜索来找到最小值。
在java中...
public class Graph {
class Edge{
int w;
int v;
int value;
Edge(int v,int w,int value){
this.v=v;
this.w=w;
this.value=value;
}
}
Graph(int V) {
this.V = V;
this.E = 0;
adj = (List<Integer>[]) new List[V];
paths=new ArrayList<>();
edges=new ArrayList<>();
visited = new boolean[V];
edgeTo = new int[V];
for (int v = 0; v < V; v++) {
adj[v] = new LinkedList<>();
}
}
List<Integer>[] adj;
ArrayList<String> paths;
ArrayList<Edge> edges;
int V;
int E;
int pathTo;
boolean[] visited;
int[] edgeTo;
void addEdge(int v, int w, int value) {
adj[v].add(w);
adj[w].add(v);
edges.add(new Edge(v,w,value));
E++;
}
Edge getEdge(int v, int w){
for(Edge e: edges){
if(e.v==v && e.w==w || e.v==w && e.w==v) return e;
}
return new Edge(-1,-1,0);//randomly chose these values
}
void dfs(Graph G, int s) {
visited = new boolean[G.V];
S(G, s, "");
}
void S(Graph G, int v, String path) {
visited[v] = true;
path+=Integer.toString(v);
if(v == pathTo) paths.add(path);
for (int w : G.adj[v]) {
if (!visited[w]) {
edgeTo[w] = v;
S(G, w, path);
}
}
visited[v] = false;
}
int pathValue(String path){
int result = 0;
for(int i=0;i<path.length()-1;i++){
result+=getEdge(Character.getNumericValue(path.charAt(i)),
Character.getNumericValue(path.charAt(i+1))).value;
}
return result;
}
/**
*
* @param from = starting vertex
* @param to = end vertex
* @return value for the lowest cost path starting at s
*/
int minPath(Graph g, int from,int to){
pathTo = to;
dfs(g,from);
int min=Integer.MAX_VALUE;
for(String path:g.paths){
int val = g.pathValue(path);
if(val<min) min=val;
}
return min;
}
public static void main(String[] args) {
Graph g = new Graph(6);
g.addEdge(0,1,-1);
g.addEdge(1,2,7);
g.addEdge(1,3,6);
g.addEdge(0,5,3);
g.addEdge(5,3,4);
g.addEdge(2,3,5);
g.addEdge(4,2,8);
g.addEdge(4,0,2);
System.out.println(g.minPath(g,0,3));
}
}
关于algorithm - 所有节点图算法的最小前缀/后缀,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38692022/
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