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我正在尝试解决算法导论的问题24-1,它指的是Yen's optimization of Bellman-Ford algirithm,我在wiki上找到介绍,improvement :
Yen's second improvement first assigns some arbitrary linear order on all vertices and then partitions the set of all edges into two subsets. The first subset, Ef, contains all edges (vi, vj) such that i < j; the second, Eb, contains edges (vi, vj) such that i > j. Each vertex is visited in the order v1, v2, ..., v|V|, relaxing each outgoing edge from that vertex in Ef. Each vertex is then visited in the order v|V|, v|V|−1, ..., v1, relaxing each outgoing edge from that vertex in Eb. Each iteration of the main loop of the algorithm, after the first one, adds at least two edges to the set of edges whose relaxed distances match the correct shortest path distances: one from Ef and one from Eb. This modification reduces the worst-case number of iterations of the main loop of the algorithm from |V| − 1 to |V|/2.
不幸的是,我无法证明可以使至少两条边松弛距离的方法如何匹配正确的最短路径距离:一条来自 Ef,一条来自 Eb。
最佳答案
Ef 和 Eb 是无环的,具有拓扑排序。
让我们证明主循环的上界是|V|/2
对于所有顶点v,到源s的最短距离有两种选择。一个是 d[s,v] = INFINITE,另一个是 d[s,v] = FINITE。因此,我们需要考虑 d[s,v] 是有限的情况,这意味着必须存在从 s 到 v 的最短路径。
假设 p = (v0,v1,v2,....,vk-1,vk) 是那条路径,其中 vo = s 和 vk = v。让我们考虑有多少次方向改变p中,即(vi-1,vi)属于Ef,(vi,vi+1)属于Eb的情况。根据引理 24.2 的证明,p 至多有 |V|-1 条边。因此最多有 |V|-2 次方向变化。因为 Ef 和 Eb 是拓扑排序的,所以一旦节点开始无变化,就可以在单次传递的前半部分或后半部分使用正确的 d 值计算方向没有变化的路径的任何部分方向序列具有正确的 d 值。方向的每次改变都需要在路径的新方向上经过一半。
|V-1| | first edge direction | passes
----- | -------------------- | ------
even | forward | (|V|-1)/2
even | backward | (|V|-1)/2 +1
odd | forward | |V|/2
odd | backward | |V|/2
So this modification reduces the worst-case number of iterations of the main loop of the algorithm from |V| − 1 to |V|/2.
关于algorithm - Yen优化Bellman-Ford算法的正确性,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40777023/
我最近在学习图形算法,在我的大学里我们被教导,Bellman-Ford 的结果是一个所有节点到所有其他节点的距离表(所有对最短路径)。但是我不明白这个算法是如何实现的,并试图通过观看 YouTube
一 点睛 如果遇到负权边,则在没有负环(回路的权值之和为负)存在时,可以采用 Bellman-Ford 算法求解最短路径。该算法的优点是变的权值可以是负数、实现简单,缺点是时间复杂度过高。但是该算法可
关闭。这个问题需要更多focused .它目前不接受答案。 想改进这个问题吗? 更新问题,使其只关注一个问题 editing this post . 关闭 1 年前。 Improve this qu
我正在阅读 Robert Sedgewick 编写的《算法》一书中的 Ford-Fulkerson maxflow 算法。这里作者提到如下 The number of augmenting paths
我对 Ford-Fulkerson 算法的分析结果不正确。例如,采用下图: _____>4___>_ | | 0--->1---->3------6 |
这是我的代码: #include #include #define inf 99999999 #define vertex 5 #define edge 6 int main(){ int d
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在具有 V 个节点和 E 条边的有向图中,Bellman-Ford 算法将每个顶点(或者更确切地说,从每个顶点发出的边)松弛 (V - 1) 次。这是因为从源到任何其他节点的最短路径最多包含 (V -
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因此,如果我尝试使用 Bellman Ford 算法找到最短路径,使用此方法来测试是否存在路径: public boolean hasPath(int v){ return distTo[v]
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是否每个图都有边的顺序,以便在根据此顺序运行 Bellman-Ford 算法的单次迭代后,每个顶点都标有它到源的最短路径? 我很确定答案是肯定的,但我想不出能够找到边顺序的算法,谢谢 =] 最佳答案
我正在学习 Ford Fulkerson 算法,但我对向后边缘的用途以及它们如何帮助我们达到最大流量感到困惑。我已经观看了几个不同的视频并阅读了一些关于该算法的文档,但没有任何点击。也许这里有人可以用
我一直在搜索 Bellman-Ford 算法的空间复杂度,但是在 wikipedia Bellman-Ford Algorithm 上它说空间复杂度是 O(V)。在 this link它说 O(V^2
关闭。这个问题不符合Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。 我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题,以便用事实和引用来回答。 关闭 7 年前。
Suppose that we redefine the residual network to disallow edges into s. Argue that the procedure FOR
我不知道还有什么地方可以发布这个问题,我只想知道我是否正确地进行了跟踪。我得到了这张图 问题是: Show the trace of the Bellman-Ford algorithm on the
假设我们想使用 Bellman-Ford 来最小化 max_i x_i - min_i x_i 在变量 x_1, x_2, ... x_n 上(总共 n 个变量) 受到形式为 x_i - x_j <=
我正在尝试从 CLRS 实现 Bellman Ford 算法,它似乎在距离度量上随机溢出。我的代码如下: private void initSingleSource(Vertice source) {
我是一名优秀的程序员,十分优秀!