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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。但是该算法可以进行若干种优化,以提高效率。
Bellman-Ford 算法与 Dijkstra 算法类似,都是以松弛操作作为基础。Dijkstra 算法以贪心法选取未被处理的具有最小权值的节点,然后对其进行松弛操作;而 Bellman-Ford 算法对所有边都进行松弛操作,共 n-1 次。因为负环可以无限制地减少最短路径长度,所以吐过发现第 n 次操作仍然可松弛,则一定存在负环。Bellman-Ford 算法最长运行时间为O(nm),其中 n 和 m 分别是节点数和边数。
因为需要利用边进行松弛,因此采用边集数组存储。每条边都有三个域:两个端点a和b,以及边权w
对所有的边 j(a,b,w),如果 dis[e[j]b]>dis[e[j].a]+e[j].w,则松弛,另 dis[e[j]b]=dis[e[j].a]+e[j].w。其中,dis[v] 表示从源点到节点 v 的最短路径长度。
再执行一次松弛操作,如果仍然可以松弛,则说明右负环。
package graph.bellmanford;
import java.util.Scanner;
public class BellmanFord {
static node e[] = new node[210];
static int dis[] = new int[110];
static int n;
static int m;
static int cnt = 0;
static {
for (int i = 0; i < e.length; i++) {
e[i] = new node();
}
}
static void add(int a, int b, int w) {
e[cnt].a = a;
e[cnt].b = b;
e[cnt++].w = w;
}
static boolean bellman_ford(int u) { // 求源点 u 到其它顶点的最短路径长度,判负环
for (int i = 0; i < dis.length; i++) {
dis[i] = 0x3f;
}
dis[u] = 0;
for (int i = 1; i < n; i++) { // 执行 n-1 次
boolean flag = false;
for (int j = 0; j < m; j++) // 边数 m 或 cnt
if (dis[e[j].b] > dis[e[j].a] + e[j].w) {
dis[e[j].b] = dis[e[j].a] + e[j].w;
flag = true;
}
if (!flag)
return false;
}
for (int j = 0; j < m; j++) // 再执行 1 次,还能松弛说明有环
if (dis[e[j].b] > dis[e[j].a] + e[j].w)
return true;
return false;
}
static void print() { // 输出源点到其它节点的最短距离
System.out.println("最短距离:");
for (int i = 1; i <= n; i++)
System.out.print(dis[i] + " ");
System.out.println();
}
public static void main(String[] args) {
int a, b, w;
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
n = scanner.nextInt();
m = scanner.nextInt();
for (int i = 0; i < m; i++) {
a = scanner.nextInt();
b = scanner.nextInt();
w = scanner.nextInt();
add(a, b, w);
}
if (bellman_ford(1)) // 判断负环
System.out.println("有负环!");
else
print();
}
}
class node {
int a;
int b;
int w;
}
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
我用队列实现了 Bellman - Ford 算法的解决方案,并将其性能与 Dijkstra 算法进行了比较。他们非常接近,这让我感到惊讶,因为 Bellman - Ford 的复杂度是 O(NM)。
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
我一直在尝试通过以下资源来了解 Bellman-Ford 的正确实现:1 & 2 如果我们已经知道给定的加权有向图不包含环(因此也没有负环),那么是否遵循 Bellman-Ford 算法的正确实现?
解决 UVA 的套利问题 http://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&
我正在为 Coursera 上的“图上的算法”类(class)做练习,我必须实现 Bellman-Ford 算法来检测图是否有负循环,分别输出 1 和 0。我做了很多压力测试,我的实现工作正常,但它在
如何在 Bellman-Ford 算法中证明这一点: 如果没有负权重循环,则从源 s 到汇 t 的每条最短路径至多有 n-1 边,其中 n 是图中的顶点数。 有什么想法吗? 最佳答案 该陈述逐字逐句是
我正在为过去的一门课准备一套习题我应该实现Bellman-Ford算法,以便从源代码s,我必须找到以下内容: 如果无法从s访问节点(输出为*) 如果节点是可到达的,但是是负循环的一部分,因此没有最短路
Bellman-Ford算法用于解决有边数限制的最短路问题,且可以应对有负边权的图 其时间复杂度为O(nm),效率较低 代码实现: ?
这是我的代码: #include #include #define inf 99999999 #define vertex 5 #define edge 6 int main(){ int d
我尝试编写 bellman-ford 算法,但我发现它不起作用。问题是,我(和我问过的任何人)都找不到错误,我认为这一定很简单。起初它似乎是正确的,因为对于我使用它的每个示例,它都很好用,但对于一些更
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 -
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]
假设有一个有100-Vertexes 的有向图,例如V_1---> V_2 ---> ... ---> V_100 所有边的权重都是 1。我们想使用 Bellman-Ford 算法找到顶点 1 (V_
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。
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!