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我阅读了Wikipedia给出的方法,通过修改 Floyd Warshall 算法在图中以两个给定点打印短路径。我对此进行了编码,但它并没有真正给出预期的输出:

  1. 将图中的所有元素初始化minimumDistanceMatrix[i][j]为各自的权重,将矩阵中的所有元素初始化shortestPathCalculatorMatrix [i][j]为-1。

  2. 然后 :

    // Find shortest path using Floyd–Warshall algorithm
    
    for ( unsigned int k = 0 ; k < getTotalNumberOfCities() ; ++ k)
       for ( unsigned int i = 0 ; i < getTotalNumberOfCities() ; ++ i)
          for ( unsigned int j = 0 ; j < getTotalNumberOfCities() ; ++ j)
              if ( minimumDistanceMatrix[i][k] + minimumDistanceMatrix[k][j] < minimumDistanceMatrix[i][j] )
              {
                    minimumDistanceMatrix[i][j] = minimumDistanceMatrix[i][k] + minimumDistanceMatrix[k][j];
                    shortestPathCalculatorMatrix [i][j] =  k;
              }
    
  3. 然后 :

    void CitiesMap::findShortestPathListBetween(int source , int destination) 
    {
         if( source == destination || source < 0 || destination < 0)
            return;
    
         if( INFINITY == getShortestPathBetween(source,destination) )
            return ;
    
         int intermediate = shortestPathCalculatorMatrix[source][destination];
    
         if( -1 == intermediate )
         {
            pathCityList.push_back( destination );
            return ;
         }
    
         else
         {
            findShortestPathListBetween( source, intermediate ) ;
            pathCityList.push_back(intermediate);
            findShortestPathListBetween( intermediate, destination ) ;
    
            return ;
         }
    }
    

PS:pathCityList是一个向量,在调用之前假定为空findShortestPathListBetween。在此调用结束时,此向量中包含所有中间节点。

有人可以指出我可能会出错的地方吗?

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3 回答 3

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不迭代索引而是迭代顶点要容易得多(也更直接)。此外,每个前驱(通常表示为π,not next)需要指向它的前驱,而不是当前的临时顶点。

给定一个 | |×| | 距离的邻接矩阵dist,初始化为无穷大,a | |×| | next带有指向顶点的指针的邻接矩阵,

for each vertex v
    dist[v, v] ← 0
for each edge (u,v)
    dist[u, v] ← w(u,v)  // the weight of the edge (u,v)
    next[u, v] ← u

for each vertex k
    for each vertex i
        for each vertex j
            if dist[i, k] + dist[k, j] < dist[i, j] then
                dist[i, j] ← dist[i, k] + dist[k, j]
                next[i, j] ← next[k, j]

请注意,我已更改三个嵌套循环以迭代顶点而不是索引,并且我已修复最后一行以引用前一个节点而不是任何中间节点。

例如,可以在scipy.sparse.csgraph.

路径重建从末尾开始(j在下面的代码中)并跳转到j(at next[i, j]) 的前身,直到到达i.

function path(i, j)
    if i = j then
        write(i)
    else if next[i, j] = NIL then
        write("no path exists")
    else
        path(i, next[i, j])
        write(j)
于 2013-11-06T14:11:37.877 回答
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有点晚了,但上面的代码有缺陷....它不应该next[i][j]=next[k][j],但找到这个的正确代码是next[i][j]=next[i][k]

在示例输入上自己尝试一下,您将了解为什么这样有效以及为什么前一个错误

于 2018-09-11T14:06:15.727 回答
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这是下面的实现。为什么不尝试它的问题! 享受CP!!

   // g[][] is the graph
   // next[i][j] stores vertex next to i in the shortest path between (i,j)
      for(int i=1;i<=n;i++){
        for(int j=1;j<=n;j++){
          if(g[i][j]==0)g[i][j]=inf;  // there is no edge b/w (i,j)
          else next[i][j]=j;    // if there is an edge b/w i and j then j should be next to i
        }
      }

      for(int k=1;k<=n;k++){
        for(int i=1;i<=n;i++){
          for(int j=1;j<=n;j++){
            if(g[i][j]>g[i][k]+g[k][j]){
              g[i][j]=g[i][k]+g[k][j];
              next[i][j]=next[i][k];  // we found a vertx k next to i which further decrease the shortest path b/w (i,j) so updated it
            }
          }
        }
      }
      // for printing path
      for(int i=1;i<=n;i++){
        for(int j=i+1;j<=n;j++){
          int u=i,v=j;
          print(u+" ");
          while(u!=v){
            u=next[u][v];
            print(u+" ");
          }
          print("\n");
        }
      }
于 2020-12-17T14:07:50.800 回答