C/C++教程

Acwing - 算法基础课 - 笔记(八)

本文主要是介绍Acwing - 算法基础课 - 笔记(八),对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

文章目录

    • 搜索与图论(二)
      • 单源最短路
      • 多源汇最短路
      • 算法思路
        • 朴素Dijkstra
        • 堆优化版Dijkstra
        • Bellman-Ford
        • SPFA
        • Floyd

搜索与图论(二)

这一节讲的是最短路。

常见的最短路问题,一般分为两大类:

  • 单源最短路
  • 多源汇最短路

在最短路问题中,源点也就是起点汇点也就是终点

单源最短路

单源最短路,指的是求一个点,到其他所有点的最短距离。(起点是固定的,单一的

根据是否存在权重为负数的边,又分为两种情况

  • 所有边的权重都是正数

    通常有两种算法

    • 朴素Dijkstra

      时间复杂度O(n2),其中n是图中点的个数,m是边的个数

    • 堆优化版的Dijkstra

      时间复杂度O(mlogn)

    两者孰优孰劣,取决于图的疏密程度(取决于点数n,与边数m的大小关系)。当是稀疏图(n和m是同一级别)时,可能堆优化版的Dijkstra会好一些。当是稠密图时(m和n2是同一级别),使用朴素Dijkstra会好一些。

  • 存在权重为负数的边

    通常有两种算法

    • Bellman-Ford

      时间复杂度O(nm)

    • SPFA

      时间复杂度一般是O(m),最差O(nm),是前者的优化版,但有的情况无法使用SPFA,只能使用前者,比如要求最短路不超过k条边,此时只能用Bellman-Ford

多源汇最短路

求多个起点到其他点的最短路。(起点不是固定的,而是多个

Floyd算法(时间复杂度O(n3))

最短路问题的核心在于,把问题抽象成一个最短路问题,并建图。图论相关的问题,不侧重于算法原理,而侧重于对问题的抽象

Dijkstra基于贪心,Floyd基于动态规划,Bellman-Ford基于离散数学。

算法的选用:通常来说,单源最短路的,如果没有负权重的边,用Dijkstra,有负权重边的,通常用SPFA,极少数用Bellman-Ford;多源最短路的,用Floyd。

算法思路

朴素Dijkstra

假设图中一共有n个点,下标为1~n。下面所说的某个点的距离,都是指该点到起点(1号点)的距离。

算法步骤如下,用一个集合s来存放最短距离已经确定的点。

  1. 初始化距离d[1] = 0, d[i] = +∞。即,将起点的距离初始化为0,而其余点的距离当前未确定,用正无穷表示。

  2. 循环

    每次从距离已知的点中,选取一个不在s集合中,且距离最短的点(这一步可以用小根堆来优化),遍历该点的所有出边,更新这些出边所连接的点的距离。并把该次选取的点加入到集合s中,因为该点的最短距离此时已经确定。

  3. 当所有点都都被加入到s中,表示全部点的最短距离都已经确定完毕

注意某个点的距离已知,并不代表此时这个点的距离就是最终的最短距离。在后续的循环中,可能用一条更短距离的路径,去更新。

练习题:acwing - 849: Dijkstra求最短路 I

题解(C++)

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N = 510;
const int INF = 0x3f3f3f3f; // 正无穷
int g[N][N]; // 稠密图采用邻接矩阵存储
int d[N]; // 距离
int n, m;
bool visited[N];

int dijkstra() {
	d[1] = 0;
	// 每次
	for(int i = 1; i <= n; i++) {
		//找到一个距起点距离最小的点
		int t = 0; // d[0]未被使用, 其值一直是 INF
		for(int j = 1; j <= n; j++) {
			if(!visited[j] && d[j] < d[t]) {
				t = j;
			}
		}
		if(t == 0) break; // 未找到一个点, 提前break
		// 找到该点
		visited[t] = true; // 放入集合s
		// 更新其他所有点的距离
		for(int i = 1; i <= n; i++) {
			d[i] = min(d[i], d[t] + g[t][i]);
		}
	}
	if(d[n] == INF) return -1;
	else return d[n];
}

int main() {
	// 初始化
	memset(d, 0x3f, sizeof d);
	memset(g, 0x3f, sizeof g);
	scanf("%d%d", &n, &m);
	while(m--) {
		int x, y, z;
		scanf("%d%d%d", &x, &y, &z);
		g[x][y] = min(g[x][y], z); // 重复边只需要保留一个权重最小的即可
	}
	printf("%d", dijkstra());
	return 0;
}

题解(Java)

import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;

/**
 * @Author yogurtzzz
 * @Date 2021/6/25 9:01
 *
 * 稠密图, 使用邻接矩阵存储
 **/
public class Main {

	static final int INF = 0x3f3f3f3f;

	public static void main(String[] args) {
		Scanner scanner = new Scanner(System.in);
		int n, m;
		n = scanner.nextInt();
		m = scanner.nextInt();
		int[][] g = new int[n + 1][n + 1]; // 图的邻接矩阵存储
		for(int i = 0; i < n + 1; i++) {
			for (int j = 0; j < n + 1; j++) g[i][j] = INF; // 初始化全部距离为正无穷
		}
		while(m-- > 0) {
			int x, y, z;
			x = scanner.nextInt();
			y = scanner.nextInt();
			z = scanner.nextInt();
			g[x][y] = Math.min(g[x][y], z); // 解决重边, 保留最小距离的边即可
		}
		System.out.println(dijkstra(g, n));
	}

	/**
	 * @param g 图的邻接矩阵表示
	 * @param n 图中点的个数
	 * **/
	static int dijkstra(int[][] g, int n) {
		int[] distance = new int[n + 1];
		boolean[] visited = new boolean[n + 1]; //状态变量
		Arrays.fill(distance, INF); // 初始化距离为正无穷
		distance[1] = 0; // 起点的距离为0
		// 循环n次
		for (int i = 0; i < n; i++) {
			// 先找出距离最小的点
			int min = 0;
			for(int j = 1; j <= n; j++) {
				if (!visited[j] && distance[j] < distance[min]) {
					min = j;
				}
			}
			if (min == 0) break; // 所有点都遍历结束
			// 找到了距离最小的点
			visited[min] = true; // 这里是为了解决自环
			// 更新距离, 枚举所有列
			for(int j = 1; j <= n; j++) {
				// 当存在一个出边时, 更新其距离
				if (g[min][j] != INF) distance[j] = Math.min(distance[j], distance[min] + g[min][j]);
			}
		}
		if (distance[n] == INF) return -1;
		else return distance[n];
	}
}

堆优化版Dijkstra

堆可以自己手写(用数组模拟),也可以使用现成的(C++的STL提供了priority_queue,Java的JDK中提供了PriorityQueue)

练习题:acwing - 850: Dijkstra求最短路 II

题解:手写堆(C++)

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
// 稀疏图, 用邻接表来存储, 并且选用堆优化的Dijkstra
const int N = 2e5;
const int INF = 0x3f3f3f3f;  // 正无穷

int h[N], e[N], w[N], ne[N], idx; // 邻接表存储, -1表示空节点
int d[N]; // 距离
bool visited[N]; // 状态
int n, m;

int hVal[N], hDis[N], hSize; // 数组模拟堆, hVal存节点编号, hDis存节点距离
int ph[N], hp[N]; // 记录堆中节点下标和图中节点编号的映射关系

// 交换2个下标, 下标是堆中的下标
void heap_swap(int a, int b) {
	swap(hp[a], hp[b]); 
	swap(ph[hp[a]], ph[hp[b]]);
	swap(hVal[a], hVal[b]);
	swap(hDis[a], hDis[b]);
}

// 向上调整, 记得是根据距离hDis来调整
void up(int pos) {
	while(pos / 2 >= 1 && hDis[pos / 2] > hDis[pos]) {
		heap_swap(pos, pos / 2);
		pos /= 2; // 少写了这一行, 找了1小时!
	}
}

// 向下调整, 记得是根据距离hDis来调整
void down(int pos) {
	int min = pos;
	if(2 * pos <= hSize && hDis[2 * pos] < hDis[min]) min = 2 * pos;
	if(2 * pos + 1 <= hSize && hDis[2 * pos + 1] < hDis[min]) min = 2 * pos + 1;
	if(min != pos) {
		heap_swap(pos, min);
		down(min);
	}
}

// 获取并弹出堆顶节点
int pop() {
	if(hSize == 0) return 0; // 堆为空
	int res = hVal[1]; // 节点编号
	heap_swap(1, hSize); // 交换堆顶和堆尾
	hSize--; //
	down(1); // 调整堆 
	return res;
}

// 插入一个节点到堆, x是节点编号, dis是该节点到起点的距离
void insert_to_heap(int x, int dis) {
	// 下标从1开始
	hSize++;
	ph[x] = hSize;
	hp[hSize] = x;
	// 插入一个数到堆
	hVal[hSize] = x; // 记录节点编号
	hDis[hSize] = dis; // 记录节点距离
	up(hSize); // 向上调整
}

// 在x和y之间连一条边, 权重是z
void add(int x, int y, int z) {
    // 记录该条边到邻接表
	e[idx] = y;
	w[idx] = z;
	ne[idx] = h[x];
	h[x] = idx++;
}

int dijkstra() {
	d[1] = 0; // 初始化, 起点(1号点)距离为0
	insert_to_heap(1, 0); // 将起点插入堆
	for(int i = 1; i <= n; i++) {
		// 每次确定一个节点
		int t = pop(); // 获取当前距离最短的点, 节点编号为1~n
		if(t == 0) break; // 堆中没有元素, 表明节点已全部访问过, 提前结束
		if(visited[t]) continue; // 该点已经在集合s中, 直接跳过
		visited[t] = true;
		// 更新所有出边的点的距离
		for(int j = h[t]; j != -1; j = ne[j]) {
			int u = e[j]; // 节点编号
			int du = w[j]; // 边长
			if(d[u] > d[t] + w[j]) {
			    d[u] = d[t] + w[j];
			    insert_to_heap(u, d[u]); // 重复的点也可以直接插入, 没有关系
			}
		}
	}
	if(d[n] == INF) return -1;
	else return d[n];
}


int main() {
	memset(h, -1, sizeof h); // 初始化
	memset(d, 0x3f, sizeof d); // 距离初始化为INF
	memset(hVal, 0, sizeof hVal);
	memset(hDis, 0, sizeof hDis);
	scanf("%d%d", &n, &m);
	while(m--) {
		int x, y, z;
		scanf("%d%d%d", &x, &y, &z);
		add(x, y, z);
	}
	printf("%d", dijkstra());
	return 0;
}

题解:使用现成的堆(Java)

import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Scanner;

/**
 * @Author yogurtzzz
 * @Date 2021/6/25 9:33
 *
 * 堆优化版的 Dijkstra
 * 稀疏图, 用邻接链表来存
 **/
public class Main {
	
	static class Pair {
		int first;
		int second;

		Pair(int first, int second) {
			this.first = first;
			this.second = second;
		}
	}

	static Scanner scanner = new Scanner(System.in);
	
	static int INF = 0x3f3f3f3f;

	static final int N = 200000;

	static int[] h;
	static int[] e = new int[N], w = new int[N], ne = new int[N];// 图的邻接表表示, 数组模拟链表
	static int idx; // 用来分配链表节点
	
	public static void main(String[] args) {
		int n = readInt(), m = readInt();
		h = new int[n + 1];
		Arrays.fill(h, -1); // 初始化, 全部邻接表都是-1, 表示空链表
		while(m-- > 0) {
			int x = readInt(), y = readInt(), z = readInt();
			add(x, y, z);
		}
		System.out.println(dijkstra(n));
	}
	
	private static int dijkstra(int n) {
		int[] distance = new int[n + 1];
		boolean[] visited = new boolean[n + 1];
		Arrays.fill(distance, INF);
		distance[1] = 0; // 初始化起点距离
		// 小根堆
		PriorityQueue<Pair> heap = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(o -> o.first));
		heap.offer(new Pair(0, 1));  // 插入起点到堆中, first是距离, second是节点编号
		for(int i = 0; i < n; i++) {
			Pair p = heap.poll(); // 获取当前距离最小的节点
			if (p == null) break; // 堆里没有元素了, 提前结束
			int nodeNo = p.second, nodeDis = p.first; // 获取该节点的编号和距离
			visited[nodeNo] = true; // 解决自环
			for(int j = h[nodeNo]; j != -1; j = ne[j]) {
				// 从邻接表中获取该节点的所有出边, 依次更新
				int nextNodeNo = e[j];
				int nextNodeWeight = w[j];
				if (distance[nextNodeNo] > nodeDis + nextNodeWeight) {
					// 更新
					distance[nextNodeNo] = nodeDis + nextNodeWeight;
					// 插入到堆中
					heap.offer(new Pair(distance[nextNodeNo], nextNodeNo));
				}
			}
		}
		return distance[n] == INF ? -1 : distance[n];
	}
	
	// 添加一条边
	private static void add(int x, int y, int z) {
		e[idx] = y;
		w[idx] = z;
		ne[idx] = h[x];
		h[x] = idx++;
	}

	private static int readInt() {
		return scanner.nextInt();
	}
}

Bellman-Ford

算法思路

循环n次

每次循环,遍历图中所有的边。对每条边(a, b, w),(指的是从a点到b点,权重是w的一条边)更新d[b] = min(d[b], d[a] + w)

(可以定义一个类,或者C++里面的结构体,存储a,b,w。表示存在一条边a点指向b点,权重为w)。则遍历所有边时,只要遍历全部的结构体数组即可

循环的次数的含义:假设循环了k次,则表示,从起点,经过不超过k条边,走到每个点的最短距离。

该算法能够保证,在循环n次后,对所有的边(a, b, w),都满足d[b] <= d[a] + w。这个不等式被称为三角不等式。上面的更新操作称为松弛操作

该算法适用于有负权边的情况。

注意:如果有负权回路的话,最短路就不一定存在了。(注意是不一定存在)。当这个负权回路处于1号点到n号点的路径上,则每沿负权回路走一圈,距离都会减少,则可以无限走下去,1到n的距离就变得无限小(负无穷),此时1号点到n号点的最短距离就不存在。而如果负权回路不在1号点到n号点的路径上,则1到n的最短距离仍然存在。

该算法可以求出来,图中是否存在负权回路。如果迭代到第n次,还会进行更新,则说明存在一条最短路,路径上有n条边,n条边则需要n + 1个点,而由于图中一共只有n个点,所以这n + 1个点中一定有2个点是同一个点,则说明这条路径上有环;有环,并且此次进行了更新,说明这个环的权重是负的(只有更新后总的距离变得更小,才会执行更新)。

但求解负权回路,通常用SPFA算法,而不用Bellman-Ford算法,因为前者的时间复杂度更低。

由于循环了n次,每次遍历所有边(m条边)。故Bellman-Ford算法的时间复杂度是O(n×m)。

练习题:acwing - 853: 有边数限制的最短路

#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;

const int N = 510, M = 10010;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
struct Edge
{
	int a, b, w;
} edge[M]; // 直接用结构体来存储全部边

int n, m, k, d[N], tmp[N];

void bellman_ford() {
	memset(d, 0x3f, sizeof d);
	d[1] = 0; // 初始化
	for(int i = 0; i < k; i++) {
		memcpy(tmp, d, sizeof d); // 需要备份
		for(int j = 0; j < m; j++) {
			Edge e = edge[j];
			int a = e.a, b = e.b, w = e.w;
			if(tmp[a] == INF) continue;
			if(d[b] > tmp[a] + w) { // 用上一次的d来进行计算, 以防出现串联的情况
				// 更新
				d[b] = tmp[a] + w;
			}
		}
	}
	if(d[n] == INF) printf("impossible");
	else printf("%d", d[n]);
}

int main() {
	scanf("%d%d%d", &n, &m, &k);
	for(int i = 0; i < m; i++) {
		int x, y, z;
		scanf("%d%d%d", &x, &y, &z);
		edge[i] = {x, y, z};
	}
	bellman_ford();
	return 0;
}

SPFA

若要使用SPFA算法,一定要求图中不能有负权回路。只要图中没有负权回路,都可以用SPFA,这个算法的限制是比较小的。

SPFA其实是对Bellman-Ford的一种优化。

它优化的是这一步:d[b] = min(d[b], d[a] + w)

我们观察可以发现,只有当d[a]变小了,才会在下一轮循环中更新d[b]

考虑用BFS来做优化。用一个队列queue,来存放距离变小的节点。

(和Dijkstra很像)

练习题:acwing - 851: spfa求最短路

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<queue>
using namespace std;
const int N = 1e5 + 10, INF = 0x3f3f3f3f;

// 由于需要用到出边, 故用邻接表来存储图
int h[N], e[N], w[N], ne[N], idx;

int d[N]; // 存储距离

int n, m;

void add(int x, int y, int z) {
	e[idx] = y;
	w[idx] = z;
	ne[idx] = h[x];
	h[x] = idx++;
}

void spef() {
	memset(d, 0x3f, sizeof d); // 初始化距离
	d[1] = 0;
	queue<int> q;
	q.push(1);
	while(!q.empty()) {
		int t = q.front();
		q.pop();
		for(int i = h[t]; i != -1; i = ne[i]) {
			// 更新所有出边
			int j = e[i];
			if(d[j] > d[t] + w[i]) {
				d[j] = d[t] + w[i];
				q.push(j);
			}
		}
	}
	if(d[n] == INF) printf("impossible");
	else printf("%d", d[n]);
}

int main() {
	scanf("%d%d", &n, &m);
	memset(h, -1, sizeof h); // 初始化邻接表, 全部为空链表
	while(m--) {
		int x, y, z;
		scanf("%d%d%d", &x, &y, &z);
		add(x, y, z);
	}
	spef();
	return 0;
}

SPFA的好处:能解决无负权边的问题,也能解决有负权边的问题,并且效率还比较高。但是当需要求在走不超过k条边的最短路问题上,就只能用Bellman-Ford算法了。

练习题:acwing - 852: spfa求负环

基本思路是,添加一个变量int ctn[N],来记录走到第i个点所经过的边的长度即可,如果走到某个点的边的个数大于n,则说明存在负权回路

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<queue>
using namespace std;
const int N = 1e5 + 10, INF = 0x3f3f3f3f;

// 由于需要用到出边, 用邻接表来存储图
int h[N], e[N], w[N], ne[N], idx;

int d[N]; // 存储距离
int ctn[N];
bool visited[N];

int n, m;

void add(int x, int y, int z) {
	e[idx] = y;
	w[idx] = z;
	ne[idx] = h[x];
	h[x] = idx++;
}

void spef() {
	queue<int> q;
	for(int i = 1; i <= n; i++) {
		q.push(i);
		visited[i] = true;
	}
	memset(d, 0x3f, sizeof d); // 初始化距离
	d[1] = 0;
	while(!q.empty()) {
		int t = q.front();
		q.pop();
		visited[t] = false;
		for(int i = h[t]; i != -1; i = ne[i]) {
			// 更新所有出边
			int j = e[i];
			if(d[j] > d[t] + w[i]) {
				d[j] = d[t] + w[i];
				ctn[j] = ctn[t] + 1;
				if(ctn[j] >= n) {
					printf("Yes");
					return;
				}
				if(!visited[j]) q.push(j);
			}
		}
	}
	printf("No");
}

int main() {
	scanf("%d%d", &n, &m);
	memset(h, -1, sizeof h); // 初始化邻接表, 全部为空链表
	while(m--) {
		int x, y, z;
		scanf("%d%d%d", &x, &y, &z);
		add(x, y, z);
	}
	spef();
	return 0;
}

Floyd

求解多源汇最短路问题,也能处理边权为负数的情况,但是无法处理存在负权回路的情况。

使用邻接矩阵来存储图。初始使用d[i][j]来存储这个图,存储所有的边

算法思路:三层循环

for(k = 1; k <= n; k++)

​ for(i = 1; i <= n; i++)

​ for(j = 1; j <= n; j++)

​ d[i,j] = min(d[i,j] , d[i,k] + d[k,j])

循环结束后,d[i][j]存的就是点ij的最短距离。

原理是基于动态规划(具体原理在后续的动态规划章节再做详解)。

其状态表示是:d(k, i, j),从点i,只经过1 ~ k这些中间点,到达点j的最短距离

练习题:acwing - 854: Floyd求最短路

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;

const int N = 210, INF = 0x3f3f3f3f;
int g[N][N]; // 邻接矩阵存储
int n, m, k;

void floyd() {
	for(int p = 1; p <= n; p++) {
		for(int i = 1; i <= n; i++) {
			for(int j = 1; j <= n; j++) {
				if(g[i][p] != INF && g[p][j] != INF) g[i][j] = min(g[i][j], g[i][p] + g[p][j]);
			}
		}
	}
}

int main() {
	scanf("%d%d%d", &n, &m, &k);
	for(int i = 1; i <= n; i++) {
		for(int j = 1; j <= n; j++) {
			if(i == j) g[i][j] = 0;
			else g[i][j] = INF;
		}
	}
	while(m--) {
		int x, y, z;
		scanf("%d%d%d", &x, &y, &z);
		g[x][y] = min(g[x][y], z); // 处理重边
	}
	floyd();
	while(k--) {
		int x, y;
		scanf("%d%d", &x, &y);
		if(g[x][y] == INF) printf("impossible\n");
		else printf("%d\n", g[x][y]);
	}
	return 0;
}
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