`
chenchuangfeng
  • 浏览: 79286 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 广州
社区版块
存档分类
最新评论

最短路径--------Floyd算法剖析

阅读更多

微博:http://weibo.com/375061590

QQ :375061590

 

用到两个重要矩阵:

 

         1.d[numVex][numVex]  (numVex图的顶点数):最开始该矩阵就是图的邻接矩阵,经过Floyd算法处理开后,d[numVex][numVex]中的d[i][j],表示着从顶点i到j的最短路径的权重。

 

         2.p[numVex][numVex]:p[i][j]表示从i到j的最短路径上 i的后继,例如1到5最短路劲为1-2-4-5  那么p[1][5]==2 ,最开始构建的p矩阵中p[i][j]= j

 

算法核心思想:  三圈for循环

 

for (int k = 0; k < graph.getNumVex(); k++) {

 

                     for (int v = 0; v < graph.getNumVex(); v++) {

 

                            for (int w = 0; w < graph.getNumVex(); w++) {

 

                                   if (d[v][w] > d[v][k] + d[k][w]) {

 

                                          d[v][w] = d[v][k] + d[k][w];

 

                                          p[v][w] = p[v][k];// p[v][w]v--w最短路径上 v的下一顶点

 

                                   }

 

                            }

 

                     }

 

              }

 

第一层 k是作为中间顶点

 

第二层 v是作为起始顶点

 

第三层 w是作为终点顶点

 

 

 

内层核心代码

 

v为起点,w为终点,再以k作为vw之间的中间点,去判断d[v][ w]d[v][k] + d[k][w]的大小关系,如果d[v][w] > d[v][k] + d[k][w],说明找到从v→w的更短路径了,此时更改d[v][w]的值为d[v][k] + d[k][w]

 

 

 

p[v][w]的值也要相应改成p[v][k]的值,因为 p[v][k]的值是v→k最短路径上v的后继顶点,而v→w这段最短路径是连接在v→k这段路径后面的,所以令所当然p[v][w]也要指向p[v][k]

 

注意:最外层的k循环,前面的n此循环的结果跟后面n+1次循环的错做过程是息息相关,

 

       三次循环完成后,各个顶点之间的最短路径权重会存储在d矩阵中:d[i][j]表示i→j的最短路径权重。

 

p中则存储着路径上的顶点,如果把i→j最短路径上的顶点列出来呢?

代码:

 

//start→end 最短路径上的顶点

 

StringBuilder path = new StringBuilder();

 

int index = start;//起始点

 

path.append(start + " → ");

 

 

 

              while (index != end) {

 

              //循环取出路径上的各个顶点

 

                     index = p[index][end];

 

                     if(index != end){

 

path.append(index + " →");

 

}

 

                    

 

              }

 

用一个while循环循环 index = p[index][end];直到达到终点

 

假设该最短路径为 start→A→B→C→end

 

则执行过程是:

 

index = p[start][end]; →A

 

path== start→A →

 

 

 

index = p[A][end]; →B

 

path== start→A →B →

 

 

 

index = p[B][end]; →C

 

path== start→A →B →C→

 

 

 

index = p[C][end]; →end

 

path== start→A →B →C→end

 

 

 

这个就是p矩阵的妙处

 

 

 

 

 

 

 

测试:

 

图:



 

 

请输入定点的数目:5
顶点数为:5
请输入边数:7
边数为:7
请输入(Vi,Vj)上下标i 和  j,以及权重,用逗号隔开
0,1,5
0,4,7
1,2,4
4,2,8
1,3,2
2,3,6
4,3,1
初始的d矩阵
 
0 5 9999 9999 7
 
5 0 4 2 9999
 
9999 4 0 6 8
 
9999 2 6 0 1
 
7 9999 8 1 0
 
初始的p矩阵
 
0 1 2 3 4
 
0 1 2 3 4
 
0 1 2 3 4
 
0 1 2 3 4
 
0 1 2 3 4
 
处理后的d矩阵
 
0 5 9 7 7
 
5 0 4 2 3
 
9 4 0 6 7
 
7 2 6 0 1
 
7 3 7 1 0
 
处理后的p矩阵
 
0 1 1 1 4
 
0 1 2 3 3
 
1 1 2 3 3
 
1 1 2 3 4
 
0 3 3 3 4
 
求最短路径
请输入起点:
0
请输入终点:
2
从0到2的最短路径为9
该路劲为:0 → 1 →2
是否继续计算其他最短路径 Y/N?
y
求最短路径
请输入起点:
0
请输入终点:
3
从0到3的最短路径为7
该路劲为:0 → 1 →3
是否继续计算其他最短路径 Y/N?
y
求最短路径
请输入起点:
4
请输入终点:
1
从4到1的最短路径为3
该路劲为:4 → 3 →1
是否继续计算其他最短路径 Y/N?
y
求最短路径
请输入起点:
2
 
请输入终点:
4
从2到4的最短路径为7
该路劲为:2 → 3 →4
是否继续计算其他最短路径 Y/N?

 

源代码:

 

package DataStructure;

import java.util.Scanner;

public class Floyd {
	private Graph graph;
	private int[][] d;// 用来存储顶点到顶点之间最短路径的权重
	private int[][] p;// p[1][5]表示1到5的最短路径上 1的后继,例如1到5最短路劲为1-2-4-5 那么p[1][5]==2

	public Floyd() {
		this.graph = new Graph();
		d = graph.getArc();
		p = new int[graph.getNumVex()][graph.getNumVex()];
		initP();// 初始化矩阵p
		System.out.println("初始的d矩阵\n");
		for (int i = 0; i < graph.getNumVex(); i++) {
			for (int j = 0; j < graph.getNumVex(); j++) {
				System.out.print(d[i][j] + " ");
			}
			System.out.println("\n");
		}
		System.out.println("初始的p矩阵\n");
		for (int i = 0; i < graph.getNumVex(); i++) {
			for (int j = 0; j < graph.getNumVex(); j++) {
				System.out.print(p[i][j] + " ");
			}
			System.out.println("\n");

		}
		work();
		
		System.out.println("处理后的d矩阵\n");
		for (int i = 0; i < graph.getNumVex(); i++) {
			for (int j = 0; j < graph.getNumVex(); j++) {
				System.out.print(d[i][j] + " ");
			}
			System.out.println("\n");
		}
		
		System.out.println("处理后的p矩阵\n");
		for (int i = 0; i < graph.getNumVex(); i++) {
			for (int j = 0; j < graph.getNumVex(); j++) {
				System.out.print(p[i][j] + " ");
			}
			System.out.println("\n");
		}
	}

	/**
	 * 初始化p矩阵
	 * 
	 */
	private void initP() {
		for (int i = 0; i < graph.getNumVex(); i++) {
			for (int j = 0; j < graph.getNumVex(); j++) {
				p[i][j] = j;
			}
		}
	}

	/**
	 * 对d和p进行变化
	 * 
	 */
	private void work() {
		for (int k = 0; k < graph.getNumVex(); k++) {
			for (int v = 0; v < graph.getNumVex(); v++) {
				for (int w = 0; w < graph.getNumVex(); w++) {
					if (d[v][w] > d[v][k] + d[k][w]) {
						d[v][w] = d[v][k] + d[k][w];
						p[v][w] = p[v][k];// p[v][w]是v--w最短路径上 v的下一顶点
					}
				}
			}
		}
	}

	/**
	 * 获取最短路劲
	 * 
	 */
	public void getShortestPath(int start, int end) {
		StringBuilder path = new StringBuilder();
		int index = start;// 起始点
		path.append(start + " → ");

		while (index != end) {
			// 循环取出路径上的各个顶点
			index = p[index][end];
			if (index != end) {
				path.append(index + " →");
			}else {
				path.append(index);
			}

		}

		System.out.println("从" + (start) + "到" + (end) + "的最短路径为"
				+ d[start][end] + "\n该路劲为:" + path.toString());
	}

	public static void getShortestPath(Floyd floyd) {
		Scanner scanner = new Scanner(System.in);
		System.out.println("求最短路径\n请输入起点:");
		int start = scanner.nextInt();
		System.out.println("请输入终点:");
		int end = scanner.nextInt();
		floyd.getShortestPath(start, end);
		System.out.println("是否继续计算其他最短路径 Y/N? ");
		String tag = scanner.next();
		if (tag.toLowerCase().equals("y")) {
			getShortestPath(floyd);
		}

	}

	/**
	 * 图内部类
	 * 
	 * @author ccf
	 * 
	 */
	class Graph {
		/**
		 * 定点数
		 * 
		 */
		private int numVex = 0;
		private int arc[][] = null;
		private int numEdge = 0;
		private final int INFINITY = 9999;

		public Graph() {
			System.out.print("请输入定点的数目:");
			Scanner scanner = new Scanner(System.in);
			this.numVex = scanner.nextInt();
			arc = new int[numVex][numVex];
			for (int i = 0; i < numVex; i++) {
				for (int j = 0; j < numVex; j++) {
					arc[i][j] = INFINITY;
				}
			}
			for (int i = 0; i < numVex; i++) {
				arc[i][i] = 0;

			}
			System.out.println("顶点数为:" + this.numVex);
			System.out.print("请输入边数:");
			scanner = new Scanner(System.in);
			this.numEdge = scanner.nextInt();
			System.out.println("边数为:" + this.numEdge);

			System.out.println("请输入(Vi,Vj)上下标i 和  j,以及权重,用逗号隔开");
			for (int i = 1; i <= numEdge; i++) {
				scanner = new Scanner(System.in);
				String a = scanner.nextLine();
				String[] b = a.split(",");
				// System.out
				// .println("输入了:" + Integer.parseInt(b[0]) + " "
				// + Integer.parseInt(b[1]) + " "
				// + Integer.parseInt(b[2]));
				arc[Integer.parseInt(b[0])][Integer.parseInt(b[1])] = Integer
						.parseInt(b[2]);
				arc[Integer.parseInt(b[1])][Integer.parseInt(b[0])] = Integer
						.parseInt(b[2]);

			}
			
		}

		public int[][] getArc() {
			return arc;
		}

		public int getNumVex() {
			return numVex;
		}

	}

	public static void main(String[] args) {
		Floyd floyd = new Floyd();
		getShortestPath(floyd);
	}

}

 

 

 

  • 大小: 4 KB
1
2
分享到:
评论

相关推荐

    如何用floyd算法来求最短路径问题

    floyd算法是求解最短路径的一种经典算法,本文分析了它求解最短路径的具体实现方法和效率,希望对大家对floyd算法有所了解。

    Floyd最短路径代码实例,两个测试实例。

    实现了Floyd最短路径算法,两个实例,代码中写有说明,简单易懂,非常适合初学者学习路径分析算法。

    矿井地理网络模型最短路径的Floyd动态优化算法

    通过对Floyd算法进行深入地研究分析,提出了一种新的求取矿井中任意两点间最短路径的算法:Floyd动态优化算法。该算法通过引入插入数组、可达数组以及可发数组,使得算法在求解最短路径前自动修改能够最小化路径的节点,...

    floy算法求最短路径

    最短路径分析广泛应用于事故抢修、交通指挥、GPS导航等行业应用中。算法具体的形式包括:确定起点的最短路径问题,即已知起始结点,求最短路径的问题。用于解决最短路径问题的算法被称做"最短路径算法", 有时被简称...

    介绍有权网络中两点间最短路径算法

    算法思想:将各收费站及其...基于以上分析:车辆从任意A进站从任意B出站的收费问题就演化成求加权图中任意两点间最短路径的问题(前提:过路费按最短路径收取),采用floyd算法很容易实现求任意两点间最短路径的问题

    基于MultiGenCreator/Vega煤矿巷道最短路径算法研究与实现

    基于MultiGen Creator/Vega...该算法不但克服了狄克斯特拉算法中结点检索冗余问题,又引入Floyd算法中的矩阵思想,对无向密集的三维巷道的路径检索非常有效,并以VC++6.0为开发平台,基于MFC技术开发实现矿井最优路径模拟。

    Fold算法实现最短路径

    很好的空间分析最短路径算法,可以借鉴学习的例子

    论文研究-一种新的保证用户QoS的最短路径算法_F_M算法 .pdf

    一种新的保证用户QoS的最短路径算法_F_M算法,戴盛青,,针对第三代移动通信系统中,不同用户有不同的QoS要求的情况,分析Floyd算法和M算法的基本思想将二者结合起来,形成一种新的用以求解

    数据结构课程设计 校园导游 图论 Dijkstra算法 Floyd算法

    主要使用了Dijkstra算法,Floyd算法。 主要功能有六项:1、烟台大学的平面图。2、景点的介绍。3、从一个景点到其他地方的所有最短路径。4、两景点间的最短路径。5、计算从一个地方到另一个地方所要花费的时间。6、...

    Python基于Floyd算法求解最短路径距离问题实例详解

    主要介绍了Python基于Floyd算法求解最短路径距离问题,结合完整实例形式详细分析了Python使用Floyd算法求解最短路径距离问题的相关操作技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下

    C++实现多源最短路径之Floyd算法示例

    主要介绍了C++实现多源最短路径之Floyd算法,结合实例形式分析了多源最短路径之Floyd算法的原理、实现方法及核心代码,需要的朋友可以参考下

    实验二floyd.doc

    求最短路径的问题。在无向图中该问题与确定起点的问题完全等同,在有向图中该问题等同于把所有路径方向反转的确定起点的问题。确定起点终点的最短路径问题 - 即已知起点和终点,求两结点之间的最短路径。全局最短...

    基于Floyd算法的交通调度系统最短路径仿真与设计 (2013年)

    通过对交通调度系统信息分调需求分析,构建交互型Floyd算法模型.基于Floyd算法设计出交通调度系统 最短路径,并通过仿真设计和测试运行该程序,程序运行良好.

    数据结构与排序算法------通过代码示例,讲解:数据结构和9种排序算法。.zip

    算法分类:排序算法(如冒泡排序、快速排序、归并排序),查找算法(如顺序查找、二分查找、哈希查找),图论算法(如Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法),动态规划,贪心算法,回溯法...

    时延受限组播路由的最短路径加速算法求解 (2010年)

    分析了时延受限的Steiner树问题,总结了在构建组播树过程中的代价和计算复杂度变化规律,并根据实际网络环境,从优化最短路径出发,提出了一种基于优化最短路径的时延受限组播路由算法AOSPMPH。该算法以 MPH算法为...

    一类标准矩形网络节点间最短路径的求解方法

    针对常见的交通道路最短路径问题, 提出标准矩形网络的概念, 分析其节点间最短路径的性质, 并在此基础上给出一种新颖的最短路径求解算法. 该算法利用标准矩形网络的几何性质, 简化了搜索方向和步长的判断, 同时指出...

    最短行驶路径问题.rar

    java界面实现Floyd算法求解最短路径问题。算法分析实习项目,直接导入文件就可以运行。使用JPanel动态构造问题,然后程序给出结果。

    算法分析与设计结课论文

    利用图论中的Floyd算法求解出了各个区域之间的最短路径,得到了D矩阵和R矩阵(其中D矩阵直观的表达出任意两个区之间的最短路径,R矩阵又列出了任意两个区最短路径具体的路线),进而成功解决了如何安排有限个站点...

    php-floydwarshall:Floyd-Warshall算法PHP实现

    php-floydwarshall Floyd-Warshall算法PHP实现 如维基百科所述:“在计算机科学中,FloydWarshall算法是一种用于在加权有向图中找到最短路径的图分析算法。该算法的一次执行将在所有顶点对之间找到最短路径。”

    Algorithms_Specialization:算法专业Stanford-代码和幻灯片-分而治之,图搜索,贪婪算法,最短路径

    算法专业化该资料库包含斯坦福大学...4.最后,本部分的主题是:最短路径(Bellman-Ford,Floyd-Warshall,Johnson),NP完整性及其对算法设计者的意义以及应对计算上棘手的问题的策略(启发式分析,局部搜索) 。

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics