資料結構——Floyd演算法
演算法的思想:
遍歷每個結點。然後以這個結點為中間結點來更新所有的結點。
edge(I,j) = min( edge( I , k ) + edge( k , j ) , edge( I , j ) )
edge就是邊的長度
例如:
首先 以 1 為中間結點,更新(1,2),(1,3)(1,4)(1,5)(1,6)(2,3)(2,4)……等所有結點
其次,在以2為中間結點,更新(1,2),(1,3)(1,4)(1,5)(1,6)(2,3)(2,4)……等所有結點
再者,在以3為中間結點,更新(1,2),(1,3)(1,4)(1,5)(1,6)(2,3)(2,4)……等所有結點
以至於後面所有的結點。
在這裡需要用到一個陣列來記錄前繼結點。
這個演算法的主要形式就是三層迴圈。從外到內在這裡依次為一,二,三,層迴圈。
第一層迴圈是中間結點。
第二層迴圈0是起始結點
第三層迴圈是結束結點。
需要定義一個path[][]陣列。初始化為每對結點的終止結點,例如(i,j)那就在i,j對應的path陣列中對應的值為j。
初始化path陣列如下:
三層迴圈如下:
程式碼如下;
//
// main.cpp
// Floyd
//
// Created by 橘子和香蕉 on 2018/12/15.
// Copyright © 2018 橘子和香蕉 All rights reserved.
//
/*
1:求各個頂點之間的最短路徑 時間複雜度是n*3
2:從圖的鄰接矩陣出發,
還是和之前的演算法一樣,找一箇中間結點來更新所有的結點。假如 v到 u最短距離,還有幾個結點,比如是m,n,b
遍歷這個結點,比如現在用m來更新所有的結點,看距離是不是短的,要是比之前短,就更新,否則,就不要更新,
就是。D(u,v) = min(D(u,v),D(u,m)+D(m,v))
這個演算法三層迴圈,中間結點在最外面的一層。因為這樣的才可以以他為中心,來遍歷所有的結點
*/
#include <iostream>
using namespace std;
#define VERTEXNUM 100
#define INT_MAX 9999
class Graph{
private:
char vertex[VERTEXNUM];//頂點表
int edge[VERTEXNUM][VERTEXNUM];//邊表
int vertexNum;//頂點個數
int edgeNum;//邊的個數
int locate(char data);//在頂點表中找data的位置
void initEdge();
public:
Graph(int vertexNum,int edgeNum);
void create();
void Floyd(char start ,char end);
void printGraph();//輸出
};
void Graph::printGraph(){
cout<<endl;
cout<<endl;
cout<<"頂點邊:
";
cout<<"vertexNum:"<<vertexNum<<" edgeNum:"<<edgeNum<<endl;
for (int i = 0; i<vertexNum; i++) {
cout<<vertex[i]<<" ";
}
cout<<endl;
cout<<"邊表如下:
";
for (int j = 0; j<vertexNum; j++) {
for (int k = 0; k<vertexNum ; k++) {
cout<<edge[j][k]<<" ";
}
cout<<endl;
}
}
int Graph::locate(char data){
for (int i = 0; i<vertexNum;i++) {
if(vertex[i] == data){
return I;
}
}
return -1;
}
Graph::Graph(int vertexNum,int edgeNum){
this->vertexNum = vertexNum;
this->edgeNum = edgeNum;
initEdge();
}
void Graph::create(){
cout<<"input Graph data
";
for (int i = 0; i<vertexNum; i++) {
cin>>vertex[I];
}
char start ,end;
int wieght = -1;
for (int j = 0; j<edgeNum; j++) {
cout<<"input start and end of edge:
";
cin>>start>>end>>wieght;
int startPosition = locate(start);
int endPosition = locate(end);
edge[startPosition][endPosition] = wieght;
edge[endPosition][startPosition] = wieght;
}
}
void Graph:: initEdge(){
for (int i = 0; i<vertexNum; i++) {
for (int j =0 ; j<=i; j++) {
edge[i][j] = INT_MAX;
edge[j][i] = INT_MAX;
}
}
for (int i = 0; i<vertexNum; i++) {
for (int j = 0; j<vertexNum; j++) {
cout<<edge[i][j]<<" ";
}
cout<<endl;
}
}
void Graph::Floyd(char start,char end){
int path[vertexNum][vertexNum];//定義路徑陣列
for (int i = 0; i<vertexNum; i++) {//初始化,預設i到j的中間結點是j
for (int j = 0; j<vertexNum; j++) {
path[i][j] = j;
}
}
for (int k = 0; k < vertexNum; k++) {
for (int i = 0; i < vertexNum; i++) {
for (int j = 0; j < vertexNum; j++) {
if( edge[i][k]+edge[k][j] < edge[i][j]){
edge[i][j] = edge[i][k]+edge[k][j];
path[i][j] = path[i][k];
}
}
}
}
cout<<"每一對頂點的路徑如下";
int k = -1;
for (int i = 0; i < vertexNum; i++) {
for (int j = i+1; j < vertexNum; j++) {
cout<<"<"<<vertex[i]<<":"<<vertex[j]<<"> ";
k = path[i][j];
cout<<vertex[i]<<" ";
while (k != j) {
cout<<vertex[k]<<" ";
k = path[k][j];
}
cout<<endl;
}
}
cout<<endl;
cout<<"path如下
";
for (int i = 0; i < vertexNum; i++) {
for (int j = 0; j < vertexNum; j++) {
cout<<path[i][j]<<" ";
}
cout<<endl;
}
cout<<"要查詢的"<<start<<"到"<<end<<"的路徑如下
";
int startPosition = locate(start);
int endPosition = locate(end);
cout<<"<"<<start<<":"<<end<<"> "<<start<<" ";
k = path[startPosition][endPosition];
while (k != endPosition) {
cout<<vertex[k]<<" ";
k = path[k][endPosition];
}
}
int main(){
Graph a(6, 8);
a.create();
a.printGraph();
a.Floyd(`1`, `2`);
}
path陣列中儲存的是前一個結點的位置
那怎麼輸出呢?
如下所示:
測試的時候是上面的圖。
例如要查詢 1 到 2 的對應的最短路徑
先去查詢path陣列中,1 ,2 對應的值,結果是4,這就說明4是第一個中間結點,繼續查詢 path 中,4,2對應的項,發現是3,這就說明3是 2 到4 的中間結點。也就是1 到 2 的第二個中間結點,繼續查詢3 到 2 在path對應的項,發現是2,這就說明沒有中間結點了。
輸出程式碼如下:
這裡的圖的無向帶權圖,程式碼執行結果如下;
相關文章
- 資料結構與演算法-資料結構(棧)資料結構演算法
- leetcode演算法資料結構題解---資料結構LeetCode演算法資料結構
- 資料結構:初識(資料結構、演算法與演算法分析)資料結構演算法
- 【PHP資料結構】PHP資料結構及演算法總結PHP資料結構演算法
- 資料結構&演算法資料結構演算法
- python演算法與資料結構-演算法和資料結構介紹(31)Python演算法資料結構
- 資料結構與演算法:圖形結構資料結構演算法
- python演算法與資料結構-什麼是資料結構Python演算法資料結構
- 基本資料結構演算法資料結構演算法
- 資料結構演算法題資料結構演算法
- 前端演算法 - 資料結構前端演算法資料結構
- 資料結構及演算法資料結構演算法
- 資料結構與演算法資料結構演算法
- 資料結構和演算法資料結構演算法
- 資料結構與演算法之線性結構資料結構演算法
- 資料結構和演算法總結--棧資料結構演算法
- 資料結構與演算法-連結串列資料結構演算法
- 資料結構與演算法02資料結構演算法
- 資料結構與演算法-堆資料結構演算法
- 演算法(4)資料結構:堆演算法資料結構
- 資料結構與演算法03資料結構演算法
- 資料結構-KMP模式演算法資料結構KMP模式演算法
- 【JavaScript 演算法與資料結構】JavaScript演算法資料結構
- 資料結構與演算法(java)資料結構演算法Java
- python資料結構與演算法Python資料結構演算法
- 資料結構和演算法-堆資料結構演算法
- 資料結構與演算法——字串資料結構演算法字串
- 資料結構與演算法——排序資料結構演算法排序
- 演算法與資料結構——序演算法資料結構
- 資料結構與演算法——概述資料結構演算法
- JavaScript資料結構和演算法JavaScript資料結構演算法
- 【資料結構與演算法】bitmap資料結構演算法
- 資料結構與演算法 - 串資料結構演算法
- 聊聊資料結構和演算法資料結構演算法
- 資料結構與演算法(1)資料結構演算法
- [資料結構與演算法] 排序演算法資料結構演算法排序
- 資料結構與演算法——常用高階資料結構及其Java實現資料結構演算法Java
- 資料結構與演算法-連結串列(上)資料結構演算法