下面的代码是从介绍算法,第三版。
BELLMAN-FORD(G,w,s)
1 INITIALIZE-SINGLE-SOURCE(G,s)
2 for i = 1 to |G.V|-1
3 for each edge (u,v) ∈ G.E
4 RELAX(u,v,w)
5 for each edge (u,v) ∈ G.E
6 if v.d > u.d + w(u,v)
7 return FALSE
8 return TRUE
以下是算法,第四版。
for (int pass = 0; pass < G.V(); pass++)
for (i
所以我来到了这个美丽的问题,它要求你写一个程序,找出在有向图中是否存在负无穷短路径。(也可以认为是查找图中是否存在“负循环”)。下面是这个问题的链接:
我成功地解决了这个问题,我从图中的任何源开始,运行了两次Bellman Ford算法。第二次运行算法时,我检查节点是否可以松弛。如果是这样,那么在图中肯定有一个负循环。下面是我的C++代码:
#include<iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
using namespace std;
int main()
{
int test;
我们知道Bellman Ford是一个寻找负循环的算法。这里是Bellman Ford输入的算法:给定一个图G(V,E),w(e)是权重输出:如果存在负循环,则返回Yes。
1: set d(s) = 0 and d(v) = 1 for all v (- s
2: for i = 1 ... n-1 do
3: for every edge (u, v) in G do
4: if d(v) > d(u) + w(u,v) then
5: d(v) = d(u) + w(u,v)
6: end for
7: end for
8: f
我尝试实现BF算法的负周期检测。
我跟着的讲座来实现算法。我的解决办法如下:
def belman_ford(s, adj, cost):
arr_len = len(adj)
dist_arr = [MAX_VAL]*arr_len
prev_arr = [None]*arr_len
dist_arr[s] = 0
for u in range(arr_len):
for i, v in enumerate(adj[u]):
if dist_arr[v] == MAX_VAL:
假设有一个具有100-Vertexes的有向图,例如V_1---> V_2 ---> ... ---> V_100
所有边的权值为1。我们希望用Bellman-Ford算法来寻找顶点1 (V_1)到其他顶点之间的最短路径。这种算法在每一步中都会以任意的顺序检查所有的边缘。如果在一个步骤中,V_1到所有其他顶点的最短路径(从以前的值),则该算法将停止!the number of steps in this algorithms depends on the order of inspecting edges.
在这个算法中,最大和最小的步骤是多少?
a) 100, 10
我正在创建一个程序,它将计算未加权图中所有节点的Betwenness中心性。要做到这一点,我必须找到ASSSP (所有单一源最短路径)。在创建程序时,我意识到最终我将有联系(从源到目的地的距离相同,但路径不同)。这使我想到了这个问题。我该如何解决这些关系?如果我使用随机的断线器,那么对于相同的输入,中间中心度的每个输出可能略有不同。让我做一个小小的示范性图:
A
/ \
B C
\ /
D
现在假设A节点是我们希望找到ASSSP的源。可见,有两条路径(A->B->D和A->C->D),bot的长度相同,两者最短。现在我应该选择哪一个,在什么条件
我正在看。
let dist be a |V| × |V| array of minimum distances initialized to ∞ (infinity)
// part 1
for each vertex v
dist[v][v] ← 0
// part 2
for each edge (u,v)
dist[u][v] ← w(u,v) // the weight of the edge (u,v)
// part 3
for k from 1 to |V|
for i from 1 to |V|
for j from 1 to |V|
如何使用Floyd-Warshall算法获得从顶点1到顶点10的每条具有相同权重的最短路径?我设法得到了从顶点1到顶点10的所有最短路径的总数。
public static int[][] shortestpath(int[][] adj, int[][] path, int[][] count) {
int n = adj.length;
int[][] ans = new int[n][n];
copy(ans, adj);
// Compute incremently better paths through vertex k.
for (i
使用下面的代码,我试图找到第二条最短路径/第k条最短路径.
// Run Dijkstra's algorithm on given graph
public static void shortestPath(GraphModel graph, int source, int destination, int numberOfVertices)
{
// create min heap and push source node having distance 0
PriorityQueue<NodeModel> minHeap
“弗洛伊德-沃尔”算法“和”Dijkstra的算法“”之间有什么区别,哪种算法是图中最短路径的最佳选择?
我需要计算网络中所有对之间的最短路径,并将结果保存到一个数组中,如下所示:
**A B C D E**
A 0 10 15 5 20
B 10 0 5 5 10
C 15 5 0 10 15
D 5 5 10 0 15
E 20 10 15 15 0