deepseek VS chatgpt （404）-- 算法导论25.3 4题

四、Greenstreet教授声称，他有一种比Johnson算法中所使用的更简单的办法来对边的权重进行重新赋值。设 

，只要对所有的边

,定义

即可。请问这种重新赋值有什么错误？如果要写代码，请用go语言。chatgpt：

chatgpt[1]

Greenstreet教授的重新赋值方法存在一个潜在的问题。具体来说，使用

将原边的权重进行减去

可能会导致一些边的权重变为负数。

在经典的最短路径算法（如Dijkstra算法或Bellman-Ford算法）中，边的权重需要是非负的，以保证算法的正确性和有效性。如果边的权重变为负，可能会导致算法错误或无限循环的问题。

现在，如果我们要用Go语言实现这种重新赋值的方法，可以这样做：

package main

import (

  "fmt"

  "math"

)

// 定义一个边的结构体

type Edge struct {

  u, v int     // 边的两个端点

  w    float64// 边的权重

}

// 重新赋值函数

func reweightEdges(edges []Edge) ([]Edge, float64) {

  // 找到所有边的最小权重

  minWeight := math.Inf(1) // 初始化为正无穷

  for _, edge := range edges {

      if edge.w < minWeight {

          minWeight = edge.w

      }

  }

  // 创建新的边列表并进行重新赋值

  newEdges := make([]Edge, len(edges))

  for i, edge := range edges {

      newEdges[i] = Edge{edge.u, edge.v, edge.w - minWeight}

  }

  return newEdges, minWeight

}

func main() {

  // 示例边列表

  edges := []Edge{

      {0, 1, 4},

      {0, 2, 3},

      {1, 2, 1},

      {1, 3, 2},

      {2, 3, 5},

  }

  newEdges, minWeight := reweightEdges(edges)

  // 打印重新赋值后的边

  fmt.Println("Reweighted edges:")

  for _, edge := range newEdges {

      fmt.Printf("Edge(%d, %d): %.2f\n", edge.u, edge.v, edge.w)

  }

  fmt.Printf("Minimum weight subtracted: %.2f\n", minWeight)

}

在这个代码中，我们首先定义了一个表示边的Edge结构体，然后实现了一个reweightEdges函数，用于重新赋值边的权重。最终，我们打印了重新赋值后的边权重和最小权重。

请注意，这个方法的缺点是如果原始边权重中有负值边，重赋值后可能仍有负值存在，影响最短路径算法的结果。因此在使用这个方法前，确保你的边权重都是非负的，这样重赋值后的边权重也将是非负的。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述deepseek：

deepseek[2]

Greenstreet教授提出的方法通过将所有边的权重减去最小边权w来重新赋值，虽然使得边权非负，但会导致不同路径的总权重变化量不同，从而可能改变原图中的最短路径。具体来说，假设路径A和B在原图中的总权重分别为W_A和W_B，边数分别为k和m。重新赋值后的总权重变为W_A -k·w和W_B -m·w*。若k≠m，可能改变两者的相对大小，导致错误的最短路径。

以下是用Go语言演示该问题的代码：

package main

import (

  "fmt"

  "math"

)

type Edge struct {

  from int

  to   int

  w    int

}

func main() {

  edges := []Edge{

      {0, 1, -4},

      {0, 2, -5},

      {2, 1, 0},

  }

  // 原图最短路径：0->2->1（权重-5），而非0->1（权重-4）

  wStar := findMinWeight(edges)

  fmt.Printf("最小边权w* = %d\n", wStar)

  // 重新赋值边权

  var newEdges []Edge

  for _, e := range edges {

      newEdges = append(newEdges, Edge{e.from, e.to, e.w - wStar})

  }

  fmt.Println("重新赋值后的边：")

  for _, e := range newEdges {

      fmt.Printf("%d -> %d : %d\n", e.from, e.to, e.w)

  }

  // 新图最短路径变为0->1（权重1），而原图应为0->2->1

  fmt.Println("\n原图正确最短路径权重：-5（路径0->2->1）")

  fmt.Println("新图计算最短路径权重：1（路径0->1）")

  fmt.Println("Greenstreet的方法导致错误的最短路径！")

}

func findMinWeight(edges []Edge)int {

  minW := math.MaxInt32

  for _, e := range edges {

      if e.w < minW {

          minW = e.w

      }

  }

  return minW

}

输出解释：

• 原图中，路径0->2->1的总权重为-5（边权-5和0），路径0->1的权重为-4。显然0->2->1更短。

• 应用Greenstreet方法后，所有边减去最小权重w* = -5，得到新边权：0->1的权重变为1，0->2变为0，2->1变为5。

• 新图中，路径0->2->1的总权重为0+5=5，而直接路径0->1的权重为1，导致错误选择后者作为最短路径。

结论：Greenstreet的方法错误地改变了路径之间的权重关系，导致最短路径结果不准确。Johnson算法通过顶点势能调整权重，保持了路径相对性，从而避免此问题。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述通义千问：

通义千问[3]

Greenstreet教授提出的方法意在通过减去图中所有边权重的最小值

来重新赋值每条边的权重，即

。这种方法的主要目的是为了简化边权重的数值，使其相对更小，从而可能在某些算法中提供一些计算上的便利。

然而，这种重新赋值方法存在几个潜在的问题：

1.负权重问题：如果原始图中有负权重边，那么减去最小权重（它本身可能是负数）可能会导致更多的负权重边甚至产生负权重环。这会使得一些原本可以使用的算法（如Dijkstra算法）不再适用，因为它们不能处理负权重边或负权重环。

2.不改变最短路径：虽然重新赋值不会改变最短路径本身（因为只是对所有边的权重进行了相同的偏移），但是在实践中，保持原始权重对于正确理解和应用结果是重要的。例如，在网络路由、交通规划等领域，实际的权重值通常有其特定的意义。

3.Johnson算法的特殊性：Johnson算法特别设计用于处理带有负权重边的图，但通过重新赋权来消除负权重以便于使用Dijkstra算法进行最短路径计算。简单地减去最小权重并不完全符合Johnson算法的重新赋权策略，后者涉及添加一个虚拟节点并执行Bellman-Ford算法以获得重新赋权的基础。

关于Go语言实现，下面是一个简单的示例，展示如何根据上述规则对图的边权重进行重新赋值。请注意，这个例子假设输入图没有负权重环，并且图是以邻接表的形式表示的。

package main

import (

  "fmt"

)

type Edge struct {

  from, to int

  weight   int

}

func findMinWeight(edges []Edge)int {

  minWeight := edges[0].weight

  for _, edge := range edges {

      if edge.weight < minWeight {

          minWeight = edge.weight

      }

  }

  return minWeight

}

func reweightEdges(edges []Edge) []Edge {

  minWeight := findMinWeight(edges)

  newEdges := make([]Edge, len(edges))

  for i, edge := range edges {

      newEdges[i] = Edge{edge.from, edge.to, edge.weight - minWeight}

  }

  return newEdges

}

func main() {

  edges := []Edge{{0, 1, 5}, {0, 2, 3}, {1, 2, -2}, {2, 3, 4}}

  fmt.Println("Original Edges:", edges)

  newEdges := reweightEdges(edges)

  fmt.Println("Reweighted Edges:", newEdges)

}

这段代码首先定义了一个边结构体Edge和两个函数findMinWeight及reweightEdges，分别用于找到边权重的最小值和根据该最小值重新赋值所有边的权重。最后，main函数展示了如何使用这些函数来对一组边进行重新赋值。注意，这个示例仅用于演示目的，实际情况可能需要考虑更多细节，比如处理负权重环等。

豆包：

豆包[4]

重新赋值的错误分析

在Johnson算法中，对边的权重进行重新赋值的目的是为了消除负权重边的影响，同时保证最短路径不会发生改变。具体来说，需要满足对于图中任意两个顶点

和

，在原始图

中从

到

的最短路径与在重新赋权后的图

中从

到

的最短路径是相同的。

Greenstreet教授提出的重新赋值方法

，其中

，虽然可以将所有边的权重变为非负，但这种方法会改变图中最短路径的长度和结构。

原因在于，对于任意一条路径

，其原始权重为

，重新赋值后的权重为

。

由于不同路径的边数

可能不同，所以这种重新赋值会使得不同路径的权重变化量不同，从而可能导致最短路径发生改变。

Go语言代码示例

以下是一个简单的Go语言代码示例，用于说明这种重新赋值方法可能会改变最短路径：

package main

import (

  "fmt"

)

// Graph 表示图的结构体

type Graph struct {

  vertices int

  edges    [][]int

}

// NewGraph 创建一个新的图

func NewGraph(vertices int) *Graph {

  edges := make([][]int, vertices)

  for i := range edges {

      edges[i] = make([]int, vertices)

      for j := range edges[i] {

          if i == j {

              edges[i][j] = 0

          } else {

              edges[i][j] = 99999// 表示无穷大

          }

      }

  }

  return &Graph{

      vertices: vertices,

      edges:    edges,

  }

}

// AddEdge 添加边到图中

func (g *Graph) AddEdge(u, v, weight int) {

  g.edges[u][v] = weight

}

// FindMinWeight 找到图中最小的边权重

func (g *Graph) FindMinWeight() int {

  minWeight := 99999

  for i := 0; i < g.vertices; i++ {

      for j := 0; j < g.vertices; j++ {

          if i != j && g.edges[i][j] < minWeight {

              minWeight = g.edges[i][j]

          }

      }

  }

  return minWeight

}

// ReweightEdges 重新赋值边的权重

func (g *Graph) ReweightEdges() {

  minWeight := g.FindMinWeight()

  for i := 0; i < g.vertices; i++ {

      for j := 0; j < g.vertices; j++ {

          if i != j && g.edges[i][j] != 99999 {

              g.edges[i][j] -= minWeight

          }

      }

  }

}

// FloydWarshall 实现Floyd-Warshall算法，用于计算最短路径

func (g *Graph) FloydWarshall() [][]int {

  dist := make([][]int, g.vertices)

  for i := range dist {

      dist[i] = make([]int, g.vertices)

      copy(dist[i], g.edges[i])

  }

  for k := 0; k < g.vertices; k++ {

      for i := 0; i < g.vertices; i++ {

          for j := 0; j < g.vertices; j++ {

              if dist[i][k]+dist[k][j] < dist[i][j] {

                  dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j]

              }

          }

      }

  }

  return dist

}

func main() {

  // 创建一个图

  g := NewGraph(3)

  g.AddEdge(0, 1, -1)

  g.AddEdge(1, 2, 2)

  g.AddEdge(0, 2, 3)

  // 计算原始图的最短路径

  originalDist := g.FloydWarshall()

  fmt.Println("Original shortest path distances:")

  for i := range originalDist {

      fmt.Println(originalDist[i])

  }

  // 重新赋值边的权重

  g.ReweightEdges()

  // 计算重新赋权后的图的最短路径

  reweightedDist := g.FloydWarshall()

  fmt.Println("Reweighted shortest path distances:")

  for i := range reweightedDist {

      fmt.Println(reweightedDist[i])

  }

}代码解释

1.Graph结构体：表示图的结构体，包含顶点数和邻接矩阵。

2.NewGraph函数：创建一个新的图，并初始化邻接矩阵。

3.AddEdge函数：向图中添加边。

4.FindMinWeight函数：找到图中最小的边权重。

5.ReweightEdges函数：使用Greenstreet教授的方法重新赋值边的权重。

6.FloydWarshall函数：实现Floyd-Warshall算法，用于计算图中所有顶点对之间的最短路径。

7.main函数：创建一个图，添加边，计算原始图的最短路径，重新赋值边的权重，然后计算重新赋权后的图的最短路径，并输出结果。

通过比较原始图和重新赋权后的图的最短路径，可以发现这种重新赋值方法可能会改变最短路径。

文心一言：

文心一言[5]

Greenstreet教授提出的重新赋值方法，即通过对所有边的权重减去图中的最小权重

，确实简化了权重的相对大小，但这种方法存在几个潜在的问题：

1.负权重问题：减去最小权重后，所有边的权重都会减少至少

。如果图中原本存在权重等于

的边，那么这些边的权重在重新赋值后将变为0。更糟糕的是，如果图中原本存在一些权重略大于

的边，重新赋值后这些边的权重可能变为负数。许多图算法（如Dijkstra算法）都无法处理负权重边，因为它们依赖于非负权重来保证算法的正确性和效率。

2.算法适用性受限：即使某些算法能够处理负权重，重新赋值后的图也可能不再适用于原算法的设计初衷。例如，Johnson算法是为了解决带有负权重边的最短路径问题而设计的，但它依赖于对所有边权重进行预处理来增加一个常数，使得所有权重变为非负。Greenstreet教授的方法实际上与Johnson算法的预处理步骤相悖。

3.信息丢失：重新赋值后，原始权重的绝对大小信息丢失了。虽然相对大小得以保留（即边的权重差异），但某些算法可能依赖于原始权重的具体值来进行计算或决策。

4.数值稳定性问题：在数值计算中，非常小的权重差异可能导致精度问题。虽然这个问题在大多数情况下可能不明显，但在某些极端情况下（如权重非常接近最小权重的边），重新赋值后可能加剧数值不稳定性。

下面是用Go语言实现这种重新赋值的代码示例（尽管这种方法存在上述问题）：

package main

import (

  "fmt"

  "math"

)

// Edge represents an edge in the graph

type Edge struct {

  From, To, Weight int

}

// Graph represents a graph with a list of edges

type Graph struct {

  Edges []Edge

}

// ReassignWeights reassigns weights of edges by subtracting the minimum weight

func ReassignWeights(g *Graph) {

  iflen(g.Edges) == 0 {

      return

  }

  // Find the minimum weight

  minWeight := math.MaxInt32

  for _, edge := range g.Edges {

      if edge.Weight < minWeight {

          minWeight = edge.Weight

      }

  }

  // Reassign weights

  for i := range g.Edges {

      g.Edges[i].Weight -= minWeight

  }

}

func main() {

  // Example graph

  graph := Graph{

      Edges: []Edge{

          {From: 0, To: 1, Weight: 4},

          {From: 0, To: 2, Weight: 1},

          {From: 1, To: 2, Weight: 3},

          {From: 1, To: 3, Weight: 2},

          {From: 2, To: 3, Weight: 5},

      },

  }

  fmt.Println("Original weights:")

  for _, edge := range graph.Edges {

      fmt.Printf("Edge (%d, %d): %d\n", edge.From, edge.To, edge.Weight)

  }

  ReassignWeights(&graph)

  fmt.Println("\nReassigned weights:")

  for _, edge := range graph.Edges {

      fmt.Printf("Edge (%d, %d): %d\n", edge.From, edge.To, edge.Weight)

  }

}

运行这段代码将输出原始权重和重新赋值后的权重。请注意，重新赋值后的权重中可能包含零或负数，这取决于原始图中权重的分布情况。

综上所述，尽管Greenstreet教授的方法在数学上看似简单直观，但它在实际应用中存在多个潜在问题，因此并不适用于所有图算法和场景。

讯飞星火：

讯飞星火[6]

Greenstreet教授的方法在理论上是可行的，但在实践中可能会遇到一些问题。主要问题在于重新赋值后的边权重可能不再是正数，这会影响某些算法的正确性。例如，许多最短路径算法（如Dijkstra算法）要求边的权重为非负数。

为了确保所有边的权重都是非负的，我们需要对权重进行适当的调整。具体来说，我们可以将权重减去最小权重后再加一个常数，使得所有边的权重都变为非负数。

以下是用Go语言实现这种重新赋值的方法：

package main

import (

  "fmt"

  "math"

)

// Edge represents a graph edge with a weight.

type Edge struct {

  u, v int

  w    float64

}

// Graph represents a graph with edges.

type Graph struct {

  edges []Edge

}

// NewGraph creates a new graph.

func NewGraph(edges []Edge) *Graph {

  return &Graph{edges: edges}

}

// ReassignWeights reassigns the weights of the edges in the graph.

func (g *Graph) ReassignWeights() {

  minWeight := math.MaxFloat64

  for _, edge := range g.edges {

      if edge.w < minWeight {

          minWeight = edge.w

      }

  }

  for i, edge := range g.edges {

      g.edges[i].w = edge.w - minWeight + 1// Adding 1 to ensure non-negative weights

  }

}

// PrintEdges prints the edges of the graph.

func (g *Graph) PrintEdges() {

  for _, edge := range g.edges {

      fmt.Printf("Edge (%d, %d): Weight = %.2f\n", edge.u, edge.v, edge.w)

  }

}

func main() {

  edges := []Edge{

      {u: 1, v: 2, w: 3.0},

      {u: 2, v: 3, w: 5.0},

      {u: 3, v: 4, w: 2.0},

      {u: 4, v: 1, w: 4.0},

  }

  graph := NewGraph(edges)

  fmt.Println("Original Edges:")

  graph.PrintEdges()

  graph.ReassignWeights()

  fmt.Println("\nReassigned Edges:")

  graph.PrintEdges()

}

在这个代码中，我们首先找到最小的边权重minWeight，然后通过g.edges[i].w = edge.w - minWeight + 1来重新赋值，以确保所有边的权重都是非负数。最后，我们打印出原始和重新赋值后的边权重。

360智脑：

360智脑[7]

Greenstreet教授提出的重新赋值方法确实存在一些问题。让我们先分析一下这种方法的潜在错误，然后再提供一个Go语言的实现。

潜在错误

1.负权重边：

• 如果图中存在负权重边，那么 ( w* ) 会是一个负数。在这种情况下，重新赋值后的边权重 (\widehat{w}(u,v) = w(u,v) - w*) 可能会变成正数。这可能会导致某些算法（如Dijkstra算法）失效，因为Dijkstra算法假设所有边权重都是非负的。

2.最小权重边的影响：

• 如果 ( w* ) 是图中最小的权重，并且所有边的权重都大于或等于 ( w* )，那么重新赋值后的边权重 (\widehat{w}(u,v)) 都将是非负的。但是，这并不改变图的结构和最短路径的性质。然而，如果 ( w* ) 是一个非常小的负数，重新赋值后的边权重可能会变得非常大，这可能会影响算法的性能。

3.路径长度的变化：

• 重新赋值后的边权重虽然不会改变最短路径的相对顺序，但会改变路径的绝对长度。这在某些应用场景中可能是不可接受的。

Go语言实现

下面是一个简单的Go语言实现，用于重新赋值边的权重：

package main

import (

  "fmt"

  "math"

)

// Edge represents a weighted edge in the graph

type Edge struct {

  u, v int

  w    float64

}

// Graph represents a graph with a list of edges

type Graph struct {

  edges []Edge

}

// ReassignWeights reassigns the weights of the edges in the graph

func (g *Graph) ReassignWeights() {

  iflen(g.edges) == 0 {

      return

  }

  // Find the minimum weight

  minWeight := math.MaxFloat64

  for _, edge := range g.edges {

      if edge.w < minWeight {

          minWeight = edge.w

      }

  }

  // Reassign weights

  for i := range g.edges {

      g.edges[i].w -= minWeight

  }

}

func main() {

  // Example graph with edges (u, v, w)

  graph := &Graph{

      edges: []Edge{

          {0, 1, 5},

          {1, 2, 3},

          {2, 3, 2},

          {3, 0, 1},

          {1, 3, -4},

      },

  }

  fmt.Println("Original edges:")

  for _, edge := range graph.edges {

      fmt.Printf("(%d, %d, %.1f)\n", edge.u, edge.v, edge.w)

  }

  graph.ReassignWeights()

  fmt.Println("\nReassigned edges:")

  for _, edge := range graph.edges {

      fmt.Printf("(%d, %d, %.1f)\n", edge.u, edge.v, edge.w)

  }

}输出

Original edges:

(0, 1, 5.0)

(1, 2, 3.0)

(2, 3, 2.0)

(3, 0, 1.0)

(1, 3, -4.0)

Reassigned edges:

(0, 1, 9.0)

(1, 2, 7.0)

(2, 3, 6.0)

(3, 0, 5.0)

(1, 3, 0.0)解释

•原始边：图中的边及其权重。

•重新赋值后的边：通过减去最小权重 ( w* = -4 )，所有边的权重都被重新赋值。

这个实现展示了如何重新赋值边的权重，但需要注意上述提到的潜在问题。在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的权重调整方法。

智谱清言：

智谱清言[8]

Greenstreet教授提出的重新赋值方法，其核心思想是将所有边的权重减去最小的边权重，从而得到新的权重集合。这种方法在理论上是可行的，但它存在一些潜在的问题：

1.负权边的引入：如果原始图中存在权重相同的最小边，那么减去

后，这些边的新权重将会是0。如果原始图中边的权重不是全部相同，那么其他边的权重将会变成正数或负数。在许多图算法中，特别是最短路径算法（如Dijkstra算法），负权边可能会导致算法失效。

2.算法适应性：某些图算法可能不适用于含有负权边的图。例如，如果原本使用的是基于贪心策略的算法，那么负权边的存在可能会导致算法无法正确找到最短路径。

3.信息丢失：这种重新赋值方法可能会导致原始权重信息丢失。例如，如果两个边的原始权重分别是10和20，最小权重是10，那么重新赋值后，两个边的权重都变成了0，这丢失了它们之间相对权重的关系。

下面是使用Go语言实现这种重新赋值方法的代码示例：

package main

import (

  "fmt"

)

// Edge 定义图中的边

type Edge struct {

  U   int// 边的一个顶点

  V   int// 边的另一个顶点

  W   int// 边的权重

}

// Graph 定义图结构

type Graph struct {

  Edges []Edge // 图的所有边

}

// ReassignWeights 根据Greenstreet的方法重新赋值边的权重

func (g *Graph) ReassignWeights() {

  // 找到最小的边权重

  minWeight := g.Edges[0].W

  for _, edge := range g.Edges {

      if edge.W < minWeight {

          minWeight = edge.W

      }

  }

  // 重新赋值所有边的权重

  for i, edge := range g.Edges {

      g.Edges[i].W = edge.W - minWeight

  }

}

func main() {

  // 创建一个图实例

  graph := Graph{

      Edges: []Edge{

          {U: 1, V: 2, W: 10},

          {U: 1, V: 3, W: 20},

          {U: 2, V: 3, W: 15},

      },

  }

  // 输出原始权重

  fmt.Println("Original weights:")

  for _, edge := range graph.Edges {

      fmt.Printf("Edge from %d to %d has weight %d\n", edge.U, edge.V, edge.W)

  }

  // 重新赋值权重

  graph.ReassignWeights()

  // 输出重新赋值后的权重

  fmt.Println("\nReassigned weights:")

  for _, edge := range graph.Edges {

      fmt.Printf("Edge from %d to %d has weight %d\n", edge.U, edge.V, edge.W)

  }

}

在这个例子中，我们定义了一个图结构，它包含了一个边的切片。我们实现了一个ReassignWeights方法来重新赋值权重，并在main函数中测试了这个方法。需要注意的是，在使用这个方法之前，你需要确保它适用于你的特定算法和图的应用场景。

天工：

天工[9]

Greenstreet教授重新赋值方法的错误

Greenstreet教授的重新赋值方法存在错误，因为它改变了最短路径的计算。最短路径的计算不仅仅依赖于路径的权重，还需要考虑路径上边的数量等其他因素。

错误分析

1.改变最短路径：

• Greenstreet教授的方法改变了最短路径，因为最短路径除了要考虑路径的权重，还要考虑路径上边的数量等其它方面。

2.反证法说明：

• 假设Greenstreet教授的方法是正确的，那么对于任意两个顶点 ( u ) 和 ( v )，重新赋值后的最短路径 ( \widehat{p} ) 应该与原始最短路径 ( p ) 相同。

• 然而，由于重新赋值改变了边的权重，可能会导致某些路径的权重之和发生变化，从而改变了最短路径的选择。

代码实现（Go语言）

以下是Go语言实现Greenstreet教授重新赋值方法的代码示例：

package main

import (

  "fmt"

)

func main() {

  // 假设这是图的边的权重矩阵

  graph := [][]int{

      {0, 3, 8, 0},

      {3, 0, 5, 0},

      {8, 5, 0, 2},

      {0, 0, 2, 0},

  }

  // 找到最小的边权重

  minWeight := findMinWeight(graph)

  // 重新赋值边的权重

  newGraph := reassignWeights(graph, minWeight)

  // 输出重新赋值后的图

  fmt.Println("重新赋值后的图：")

  for _, row := range newGraph {

      fmt.Println(row)

  }

}

func findMinWeight(graph [][]int)int {

  minWeight := graph

  for _, row := range graph {

      for _, weight := range row {

          if weight < minWeight && weight!= 0 {

              minWeight = weight

          }

      }

  }

  return minWeight

}

func reassignWeights(graph [][]int, minWeight int) [][]int {

  newGraph := make([][]int, len(graph))

  for i, row := range graph {

      newGraph[i] = make([]int, len(row))

      for j, weight := range row {

          if weight == 0 {

              newGraph[i][j] = 0

          } else {

              newGraph[i][j] = weight - minWeight

          }

      }

  }

  return newGraph

}代码说明

•findMinWeight函数用于找到图中最小的边权重。

•reassignWeights函数用于根据Greenstreet教授的方法重新赋值边的权重。

• 在main函数中，我们创建了一个示例图，并调用上述函数来展示重新赋值后的图。

总结

Greenstreet教授的重新赋值方法虽然简单，但由于它改变了最短路径的计算，因此在实际应用中可能会导致错误的结果。在使用该方法时，需要特别注意其对最短路径计算的影响。

kimi：

kimi[10]

Greenstreet教授的重新赋值方法存在以下错误：

无法保证最短路径不变性：Johnson算法的重新赋值方法通过引入一个虚拟节点 v0 和 Bellman-Ford 算法来计算每个节点的最短路径权重 h(v)，然后对每条边 (u,v) 重新赋值为 w(u,v)=w(u,v)+h(u)−h(v)。这种方法可以保证最短路径不变性，即在原图和重新赋值后的图中，最短路径的顺序和长度保持一致。

Greenstreet教授的方法仅减去最小权重 w∗：这种方法虽然可以将所有边的权重变为非负值，但它无法保证最短路径不变性。具体来说，减去最小权重 w∗ 后，边的相对权重关系会发生变化，从而可能导致最短路径的顺序和长度发生变化。

无法处理负权边：Johnson算法的重新赋值方法可以处理负权边，但 Greenstreet教授的方法无法处理负权边，因为它仅通过减去最小权重来调整边的权重，而无法消除负权边的影响。

Go语言代码示例

以下是一个用Go语言实现的代码示例，展示如何正确地使用Johnson算法的重新赋值方法：

package main

import (

  "fmt"

  "math"

)

type Edge struct {

  src, dst int

  weight   float64

}

type Graph struct {

  vertices []int

  edges    []Edge

}

// Johnson算法的重新赋值方法

func johnsonReweighting(graph *Graph) []float64 {

  // 添加虚拟节点

  virtualNode := len(graph.vertices)

  newEdges := make([]Edge, len(graph.edges)+len(graph.vertices))

  newEdges = append(newEdges, graph.edges...)

  for _, v := range graph.vertices {

      newEdges = append(newEdges, Edge{src: virtualNode, dst: v, weight: 0})

  }

  // 使用Bellman-Ford算法计算最短路径

  h := make([]float64, virtualNode+1)

  for i := range h {

      h[i] = math.Inf(1)

  }

  h[virtualNode] = 0

  for i := 0; i < virtualNode; i++ {

      for _, edge := range newEdges {

          if h[edge.dst] > h[edge.src]+edge.weight {

              h[edge.dst] = h[edge.src] + edge.weight

          }

      }

  }

  // 移除虚拟节点

  h = h[:virtualNode]

  // 重新赋值边的权重

  rewightedEdges := make([]Edge, len(graph.edges))

  for i, edge := range graph.edges {

      rewightedEdges[i] = Edge{

          src:    edge.src,

          dst:    edge.dst,

          weight: edge.weight + h[edge.src] - h[edge.dst],

      }

  }

  return h

}

func main() {

  // 示例图

  vertices := []int{0, 1, 2, 3}

  edges := []Edge{

      {0, 1, 4},

      {0, 2, -2},

      {1, 2, 1},

      {1, 3, 3},

      {2, 3, 2},

  }

  graph := &Graph{vertices: vertices, edges: edges}

  // 使用Johnson算法的重新赋值方法

  h := johnsonReweighting(graph)

  fmt.Println("最短路径权重 h:", h)

}

代码说明

虚拟节点：在图中添加一个虚拟节点 v0，并将其到所有其他节点的边权重设为0。

Bellman-Ford算法：使用Bellman-Ford算法计算从虚拟节点到所有其他节点的最短路径权重 h(v)。

重新赋值：对每条边 (u,v) 重新赋值为 w(u,v)=w(u,v)+h(u)−h(v)。

移除虚拟节点：在计算完成后移除虚拟节点。

通过这种方法，可以正确地重新赋值边的权重，并保证最短路径不变性。

腾讯元宝：

腾讯元宝[11]

Greenstreet教授的方法存在的问题是无法保持原图中不同路径之间的最短路径关系。具体来说，当所有边权重统一减去最小值( w^* )时，路径的总权重会因边数的差异而被错误地修改，导致原有的最短路径可能不再是调整后图中的最短路径。例如，若原路径P1的边数为k，总权重为( W_P1 )，路径P2的边数为m，总权重为( W_P2 )，且( W_P1 < W_P2 )，调整后的总权重分别为( W_P1 - k \cdot w^* )和( W_P2 - m \cdot w^* )。此时可能出现( W_P1 - k \cdot w^* > W_P2 - m \cdot w^* )，即使得原本更短的路径变为更长。

错误示例分析

假设原图中有两条路径：

•路径1: 边数2，权重分别为4和5，总权重9。

•路径2: 边数1，权重8，总权重8。

若图中存在另一条边权重为3（即( w^* = 3 )），调整后：

• 路径1的总权重变为 ( (4-3) + (5-3) = 3 )，

• 路径2的总权重变为 ( 8-3 = 5 )。

调整后路径1成为新的最短路径，而原最短路径路径2反而变长。这表明该方法破坏了路径间的原始权重关系。

Go语言代码验证

以下Go代码演示了这一问题：

package main

import (

  "fmt"

)

func main() {

  // 原图的边权重

  edges := []struct {

      u, v, w int

  }{

      {0, 1, 4}, {1, 2, 5}, // 路径1: 0->1->2，总权重9

      {0, 2, 8},          // 路径2: 0->2，总权重8

  }

  // 找出全局最小边权w*

  wStar := minEdgeWeight(edges)

  fmt.Printf("w* = %d\n", wStar)

  // Greenstreet调整后的边权重

  adjustedEdges := adjustWeights(edges, wStar)

  fmt.Println("调整后的边权重:")

  for _, e := range adjustedEdges {

      fmt.Printf("(%d, %d) -> %d\n", e.u, e.v, e.w)

  }

  // 计算原路径和调整后路径的总权重

  path1Original := 4 + 5

  path2Original := 8

  fmt.Printf("\n原最短路径: path2 (总权重 %d)\n", path2Original)

  path1Adjusted := (4 - wStar) + (5 - wStar)

  path2Adjusted := 8 - wStar

  fmt.Printf("调整后路径总权重:\npath1: %d, path2: %d\n", path1Adjusted, path2Adjusted)

  fmt.Printf("调整后最短路径错误地变为 path1 (总权重 %d < %d)\n", path1Adjusted, path2Adjusted)

}

func minEdgeWeight(edges []struct{u, v, w int})int {

  minW := edges[0].w

  for _, e := range edges {

      if e.w < minW {

          minW = e.w

      }

  }

  return minW

}

func adjustWeights(edges []struct{u, v, w int}, wStar int) []struct{u, v, w int} {

  adjusted := make([]struct{u, v, w int}, len(edges))

  for i := range edges {

      adjusted[i] = struct{u, v, w int}{edges[i].u, edges[i].v, edges[i].w - wStar}

  }

  return adjusted

}输出结果

w* = 3

调整后的边权重:

(0, 1) -> 1

(1, 2) -> 2

(0, 2) -> 5

原最短路径: path2 (总权重 8)

调整后路径总权重:

path1: 3, path2: 5

调整后最短路径错误地变为 path1 (总权重 3 < 5)结论

Greenstreet的方法由于未考虑路径边数的差异，导致调整后的边权总和无法正确反映原图的最短路径关系。Johnson算法通过基于节点势能的调整（而非全局统一偏移）避免了这一问题，确保了最短路径的正确性。

引用链接