Floyd算法主要用来解决多源最短路径(任意两点间的最短路径)问题,本身基于动态规划,时间复杂度为O(n^3)。
假设两个点i,j,那么从i到j路径最短只有两种情况:
- 从i直接到j
- 从i出发经过某一个或某几个中间节点到达j
假设有n个点,dis[i][j]表示i到j的最短距离,任意两点间的距离初始化为无穷大
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32for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= n; j++) {
if (i == j) dis[i][j] = 0;
else dis[i][j] = INF;
}
}
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= n; j++) {
dis[i][j] = i点到j点的距离
}
}
// 从i到j经过点1,如果经过点1时路径更短,则更新数组
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= n; j++) {
if (dis[i][1] + dis[1][j] < dis[i][j]) {
dis[i][j] = dis[i][1] + dis[1][j];
}
}
}
//接下来尝试经过点2
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= n; j++) {
if (dis[i][2] + dis[2][j] < dis[i][j]) {
dis[i][j] = dis[i][2] + dis[2][j];
}
}
}
一共有n个点,所以一共可以尝试n次…
因此最终可以写成这样:
1 | for (int k = 1; k <= n; k++) { |
这个算法理解上并不难,核心代码也就是这几行
接下来用Floyd算法解决一道例题:
题目描述
小猫在研究有向图。小猫在研究联通性。
给定一张N个点,M条边的有向图,问有多少点对(u,v)(u<v),满足u能到达v且v也能到达u。
输入描述:
1 | 第一行两个正整数N,M,表示点数与边数。接下来M行,第i行两个正整数ui,vi,表示一条从ui到vi的边,保证ui≠vi。 |
输出描述:
1 | 一行一个整数,表示点对数量。 |
示例1
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输出
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备注:
1≤N≤300,1≤M≤N(N−1)
思路:
Floyd算法跑一遍求出任意两点间的距离,然后判断dis[i][j]与dis[j][i]是否同时可达(单单这道题的话其实用Floyd算法并不是最优解)
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